Datenmanagement automatisieren: Wie KMU ihre Datenqualität verbessern

So langsam wird es lästig. Ständig Eingaben überprüfen, nachbessern, gleichzeitig gibt es Reklamationen von Kunden, weil vielleicht die Adresse nicht mehr stimmt. Die Datenprozesse in Ihrem Unternehmen laufen nur schleppend. Ihre Mitarbeiter sind genervt. Bisher sorgen Sie in Ihrem kleinen Unternehmen manuell für Datenqualität. Nun möchten Sie automatisierte Datenprüfung einführen. Aber wie? Das geht nicht ohne Vorarbeit und Zielsetzung. Am besten in Etappen. Ich habe mich mit Gemini darüber unterhalten und eine Anleitung aus den Anregungen verfasst.

Ganz unten möchte ich Sie noch in mein Angebot einführen: Umfassende Datenqualität - von Schreibregeln über Terminologiearbeit bis zu modularen Informationen. Absolut nötig, wenn Sie als KMU demnächst digitalisieren wollen oder künstliche Intelligenz einführen. Aber auch äußerst hilfreich beim effizienten Arbeiten im Mittelstand.

Es ist an der Zeit die Datenpflege in Ihrem Unternehmen zu automatisieren.

1. Schauen Sie sich Ihre Workflows an: Welche Vorgaben pflegen Sie bei der Datenerfassun? Genauigkeit, Aktualität, Vollständigkeit, auch Konsistenz? Nutzen Sie Vorlagen? Etwa für Bestellungen, für Umfragen, zur Kontaktaufnahme. Wie bereinigen, korrigieren Sie Ihre Daten für mehr Datenqualität? Gibt es einen Verantwortlichen? Machen Sie Stichproben, Audits? Dokumentieren Sie die Prüfungen?

2. Machen Sie eine Bestandsaufnahme der Datenerfassung: Wo gibt es Engpässe? Wo tauchen immer wieder Fehler auf? Was kostet viel Zeit? Fragen Sie nach bei Ihren Mitarbeitern.

3. Ziel definieren. Was soll besser werden: Klar, alles soll schneller gehen, Fehler vermieden, vor allem Reklamationen auf null gefahren werden. Die Datenprozesse im Unternehmen sollen rundlaufen. Die Mitarbeiter zufriedener sein. Wo hakt es am meisten? Wie können Sie die Datenqualität verbessern?

4. Legen Sie Standards fest: Qualitätsdimensionen wie Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz. Was ist in Ihrem Business besonders wichtig? In der Technik müssen die Dimensionen stimmen, beim Finanzdienstleister die Kundendaten vollständig, für die Kunden müssen die Daten leicht zugänglich sein. Die Datenprozesse im Unternehmen müssen schneller laufen. Wo hapert es momentan. Schauen Sie sich meinen Blogbeitrag Quick-Test Datenqualität an.

Machen Sie auf jeden Fall Dateninventur. Hier eine Checkliste für Sie. Aber lesen Sie zuerst zu Ende.

Checkliste_Dateninventur.pdf

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Tools für Datenmanagement automatisieren KMU: von Open Source bis Cloudkonzept

Die Vorarbeit ist geleistet, nun stehen Sie vor der Frage, welche Tools Sie für die automatisierte Datenpflege nutzen sollten, um die Datenqualität zu verbssern. Ich führe ein paar Tools an. Einzellösungen oder gleich eine Plattform für Ihr ganzes Unternehmen? Vor allem muss es für Ihr KMU stimmig sein.

• Frei zugänglich (Open Source)

  
  

Regelbasierte Validierung: Für stark regulierte Branchen, etwa Pharma, Medizintechnik, Finanzen, Produktion. – Fehler bei der Dateneingabe und Mängel bei den Audits werden vermieden. Prüfprozesse können automatisiert werden. Beispielsoftware: Great Expectations (GX).

Automatisierte Datenanalysen und Datenpflege: Für Unternehmen, die strukturierte Daten nutzen, etwa Finanzen, Einzelhandel, Gesundheit, Technologie. - Informationen sind in Tabellen angelegt und werden mit Schlüsseln verknüpft, in Relation gesetzt. Können effizient gespeichert und abgefragt werden. Beispielsoftware: Soda Core für SQL-basierte Prüfungen.

• Umfassende Software für das ganze Unternehmen (Enterprise-Plattformen)

Für Unternehmen im Mittelstand, die stark wachsen. - Zentrale Infrastruktur als einheitliche Plattform für das gesamte Unternehmen, statt isolierter Einzellösungen. Bekannte Anbieter SAP, Oracle, Microsoft.

• Für die Cloud konzipiert (Cloud-Natives + Observability)

Für digitale Vorreiter/Startups mit moderner, schneller Infrastruktur. Für hohe Dynamik wie Logistik und Medien. E-Commerce mit hohen Lasten. - Anwendungen werden für die Cloud entworfen, nicht nur dorthin verschoben. Und Systemfehler erkundet, observiert. Beispielsoftware: Monte Carlo oder Anomalo.

Sie haben schon erhebliche Vorarbeit geleistet, haben sich für ein Tool entschieden. Nun geht es an die Einführung der automatisierten Datenprüfung.

Datenmanagement automatisieren KMU: Schritt für Schritt

Mit einem Projekt starten: Nehmen Sie geschäftskritische Daten, deren Ausfall schwere Auswirkungen hätte. Das zeigt die Notwendigkeit, die positiven Auswirkungen von automatisierter Datenpflege.

Das Projekt parallel laufen lassen: Ein paar Wochen zum manuellen Prozess beobachten. Es muss stabil und genau funktionieren.

Schulen Sie Ihre Mitarbeiter und machen Sie im ganzen Betrieb auf die Veränderung, die automatisierte Datenpflege aufmerksam.

Habe Gemini noch wegen der Kosten befragt, mit 2 Szenarien, wobei ich die Größe eines Betriebes mit der Mitarbeiterzahl angegeben habe. Die Antwort: „Die Kosten variieren extrem, da sie nicht nur von der Mitarbeiterzahl, sondern von der Datenkomplexität (Anzahl der Systeme, Kundenstämme, Sensordaten) abhängen."

Beispiele

• Für einen Handwerksbetrieb mit 10 Mitarbeitern liegt der Fokus auf sauberen Kundendaten, Rechnungsstellung, Material-Listen. „Smart Data Entry“ ist eine KI-gestützte Lösung etwa für Rechnungsverarbeitung, intelligente Formulare, Auswertung von Kundendaten. Oder auch Zusatzprogramme von Excel. Die Kosten können einmalig bei 500 € – 2.000 € liegen, plus 20 bis 50 Euro monatlich. 

  
  

• Ein gewerblicher Betrieb mit 50 Mitarbeitern wird bestrebt sein, zwischen Kundenmanagement und Buchhaltung zu synchronisieren. Lagerbestandsprüfungen durchzuführen. Die Lösung sei eine Low-Code-Automatisierung, also durch visuelle Benutzeroberfläche. Oder auch spezialisierte KMU-Tools, die Datensätze ohne Programmierkenntnisse bereinigen. Die Kosten können einmalig bei 5.000 € – 15.000 € (Beratung & Workflow-Setup) liegen, monatlich bei 200 € – 800 € Lizenzkosten.

So weit die Einführung von automatisierter Datenpflege in KMU.

Mein Angebot für mehr Datenqualität im Mittelstand

Mein Angebot geht über Datenmanagement hinaus. Es geht um Standards der Informationsvermittlung: in Dokumentationen, Verträgen, der Korrespondenz .. Gemeinsam legen wir Standards fest, etwa Schreibregeln, Terminologie, modulare Informationen. Absolut nötig, wenn Sie als KMU Digitalisierung in Angriff nehmen wollen oder KI einführen. Daraus entwickeln wir einen verbindlichen Leitfaden. der Datenqualität.