Wie lange dauert eine initiale Datenbereinigung?

Die Dauer hängt von der Menge und dem Zustand der Daten ab. Kleine Datensätze können in wenigen Stunden bereinigt werden, während große und komplexe Datensätze mehrere Tage oder Wochen in Anspruch nehmen können. Teilweise kann auch sinnvoll sein, einen großen Bestand in Teilmengen aufzuteilen bzw. gerade bei der Identity Resolution verschiedene Parametrierungen gegeneinander zu testen Meist sind mehrere Iterationen nötig bis zum perfekten Ergebnis. Dann kommt es auch noch darauf an, wie hoch der Anteil automatisiert bereinigter Daten ist bzw. wieviele Datensätze ein Data Steward ggfs nachbearbeiten muss.

Welche Herausforderungen gibt es bei der initialen Datenbereinigung?

Zu den Herausforderungen gehören in erster Linie das Erkennen und Beheben von Fehlern, das Standardisieren von Daten aus verschiedenen Quellen und das Sicherstellen der Datenqualität über den gesamten Prozess hinweg. Bei international gemischten Beständen müssen zuerst die Daten länderweise separiert werden. Denn je Land gelten unterschiedliche Adressaufbauten. Man denke an deutsche Adressen mit feldweisem Aufbau im Vergleich zu französischen Adressen mit zeilenweisem Aufbau. Dann kommt es auch darauf, ob Datenbestände nur Privat- oder nur Firmenadressen beinhalten, oder gemischt sind. Denn Firmenadressen haben im Namen wiederum andere Bestandteile wie Rechtsform, im Vergleich zu Privatadressen mit etwa akademischen oder Adelstiteln.

Wie kann man die Qualität der Daten nach der Bereinigung sicherstellen?

Nach der Datenbereinigung ist vor der Datenbereinigung. Denn Daten leben und verändern sich permanent. Durch regelmäßige Überprüfungen, Validierungen und die Implementierung von Datenqualitätsmetriken kann die Qualität der Daten nach einer initialen Bereinigung sichergestellt werden. Hier erfahren Sie mehr...

Welche Branchen profitieren von initialer Datenbereinigung?

Die Branche ist eigentlich irrelevant. Fast alle Branchen profitieren von saubereren Daten, insbesondere Handel/E-Commerce, Energiewirtschaft, Banken und Versicherungen. Viel entscheidender ist der jeweilige Use Case, für den bereinigte Daten benötigt werden.

Wie oft sollte die initiale Datenbereinigung durchgeführt werden?

Dies hängt von der Datenmenge und der Häufigkeit der Datenaktualisierungen ab. Idealerweise werden sowohl Maßnahmen zur permanenten Sicherungen der Datenqualität getroffen, als auch regelmäßige Bereinigungen des Gesamtbestands durchgeführt, um das Altern der Daten zu verhindern und die Qualität langfrstig aufrechtzuerhalten.

Datenbereinigung erfolgreich meistern

Saubere Kundenstammdaten sind ein wichtiger Baustein für effiziente Prozesse und zufriedene Kunden.

Datenbereinigung oder Data Cleansing beschreibt den Prozess, bei dem ganze Datenbestände um fehlerhafte, unvollständige oder doppelte Datensätze korrigiert werden. In Projekten z. B. für Datenqualität, Stammdatenmanagement und Datenmigration ist es erforderlich, den relevanten Datenbestand zum Projektstart initial zu bereinigen.

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Warum eigentlich Datenbereinigung?

Im Kontext von Datenqualität, Stammdatenmanagement und Datenmigration spielt die initiale Datenbereinigung in vielen Szenarien eine wichtige Rolle: Beim Bereinigen von Altsystemen oder Stammdaten, bei Migrationsprojekten, im Risikomanagement oder wenn es um Compliance geht. Auch bei Initiativen der Kundenbindung, im Dialog- und Direktmarketing, sowie in der Logistik sind zuvor bereinigte Daten von allergrößter Bedeutung. Bereinigte Daten sind der Schlüssel zum Projekterfolg.

Ohne gesäuberte Kundendaten riskieren Unternehmen nicht nur strategische Fehler. Diese haben unter anderem auch negativen Einfluss auf Betriebskosten, die Kundenzufriedenheit und insbesondere den Projektverlauf. Datenbasierte Projekte brauchen einfach deutlich länger, bleiben hinter den Erwartungen zurück, oder scheitern ganz. Investments sind gefährdet, oder gehen ganz verloren.

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