Datenkonsolidierung statt Chaos Mit Data-Matching und Replikationslösungen Unternehmenspotenzial freisetzen

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Laut einer Studie von Statista werden im Jahr 2025 voraussichtlich etwa 181 Zettabytes an Daten erfasst, erstellt oder kopiert. Es ist nicht überraschend, dass der Großteil der Daten im Business-Kontext erhoben wird. Allerdings bleiben etwa 80 Prozent dieser Daten ungenutzt.

Diese brachliegenden Daten stellen nicht nur ein komplexes Problem dar, sie haben auch direkten Einfluss auf Kosten, Ausfallzeiten sowie die Kundenzufriedenheit. Die Lösung erfordert einen vielschichtigen Ansatz, der Deduplikation, die Verbesserung von Datenmanagementstrategien sowie die Konsolidierung und Vereinheitlichung von Daten umfasst.

Eine unternehmensweite Konsolidierungslösung und die damit einhergehende Datenvereinheitlichung liefern Informationen, auf deren Grundlage zeitnahe und fundierte Entscheidungen getroffen werden können. Ein Konsolidierungs-Tool mit Echtzeit-Deduplizierung kann dabei helfen, einen umfassenden Überblick zu gewinnen und so entsprechend Duplikate zu eliminieren. In Kombination mit Replikationslösungen können Unternehmen saubere, deduplizierte Daten unterschiedlicher Abteilungen im gesamten Unternehmen abgleichen.

Was genau versteht man aber unter Datenkonsolidierung, und kann das Datenmanagement mithilfe von Datenkonsolidierung verbessert werden?

Datenqualität im Visier: den Überblick behalten, die Sicherheit erhöhen

Datenkonsolidierung beschreibt den Prozess der Aggregation von Daten aus unterschiedlichen operativen Systemen und Quellen heraus sowie deren Zusammenführung zu einer Single-Source-of-Truth vermittels Deduplizierung, Reinigung und Integration aller Datensätze. Ein weiterer Aspekt ist die Datenanreicherung mit Blick auf fehlende Informationen.

Der erste Schritt zur Konsolidierung besteht im Import von Daten aus den verschiedenen Systemen und Anwendungen eines Unternehmens. Im Anschluss an den Import kann direkt mit der Datenbereinigung begonnen werden. Hierbei sollten die notwendige Integration, Deduplizierungen sowie auch die Zusammenführung ähnlicher Datensätze im Mittelpunkt stehen.

Nach gründlicher Reinigung der Daten können sie gemäß operativer Prozesse wieder in die verschiedenen Systeme exportiert werden.

Data-Matching und Datenreplikation: die Schlüssel zur Konsolidierung

Data-Matching-Lösungen und Datenreplikationstools sind bei Konsolidierungsprojekten von unschätzbarem Wert, da sie Cleansing-Prozesse erleichtern und Ausfallzeiten minimieren. Mit einem Replikationstool kann eine Kopie eines aktuellen Systems erstellt werden. Das Matching-Tool kann in der Folge genutzt werden, um Duplikate zu identifizieren und zu eliminieren.

Während des Cleansing-Prozesses besteht darüber hinaus die Möglichkeit, Daten zu optimieren, Fehler zu beheben, Custom-Code zu korrigieren und Daten mit nahezu Zero-Downtime selektiv wieder in Systeme zurückzuspielen.

Warum ist Datenkonsolidierung notwendig?

Bei einer Befragung von 1.500 Führungskräften haben sich fünf Herausforderungen im Datenmanagement herauskristallisiert:

• 1. Wie nutze ich meine Daten sinnvoll?

• 2. Wie verwalte ich mein Speichermanagement?

• 3. Wie kann ich sicherstellen, dass ich relevante Daten speichere?

• 4. Wie kann ich sicherstellen, dass die Gesamtheit gesammelter Daten sicher ist?

• 5. Wie können Datensilos aufgebrochen werden?

Datenkonsolidierung adressiert exakt diese Herausforderungen. Konsolidierungsprojekte sollen Daten nutzbar machen, bei der Datenverwaltung helfen und Silos zwischen unterschiedlichen Systemen abbauen, damit Entscheidungsträger wertvolle Informationen bei Entscheidungsprozessen zeitnah miteinbeziehen können.

Theorie und Praxis – Datenkonsolidierung in der Anwendung

Die Anwendungsfälle für Datenkonsolidierung sind praktisch unbegrenzt. Zwei interessante Szenarien seien hier hervorgehoben:

Optimierte Daten machen Kundenkommunikation zum Kinderspiel

Kunden interagieren normalerweise über unterschiedliche Kanäle mit Auftragnehmern. Diese sammeln Daten entlang dieser Touchpoints. Das Problem: Die Daten sind oft in unterschiedlichen Systemen gespeichert (und darüber hinaus unstrukturiert). Die gewaltige Datenmenge, die über unterschiedliche Systeme verteilt ist, macht es oft schwierig, Anfragen von Kunden zeitnah zu bearbeiten.

Mit einem Daten-Matching- und Replikations-Workflow können Unternehmen alle eingehenden Kundendaten in einem zentralisierten Daten-Pool kanalisieren. Kunden-Duplikate können zusammenführt werden. In der Folge kann rascher und besser auf Anfragen reagiert werden; die Zufriedenheit auf der Kundenseite wird gesteigert. Darüber hinaus können Kosten minimiert und Umsatzsteigerungen erzielt werden.

Wege aus dem Lieferketten-Dilemma

Angesichts der aktuellen wirtschaftlichen Lage suchen Unternehmen nach Kosteneinsparungen und neuen Effizienzen. Hier kann die Optimierung der Lieferkette einen Schlüssel zum Erfolg darstellen.

Mithilfe von Replikations- und Daten-Matching-Lösungen können Unternehmen Veränderungen entlang der gesamten Lieferkette erfassen und sicherstellen, dass diese nicht nur synchronisiert werden, sondern auch über alle Datenbanken hinweg aktuell sind. So kann gewährleistet werden, dass Produkt- oder Komponentendubletten, doppelte Aufträge sowie Lieferantendubletten (und damit unnötige Kosten) vermieden werden.

Mit sauberen und konsolidierten Daten können Unternehmen ferner ihre Daten analysieren, um die zukünftige Auftragslage zu erfassen und die Lieferplanung insgesamt zu optimieren. Eine rasche Anpassung an volatile Marktbedingungen wird so möglich.

* Der Autor: René Haag, Senior Sales Director MEE, Syniti

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