Leitfaden zur Datenharmonisierung

Daten sind eine Aufzeichnung der Vergangenheit und ein entscheidender Input für unsere Entscheidungen. Die Analyse isolierter, unterschiedlicher Daten in verschiedenen Formaten kann jedoch aufwendig sein und zu kostspieligen Fehlern führen. Je besser die Datenkompatibilität gewährleistet ist, desto mehr können Sie Ihren datengestützten Entscheidungen vertrauen.

Dieser Leitfaden erläutert, was Datenharmonisierung ist, welche Vorteile sie bietet, wie Sie sie in der Praxis anwenden können und welche Tools Sie benötigen, um sie in Ihrem Unternehmen erfolgreich einzusetzen.

Durch Datenharmonisierung sind Daten aus verschiedenen, oft riesigen Datensätzen einheitlich und kompatibel. Dabei geht es darum, Daten aus verschiedenen Quellen zu organisieren und auf dasselbe Format oder denselben Standard auszurichten. Durch die Harmonisierung lassen sich Doppelungen und Fehler vermeiden. Das ist besonders wichtig, wenn Daten beispielsweise aus verschiedenen Ländern, mit unterschiedlichen Maßeinheiten, aus verschiedenen Jahren oder von unterschiedlichen Datenplattformen stammen. Am Ende erhalten Sie Datensätze mit kohärenten Einheiten oder Formaten, die Sie leicht vergleichen und analysieren können.

So kann es beispielsweise aufwändig und zeitraubend sein, die Performance Ihrer Anzeigen auf verschiedenen Werbeplattformen mit jeweils unterschiedlichen Leistungskennzahlen zu analysieren. Mit harmonisierten Daten lässt sich jedoch einfach und automatisiert entscheiden, wo Sie Ihr Budget am besten einsetzen.

Tools und Plattformen zur Harmonisierung können Daten aus verschiedenen Quellen harmonisieren, darunter ERP- und CRM-Systeme, öffentliche Patientenakten, wissenschaftliche Messungen, soziale Medien, E-Mail-Kampagnen und Webanalysen.

Nachfolgend finden Sie einige Dimensionen der Datenharmonisierung.

• Datenformat: Standardisierung von Daten in .csv, HTML und JSON-Dateien.
• Schema: Ausgleich von Unterschieden zwischen strukturierten, semistrukturierten und unstrukturierten Daten.
• Maßeinheiten: Umrechnung von Meilen in Kilometer oder von Pfund in Kilogramm.
• Semantik: Es geht darum, die Bedeutung von Wörtern in Einklang zu bringen, was häufig auch dann erforderlich ist, wenn dieselbe Terminologie verwendet wird. Beispielsweise können mehrere Datensätze die Inzidenz einer Krankheit bei „jungen Erwachsenen“ messen. Manche definieren den Begriff jedoch möglicherweise als Alter zwischen 18 und 22 Jahren, andere als Alter zwischen 18 und 30 Jahren.

In unserer automatisierten, datengesteuerten Welt können harmonisierte Daten das Vertrauen in Ihre datengestützten Entscheidungen und Erkenntnisse stärken. Sie können Ihnen beispielsweise dabei helfen, Entscheidungen über die Budgetverteilung, Marktexpansion, die Entwicklung neuer Produkte und über Strategien zur Kundenbindung zu treffen.

Die Datenharmonisierung unterstützt auch die Zusammenarbeit zwischen Teams. So können Vertriebs- und Kundendienstabteilungen beispielsweise effektiver zusammenarbeiten, wenn die von ihnen generierten Daten auf einen gemeinsamen Standard harmonisiert werden. Indem Sie redundante Datenverarbeitung reduzieren und manuelle Aufgaben automatisieren, senken Sie Ihre Betriebskosten und können sich auf neue Ideen, Produkte und Innovationen konzentrieren.

Außerdem können Sie die gesetzlichen Anforderungen einfacher erfüllen, wenn Sie Daten konsolidieren und standardisieren. Mit harmonisierten Daten können Sie schnell genaue Auditberichte erstellen und Data-Governance-Praktiken einhalten. Dadurch verringern Sie das Risiko von Geldstrafen oder Reputationsschäden und bauen gleichzeitig Vertrauen bei den Stakeholder:innen auf.

Um die Leistungsfähigkeit der Datenharmonisierung wirklich zu verstehen, sollten Sie sie in Aktion erleben. Es folgen einige Praxisbeispiele, wie Sie harmonisierte Daten in Ihrem Unternehmen einsetzen können.

Die Datenharmonisierung spielt bei KI und vor allem bei agentenbasierter KI eine grundlegende Rolle. KI-Modelle werden anhand umfangreicher Datensätze trainiert. Die Harmonisierung reduziert Datenrauschen und liefert konsistente Daten für das Training großer Sprachmodelle (LLM). KI-Agenten, die basierend auf Daten aus unterschiedlichen Quellen entscheiden und autonom handeln, können Maßnahmen ergreifen, die zum gewünschten Ergebnis führen – sofern die Daten sauber und harmonisiert sind. Beispielsweise kann ein KI-Agent im E-Commerce als digitaler Concierge fungieren: Er kann basierend auf nahezu in Echtzeit verfügbaren Daten zu Lagerbeständen, Verkäufen und Kunden-IDs mit Kund:innen kommunizieren, sie bei der Bestellung unterstützen oder Rücksendungen bearbeiten.

FedEx stand einmal vor der Herausforderung, dass Webbrowsing und Verkaufsdaten der Kund:innen isoliert gespeichert waren. Dadurch waren die Vertriebsteams insgesamt drei Wochen damit beschäftigt, die Daten zu sortieren, bevor sie Kund:innen kontaktieren konnten, die ihre Versandangebote nicht angenommen hatten. Wenn Sie Daten aus CRM-, Social-Media- und Transaktionssystemen zusammenführen und normalisieren, erhalten Sie einen 360-Grad-Überblick über Ihre Kund:innen. So können Ihre Marketing- und Vertriebsteams schneller entscheiden und gezielte Kampagnen starten, bevor Umsatzeinbußen entstehen.

Als OpenTable, das Restaurants dabei unterstützt, jährlich 1,7 Milliarden Plätze zu besetzen, weltweit wuchs, stiegen auch die Anforderungen an den Kundendienst. Viele Supportanfragen waren repetitiv, allerdings mussten die Servicemitarbeiter:innen von OpenTable mit unzusammenhängenden und fragmentierten Daten arbeiten, um Routineaufgaben wie Reservierungsänderungen zu verwalten. Nachdem die Daten integriert und zu einer einzigen zuverlässigen Quelle harmonisiert worden waren, konnte sich der Kundendienst auf komplexere Fälle konzentrieren.

Wenn Sie Daten aus Servicetickets, Interaktionsprotokollen, E-Mails und Chatprotokollen miteinander verknüpfen und harmonisieren, erhalten Sie ein einheitliches Bild aller Kund:innen. Dadurch können Sie besser automatisieren und die Customer Experience optimieren.

Datenharmonisierung erfordert eine klare Datenstrategie und die richtigen Tools. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für Systeme und Plattformen.

• „Master Data Management (MDM)“-Plattformen: Sie helfen dabei, eine Single Source of Truth zu etablieren, indem sie Kerndaten im gesamten Unternehmen standardisieren und synchronisieren. Beispiele hierfür sind CRMs und ERPs.
• Datenintegrationstools: Diese vereinheitlichen oder übertragen Daten. Ein Beispiel dafür ist Zero Copy, das Daten ohne Duplizierung vereinheitlicht, sowie „Extract-Transform-Load (ELT)“-Tools, die Daten in Batches übertragen.
• Data Lakehouses und Plattformen für Echtzeitdaten in Sekundenbruchteilen: Umfangreiche Datenspeicher, mit denen Sie Ihre eigenen Geschäftsregeln anwenden, Daten analysieren, LLMs trainieren und KI-Anwendungen zur Verfügung stellen können.
• Tools zur Datenqualität und Datenbereinigung: Identifizieren, korrigieren und verhindern Sie Inkonsistenzen, damit harmonisierte Daten vertrauenswürdig bleiben.

Um sich für die geeigneten Tools und Plattformen zu entscheiden, sollten Sie zunächst die gewünschten und spezifischen Ergebnisse definieren, die Sie mit harmonisierten Daten erzielen möchten. Bitte berücksichtigen Sie dabei das Volumen und die Vielfalt Ihrer Daten, Ihr Budget, das interne Fachwissen und die Anzahl der Ressourcen.

Eine erfolgreiche Strategie zur Datenharmonisierung erfordert Fokus und Zusammenarbeit. Mit den folgenden drei grundlegenden Praktiken können Sie erfolgreich sein.

Legen Sie von Anfang an fest, wofür Sie Ihre Daten harmonisieren möchten. Möchten Sie Ihre Entscheidungsfindung verbessern, die Kundenerfahrung optimieren oder die gesetzlichen Vorschriften genauer einhalten? Klare Ziele steuern Ihren Ansatz und helfen Ihnen außerdem dabei, den Erfolg Ihrer Maßnahmen zu messen.

An der Datenharmonisierung sind häufig mehrere Teams beteiligt, darunter IT, Marketing, Vertrieb, Kundendienst und Data Science. Beziehen Sie Stakeholder:innen frühzeitig ein. Dadurch sind alle Beteiligten sich über die Ziele einig und der Datenbedarf aller Abteilungen wird berücksichtigt. Dies fördert ein gemeinsames Verständnis darüber, wie Sie die harmonisierten Daten verwenden werden.

Sie können die Datenharmonisierung automatisieren, um den Prozess reibungsloser zu gestalten. Automatisierte Tools können repetitive Aufgaben wie das Zuordnen von Feldern, das Beheben von Inkonsistenzen und das Abgleichen von Formaten übernehmen – das spart Zeit und reduziert Fehler. Dank Automatisierung kann sich Ihr Team darauf konzentrieren, Erkenntnisse zu gewinnen, anstatt Daten zu bereinigen.

Mit diesen bewährten Methoden können Sie eine starke Grundlage für eine erfolgreiche Datenharmonisierung schaffen und somit das volle Potenzial Ihrer Daten ausschöpfen.

Selbst die besten Technologien und Verfahren bringen Herausforderungen mit sich – das gilt auch für die Datenharmonisierung. Glücklicherweise gibt es einige praktische Lösungen, mit denen Sie häufige Hindernisse überwinden können.

Die Harmonisierung von Daten ist nur dann effektiv, wenn die Originaldaten eine hohe Qualität aufweisen. Unvollständige oder veraltete Daten können den Prozess beeinträchtigen.

Lösung: Führen Sie strenge Regeln zur Datenvalidierung ein, um Fehler zu identifizieren und zu beheben. Überwachen Sie regelmäßig Ihre Datenquellen und integrieren Sie Qualitätsprüfungen in Ihre Harmonisierungsabläufe. Dadurch können Sie hohe Standards aufrechterhalten.

Verschiedene Systeme können denselben Datenpunkt unterschiedlich definieren. Beispielsweise kann die „Kunden-ID“ in einem System dem „Client Code“ in einem anderen System entsprechen. Solche semantischen Diskrepanzen können zu Fehlern führen.

Lösung: Erstellen Sie ein standardisiertes Datenwörterbuch, das wichtige Begriffe und Felder für alle Systeme definiert. Auf diese Weise gewährleisten Sie Einheitlichkeit und vermeiden Fehlinterpretationen während der Harmonisierung.

Wenn Sie Daten aus mehreren Quellen kombinieren, wird die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen komplexer und das Risiko einer Datenschutzverletzung steigt. Der unsachgemäße Umgang mit sensiblen Informationen kann zu Verstößen gegen Compliance-Vorschriften oder zu Sicherheitslücken führen.

Lösung: Integrieren Sie Data-Governance-Richtlinien in Ihren Harmonisierungsprozess. Verwenden Sie Tools, um die Datenherkunft zu verfolgen, und führen Sie automatisierte Compliance-Prüfungen durch. Dadurch gewährleisten Sie, dass Datenschutz- und gesetzliche Anforderungen erfüllt werden.

Auf den ersten Blick mögen Datenharmonisierung und Datenintegration ähnlich erscheinen. Sie erfüllen jedoch unterschiedliche Funktionen. Die Datenintegration vereint Daten aus mehreren Quellen in einem System, beispielsweise einem Data Lake, ohne dabei Inkonsistenzen zu berücksichtigen. Die Datenharmonisierung geht noch einen Schritt weiter, indem sie Daten standardisiert und angleicht und die Datenkonsistenz für genaue Analysen und Entscheidungen sicherstellt.