Ein umfassender Überblick über die Datenstandardisierung in Unternehmen

Aufgrund inkonsistenter Datenformate und einer fragmentierten Werbelandschaft haben Unternehmen oft Schwierigkeiten, Marketinginformationen schnell bereitzustellen. Diese Inkonsistenzen machen es schwierig, zeitnahe und genaue Erkenntnisse zu gewinnen, was die Entscheidungsfindung verzögert und die Gesamteffektivität von Marketingstrategien verringert.

Mit der Datenstandardisierung können Unternehmen die Integration optimieren, die Datengenauigkeit verbessern und die Bereitstellung umsetzbarer Marketinginformationen beschleunigen.

In diesem Artikel wird untersucht, was es bedeutet, Daten zu standardisieren, und es werden wirksame Strategien zur Umsetzung der Datenstandardisierung beschrieben, um deren Vorteile voll auszuschöpfen.

Was ist Datenstandardisierung?

Durch die Standardisierung von Daten können Marketingteams die Datenqualität verbessern, kanalübergreifende Analysen verbessern und eine fundiertere Entscheidungsfindung unterstützen.

Datenstandardisierung und verwandte Konzepte verstehen

Datenstandardisierung wird häufig mit mehreren verwandten, aber unterschiedlichen Begriffen verwechselt, insbesondere in den Bereichen Datenmanagement und -analyse. Das Verständnis der Unterschiede zwischen diesen Begriffen ist für die ordnungsgemäße Datenverarbeitung und Implementierung von Prozessen von entscheidender Bedeutung.

Hier sind die Schlüsselbegriffe, die häufig mit Datenstandardisierung verwechselt werden.

Datennormalisierung

Unter Datennormalisierung versteht man den Prozess der Organisation von Daten in einer Datenbank, um Redundanz zu reduzieren und die Datenintegrität zu verbessern. Dabei wird eine Datenbank nach einer Reihe von Normalformen strukturiert, um die Duplizierung von Informationen zu minimieren.

Datenbereinigung (oder Reinigung)

Bei der Datenbereinigung geht es darum, beschädigte oder ungenaue Datensätze aus einem Datensatz zu erkennen und zu korrigieren (oder zu entfernen). Dieser Prozess umfasst die Identifizierung unvollständiger, falscher, ungenauer oder irrelevanter Teile der Daten und das anschließende Ersetzen, Ändern oder Löschen dieser fehlerhaften Daten.

Datenanreicherung

Unter Datenanreicherung versteht man den Prozess der Anreicherung, Verfeinerung oder Verbesserung von Rohdaten durch Zusammenführung von Drittdaten aus weiteren externen Quellen. Dieser Prozess wertet den ursprünglichen Datensatz auf, bevor er verwendet oder analysiert wird.

Datentransformation

Unter Datentransformation versteht man den Prozess der Konvertierung von Daten von einem Format oder einer Struktur in ein anderes. Dies ist ein weit gefasster Begriff, der Standardisierung umfassen kann, aber auch andere Modifikationen wie das Ändern von Datentypen, das Aggregieren von Informationen und komplexere Berechnungen umfasst.

Datenintegration

Bei der Datenintegration werden Daten aus verschiedenen Quellen kombiniert, um eine einheitliche Ansicht bereitzustellen. Dieser Prozess umfasst häufig verschiedene Vorgänge wie Datentransformation, -bereinigung und -anreicherung, um unterschiedliche Daten zu konsolidieren.

Warum Daten standardisieren?

Inkonsistente Datenformate führen zu Ineffizienzen, da Teams Zeit damit verschwenden, Daten abzugleichen und zu bereinigen, anstatt sich auf strategische Aufgaben zu konzentrieren. Dies führt häufig dazu, dass Chancen aufgrund ungenauer Erkenntnisse verpasst werden, was eine ordnungsgemäße Analyse des Kundenverhaltens und der Kampagnenleistung erschwert. Darüber hinaus können unzuverlässige Daten die Kundenbeziehungen schädigen, indem sie sich negativ auf die Personalisierung und die Servicequalität auswirken.

Wenn dies allein kein ausreichender Grund für die Standardisierung von Daten ist, bietet dies noch weitere Vorteile.

Verbesserte Datenqualität

Durch die Standardisierung von Daten wird sichergestellt, dass alle Informationen konsistenten Formaten und Definitionen folgen, wodurch Fehler und Inkonsistenzen reduziert werden. Für Marketingspezialisten bedeutet dies zuverlässigere Daten, auf die man sich bei der Analyse und Entscheidungsfindung verlassen kann, was zu genaueren Erkenntnissen und effektiveren Strategien führt.

Verbesserte kanalübergreifende Analyse

Mit standardisierten Daten können Marketingteams Informationen von verschiedenen Plattformen nahtlos integrieren. Diese Integration bietet einen umfassenden Überblick über Kundeninteraktionen und Kampagnenleistung über alle Kanäle hinweg und ermöglicht so effektivere kanalübergreifende Analysen.

Optimierte Berichterstattung

Die Datenstandardisierung vereinfacht den Berichtsprozess, indem sie sicherstellt, dass alle Daten vergleichbar und aufeinander abgestimmt sind. Dies erleichtert die Erstellung konsistenter und genauer Berichte.

Betriebseffizienz

Standardisierte Daten reduzieren den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Datenbereinigung und -aufbereitung. Diese betriebliche Effizienz ermöglicht es Marketingspezialisten, sich stärker auf strategische Aktivitäten zu konzentrieren, anstatt wertvolle Zeit mit Datenabgleichsaufgaben zu verbringen, wodurch Produktivität und Effektivität gesteigert werden.

Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Die Pflege standardisierter Daten trägt dazu bei, die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie DSGVO und CCPA sicherzustellen. Durch die Einhaltung konsistenter Datenformate und -definitionen können Marketingteams den Datenschutz und die Sicherheit besser verwalten und so das Risiko rechtlicher Probleme und Bußgelder verringern.

Nachdem Sie nun alle Vorteile der Datenstandardisierung kennen, gehen wir nun zur Vorgehensweise über.

Implementierungsstrategien für die Datenstandardisierung

Die effektive Umsetzung der Datenstandardisierung im gesamten Unternehmen erfordert eine gut durchdachte Strategie, die sowohl die technischen als auch die menschlichen Aspekte des Datenmanagements berücksichtigt. Hier sind die wichtigsten Schritte, die Sie berücksichtigen sollten.

1. Legen Sie klare Standards fest

Beginnen Sie mit der Entwicklung eines umfassenden Satzes von Datenstandards, die Formate, Einheiten und Datenintegritätsregeln definieren.

Bei der Datenstandardisierung geht es beispielsweise darum, einheitliche Formate für Kundenkontaktinformationen festzulegen, beispielsweise sicherzustellen, dass alle Telefonnummern im internationalen Format vorliegen (z. B. +1-555-555-5555). Ohne Standardisierung könnte dieselbe Telefonnummer auf mehrere inkonsistente Arten erfasst werden, z. B. 555-555-5555, (555) 555-5555 oder +1 (555) 555-5555, was bei der Integration von Daten aus verschiedenen Quellen zu Problemen führen kann .

Zusammenarbeit ist von entscheidender Bedeutung. Beziehen Sie daher Interessenvertreter aus verschiedenen Abteilungen ein, um sicherzustellen, dass diese Standards unterschiedliche funktionale Anforderungen erfüllen und über verschiedene Plattformen und Technologien hinweg anpassbar sind.

2. Nutzen Sie Automatisierungstools

Nutzen Sie Automatisierungstools, um diese Datenstandards im gesamten Unternehmen konsistent durchzusetzen. Die Implementierung von Marketing-Datenpipeline und Datenverwaltungssoftware wird dazu beitragen, die Anwendung von Standardisierungsregeln während der Dateneingabe und -verarbeitung zu automatisieren, manuelle Fehler zu minimieren und die Effizienz zu steigern.

Improvado bietet eine solide Datengrundlage für umfassende Marketinganalysen und -abläufe. Die Plattform aggregiert Daten von über 500 Marketing- und Vertriebsplattformen, CRMs und Offline-Quellen, bereitet sie automatisch für die Analyse vor und lädt sie sicher in ein Data Warehouse oder ein BI-Tool Ihrer Wahl. Der Prozess ist vollständig automatisiert und erfordert weder technische Erfahrung noch Codekenntnisse.

3. Laufende Schulung und Support

Bei der Datenstandardisierung geht es sowohl um Menschen als auch um Technologie. Bieten Sie den Teammitgliedern fortlaufende Schulungen an, um die Bedeutung der Standardisierung zu verstehen und sicherzustellen, dass sie in der Lage sind, diese effektiv anzuwenden. Richten Sie Supportkanäle ein, um etwaige Standardisierungsprobleme anzugehen und so zur Aufrechterhaltung hoher Standards beizutragen und die Einhaltung etablierter Protokolle zu fördern.

4. Regelmäßige Qualitätssicherung

Führen Sie regelmäßige Audits und Qualitätsprüfungen durch, um sicherzustellen, dass die Datenstandardisierungsprotokolle eingehalten werden und die erwarteten Vorteile liefern. Nutzen Sie die Erkenntnisse aus diesen Überprüfungen, um Standards und Prozesse kontinuierlich weiterzuentwickeln.

Optimieren Sie den Prozess außerdem durch die Integration automatisierter Datenqualitätsmanagement-Softwarelösungen wie Cerebro. Cerebro ist ein KI-gestützter Kampagnenmanagement- und Data-Governance-Dienst, der automatisch die Konsistenz Ihrer Daten validiert und Sie über etwaige Anomalien und Datendiskrepanzen informiert.

5. Skalierbare Infrastruktur

Bauen Sie eine flexible und skalierbare Infrastruktur auf, die Anpassungen und Erweiterungen von Datenstandards unterstützen kann, wenn sich die Geschäftsanforderungen ändern. Diese Infrastruktur sollte einfache Aktualisierungen und Änderungen ermöglichen, ohne dass umfangreiche Überarbeitungen erforderlich sind, und so die dynamische Natur von Marketingdaten unterstützen.

Herausforderungen und Lösungen bei der Datenstandardisierung

Die Implementierung der Datenstandardisierung in einem großen Unternehmen erfordert die Bewältigung erheblicher Herausforderungen. Hier erfahren Sie, wie Unternehmen diese Hindernisse effektiv angehen können.

Widerstand zur Aenderung

Mitarbeiter sträuben sich möglicherweise gegen die Einführung neuer Datenstandards, insbesondere wenn die Vorteile nicht sofort klar sind oder ihre gewohnten Arbeitsabläufe dadurch gestört werden.

Lösung

Einbinden und weiterbilden:

• Beziehen Sie Mitarbeiter von Anfang an in den Standardisierungsprozess ein. Dazu gehört es, ihren Input zu Schwachstellen zu sammeln und sie in die Planungsphase einzubeziehen.
• Implementieren Sie umfassende Schulungsprogramme, die die Vorteile der Datenstandardisierung erläutern, nicht nur für das Unternehmen, sondern auch für die einzelnen Rollen. Heben Sie hervor, wie dadurch ihre Arbeit einfacher und wirkungsvoller wird.

Datensilos

Verschiedene Abteilungen verfügen möglicherweise über eigene Datenverwaltungssysteme und -protokolle, was zu fragmentierten Datenpraktiken führt, die schwer zu vereinheitlichen sind.

Lösung

Inkrementelle Integration:

• Bilden Sie Teams mit Vertretern aller wichtigen Abteilungen. Dies trägt dazu bei, dass die Standardisierungsbemühungen alle Aspekte der Geschäftstätigkeit des Unternehmens berücksichtigen.
• Implementieren Sie die Standardisierung phasenübergreifend abteilungsübergreifend. Beginnen Sie mit Bereichen, die weniger komplex oder empfänglicher für Veränderungen sind, um Dynamik aufzubauen und frühe Erfolge zu präsentieren.

Aufrechterhaltung der Datenqualität

Die Umstellung auf ein standardisiertes Format kann zunächst zu Unstimmigkeiten in der Datenqualität führen, insbesondere wenn die vorhandenen Daten inkonsistent sind.

Lösung

Robuste Qualitätskontrollen:

• Während und nach der Umstellung sollten regelmäßige Prüfungen der Daten durchgeführt werden, um etwaige Inkonsistenzen oder Fehler zu erkennen und zu beheben.
• Setzen Sie kontinuierliche Überwachungstools ein, die Abweichungen von Datenqualitätsstandards automatisch erkennen und sofortige Korrekturen ermöglichen.

Bedenken hinsichtlich der Skalierbarkeit

Wenn das Unternehmen wächst, muss das Datenstandardisierungs-Framework effizient skaliert werden, ohne dass größere Überarbeitungen erforderlich sind.

Lösung

Skalierbare Architektur:

• Nutzen Sie modulare Software-Designprinzipien, damit neue Funktionen oder Updates hinzugefügt werden können, ohne das bestehende System wesentlich zu beeinträchtigen.
• Nutzen Sie Cloud-Technologien, die Skalierbarkeit und Flexibilität bieten, um wachsenden Datenanforderungen und Rechenanforderungen gerecht zu werden.

Technische Einschränkungen

Ältere IT-Systeme unterstützen möglicherweise nicht die Integration neuer Standardisierungsprotokolle, wodurch eine technologische Lücke entsteht.

Lösung

Fortgeschrittene Integrationstechniken:

• Implementieren Sie Middleware, die eine Schnittstelle zwischen alten und neuen Systemen herstellen kann und Datenformate im Handumdrehen übersetzt.
• Planen Sie schrittweise Upgrades oder den Austausch veralteter Systeme, die mit der langfristigen IT-Strategie des Unternehmens übereinstimmen.

Optimierung von Marketingkampagnen durch Datenstandardisierung

Improvado rationalisiert den Prozess der Datenstandardisierung durch die Automatisierung des gesamten Datenvorbereitungszyklus, von der Datenextraktion bis zur Normalisierung und Transformation. Die Plattform stellt sicher, dass die Daten aus verschiedenen Kanälen konsistent und für die Analyse bereit sind. Dies ist von entscheidender Bedeutung für Unternehmen, die für ihre Marketingstrategien auf genaue und einheitliche Daten angewiesen sind.

Cerebro von Improvado erweitert diese Fähigkeiten, indem es sich auf Kampagnendatenmanagement und Datenverwaltung konzentriert. Cerebro automatisiert Compliance- und Betriebsprüfungen für Marketingdaten anhand etablierter Standards und stellt so sicher, dass alles, von Namenskonventionen bis hin zu Targeting-Parametern, über alle Assets hinweg konsistent ist.

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