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Erfolgsfaktor Datenqualität

Komplexe Datenqualitätsprozesse aller Abteilungen elegant steuern!

Folgen unzureichender Datenqualität

Unzureichende Datenqualität wirkt sich in allen Abteilungen drastisch auf den Erfolg und das Image des Unternehmens aus. Auf strategischer Ebene führt sie zu falschen Entscheidungen, auf operativer Ebene verursacht sie Umsatzrückgänge, erhöhte Kosten, unzufriedenen Mitarbeiter, verärgerte Kunden und sinkende Kundenbindung!

Erfolgsfaktor Datenqualität

Laufende Datenbereinigung und Datenkonsolidierung ist ein unerlässlicher Schritt für jedes Unternehmen, unabhängig ob es um Data Cleansing in Bestandssystemen, Migration bei Stammdaten, im Risikomanagement oder bei Compliance geht. Die Realisierung hoher Kundenzufriedenheit mit fachbereichsübergreifender Datennutzung in unterschiedlichen Systemen ist ohne professioneller Datenqualität in Bezug auf Aktualität, Zuverlässigkeit und Detaillierungsgrad nicht möglich.

Master Data Management

In 4 Schritten zum Golden Record und der 360° Kundensicht.
Schritt 1: Datenanlyse

Um geeignete Maßnahmen zur Qualitätssteigerung ergreifen zu können, muss klar sein, in welchem Zustand sich die Daten überhaupt befinden – idealerweise, bevor Sie Projekte wie Datenmigrationen, Datenqualitätsinitiativen, Master Data Management oder Data Warehousing in Angriff nehmen.

Schritt 2: Datenbereinigung

Datenbereinigung (Data Cleansing) beinhaltet eine Vielzahl an Möglichkeiten der Datenbereinigung, wie z.B. Identifikation von Dubletten, Transformation der Datenformate und Datensatzstrukturen in vorgegebene Zielformate, Nationale und internationale Adressprüfung, Konsolidierung der Daten zur Bildung eines Golden Records, uvm.

Schritt 3: Datenanreicherung

Unter Datenanreicherung (Data Enhancement / Data Enrichment) versteht man die Ergänzung von Datensätzen mit mit wichtigen Zusatzinformationen um den Wert der Daten zu erhöhen. Jota bietet durch Ihre umfangreiche Firmendatenbanken eine Vielfalt an Information. Dadurch lernt man seine Kunden noch besser kennen, kann neue Verkaufschancen identifizieren und ist in der Lage dem richtigen Kunden zum richtigen Zeitpunkt das richtige Produkt anzubieten.

Schritt 4: Datenkonsolidierung

Sind alle Datenquellen bereinigt, werden diese konsolidiert und die entsprechenden Informationen zusammengeführt. Eine der wichtigsten Qualitätsfaktoren in der Konsolidierung ist die präzise Identifikation von Datensätzen, die sich auf dasselbe Geschäftsobjekt (Kunde, Person, Produkt, etc.) beziehen.

Schritt 5: Data Protection

Ist ein gewisses Datenqualitätsniveau durch Analyse und Bereinigung erreicht, gilt es, dieses langfristig zu wahren. Um das zu erreichen, müssen Erfassungsprozesse in bestehenden Systeme optimiert, Systeme angepasst bzw. neue Systeme eingeführt werden.

Professional Services

Jota bietet Ihnen ein ganzheitliches Lösungsportfolio zum Management Ihrer Datenqualität

Software - Beratung - Umsetzug - Integration - Adressdatenbanken

Eine wunderbare Geschäftsbeziehung beginnt immer mit dem ersten Kontakt.

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