Datenkonsolidierung: So steigern Sie die Qualität und Effizienz Ihrer Daten

Geschäftsentscheidungen in Unternehmen hängen zunehmend von der Analyse und dem Reporting der vorhandenen Daten im Unternehmen ab. Dabei spielt nicht nur die richtige Aufbereitung und Darstellung der Daten eine entscheidende Rolle, sondern vor allem die Datenqualität.

Sind die Daten fehlerhaft oder unvollständig, kann dies zu falschen Annahmen und Schlussfolgerungen führen und das Risiko für Fehlentscheidungen und einhergehenden Verlusten erhöhen. Eine Datenkonsolidierung in der Organisation kann hier Abhilfe schaffen und so diese Risiken für das Unternehmen minimieren.

Unter Datenkonsolidierung ist hierbei der Prozess zu verstehen, bei dem Daten aus verschiedenen Quellsystemen, Formaten und Unternehmensbereichen in eine zentrale Datenquelle zusammengeführt werden, womit eine Datenkonsolidierung auch Teil der Datenmigration ist.

Ziel einer Datenkonsolidierung ist es, einheitliche, bereinigte und widerspruchsfreie Daten zu gewinnen und damit die allgemeine Datenqualität und -nutzbarkeit zu verbessern und somit konsistente Informationen zu erhalten.

Wann ist eine Datenkonsolidierung notwendig?

Eine Datenkonsolidierung ist notwendig, wenn Unternehmen:

• Verschiedene Datensilos haben:
  Wenn Daten in verschiedenen Abteilungen oder Systemen gespeichert sind und nicht miteinander kommunizieren können, ist eine Datenkonsolidierung erforderlich. Diese hilft Ihnen, zusammenhängende Datensätze und Überschneidungen in verschiedenen Systemen zu identifizieren und zusammenzuführen. So gehen keine relevanten Informationen verloren und alle zusammengehörenden Informationen (bspw. zu einem Kunden) können in den verschiedenen Systemen identifiziert werden. Dies ermöglicht Ihnen, die kombinierten Informationen für Ihre Geschäftsentscheidungen zu nutzen.

• Probleme mit Datenqualität haben:
  Wenn Daten fehlerhaft, unvollständig oder veraltet sind, müssen sie bereinigt und vereinheitlicht werden.
  Die Datenkonsolidierung identifiziert Überschneidungen von Daten in verschiedenen Systemen, bevor diese in einem Zielsystem zusammengeführt werden. Dadurch werden inkonsistente Daten im Zielsystem (z. B. durch unterschiedliche Einheiten oder Formate) vermieden. Im Zuge der anschließenden Datenmigration erhalten Sie so vollständige und kombinierte Golden Records in Ihrem Zielsystem.
  Daten können zudem im Rahmen einer Konsolidierung mit Informationen aus Referenzdaten und Referenzdatenbeständen angereichert und mit zusätzlichen Informationen aus Fremdsystemen ergänzt werden (Data Enrichment/Data Enhancement).

• Schwierigkeiten bei der Datennutzung und beim Datenzugriff haben:
  Wenn der Zugriff auf Daten zu kompliziert ist oder zu lange dauert oder auch wenn unklar ist, welche Informationen zu einem Sachverhalt korrekt sind, kann eine Datenkonsolidierung helfen.
  Durch die Zusammenführung der Inhalte in einem System und die einhergehende Bereinigung (Data Cleansing) kann sowohl der Zugriff auf die Daten als auch die Datenverwaltung wesentlich vereinfacht werden.

Prozesse bei einer Datenkonsolidierung

Die Datenkonsolidierung erfolgt in mehreren Schritten, wobei bestimmte Prozesse gerade bei Nutzung einer intelligenten MDM-Software synchron und permanent ablaufen:

• Zieldefinition: Vor einer Datenkonsolidierung sind Ziele und Zwecke für die die zukünftige Datennutzung und das Datenmanagement zu setzen. Dies ist gerade auch für den nächsten Schritt wichtig, die Identifikation der relevanten Datenquellen, sodass wesentliche Informationen nicht vergessen werden.
  Mögliche Zielstellungen könnten bspw. die Harmonisierung von Datensätzen bzw. Einheitlichkeit der Datenformate, die Verbesserung der Datenqualität, die Reduzierung von Speicherkosten, die Schaffung eines einzigen, unternehmensweiten Datensystems oder auch die Optimierung der Datenzugriffsmöglichkeiten.

• Datenquellen identifizieren: Mittels vorgestellter Ziel- und Nutzensdefinition wird bestimmt, welche Datenquellen im Unternehmen relevant sind bzw. aus welchen Datenquellen und Unternehmensbereichen Daten einbezogen werden.

• Datenbereinigung und -transformation: Um konsistente Informationen zu erhalten werden Zielformate definiert (bspw. Angabe einer Produktlänge in Zentimeter), Daten bereinigt (Data Cleansing), Duplikate entfernt und wenn notendig mit Referenzdaten zusätzlichen Informationen aus Fremdsystemen ergänzt (Data Enrichment/Data Enhancement).

• Datenintegration: Die Daten aus verschiedenen Quellen werden zusammengeführt und in einer zentralen Datenbank bzw. einem zentralen System gespeichert.

• Datenpflege, -sicherung und -überwachung: Alle zusammengeführten und bereinigten Daten werden kontinuierlich geprüft und aktualisiert und mit neuen, einfließenden Daten abgeglichen. Neue Daten oder Datensätze werden ebenfalls auf ihre Aktualität, Konsistenz und Plausibilität geprüft, sodass eine gute Datenqualität fortwährend gesichert werden kann.

Methoden einer Datenkonsolidierung

Im Wesentlichen lassen sich die verschiedenen Methoden bei einer Datenkonsolidierung wie folgt zusammenfassen:

Die Aggregation ist die Zusammenfassung einer Datenreihe zu einem einzigen Datenpunkt zu verstehen, um Rechenkapazität zu sparen.

Unter Datenbereinigung (Data Cleansing) ist das Entfernen von Duplikaten und fehlerhaften Werten zu verstehen, um Datenqualität zu verbessern.

Die Datenanreicherung (Data Enrichment/Data Enhancement) ist die Ergänzung von unvollständigen Informationen aus anderen Quellen oder die Übertragung von Merkmalen auf Gruppenmitglieder zur Steigerung der Datenqualität.

Nutzen einer Datenkonsolidierung

Wie bereits erwähnt, ergeben sich für Unternehmen verschiedenste Vorteile bzw. Nutzen aus einer Datenkonsolidierung. Die wichtigsten können wir folgt zusammengefasst werden:

• Bessere und fundiertere Entscheidungsfindung: Durch einheitliche und qualitativ hochwertige Daten mittels Datenkonsolidierung werden fundierte Entscheidungen und präzise Analysen ermöglicht.

• Effizienzsteigerung: Durch die Reduzierung von Datenredundanzen und Anreicherung notwendiger Informationen wird die Grundlage für effizientere Geschäftsprozesse geschaffen.

• Kostenersparnis: Die Optimierung der Dateninfrastruktur reduziert den Bedarf an teurer Hardware und Speicherplatz.

• Zeitreduktion: Durch die Schaffung einer zentralen Datenquelle entfallen zeitaufwendige Such- und Recherche sowie Überprüfungsprozesse.

• Risikoreduktion: Mit einere besseren Datenqualität und konsistenten Informationen reduzieren sich bei Geschäftsanalysen und -reportings das Risiko falscher Annahmen und von Fehlentscheidungen. Durch definierte Zugriffsregelungenverringert sich zudem das Risiko eines Datenlecks.

Wie kann eine MDM-Software helfen?

Statische Programme sind oft unflexibel und können i. d. R. den Anforderungen einer sich ständig ändernden Datenlandschaft nicht gerecht werden. Hinzukommt der hohe zeitliche Aufwand für Datenpflege, -prüfung und Aktualisierung. Eine Master Data Management (MDM)-Software wie bspw. DATAROCKET Core setzt genau hier an und minimiert die Fehleranfälligkeit. Folgende Vorteile bietet eine MDM-Software u. a.:

• Skalierbarkeit: Eine MDM-Software kann das dynamische Datenwachstum und sie sich ständig ändernden Anforderungen abbilden.

• Echtzeit-Datenintegration: Mit einer MDM-Software können Daten in Echtzeit konsolidiert und abgerufen werden.

• Datenqualitätsmanagement: Über eine MDM-Software erfolgen Datenpflege, -kontrolle, -bereinigung und -aktualisierung ganz automatisch.

• Schnelle Auswertungsmöglichkeiten: Eine MDM-Software hilft dabei den Überblick zu behalten und die vorhandenen Daten schnell auszuwerten und entsprechende Analysen zu erstellen.
  

Insgesamt lässt sich festhalten, dass eine Datenkonsolidierung ein entscheidender Schritt für Unternehmen ist, um Datenbestände zu optimieren und bessere, datenbasierte Entscheidungen zu treffen.