Leitfaden zur Datenharmonisierung

Daten sind Aufzeichnungen der Vergangenheit und liefern wichtigen Input für unsere Entscheidungen in der Zukunft. Die Analyse isolierter, unterschiedlicher Daten in verschiedenen Formaten kann jedoch aufwendig sein und zu kostspieligen Fehlern führen. Je besser die Datenkompatibilität, desto mehr können Sie in Ihre datengestützten Entscheidungen vertrauen.

Dieser Leitfaden erläutert, warum Datenharmonisierung so wichtig ist, wie Sie sie in der Praxis anwenden und welche Tools für eine erfolgreiche Implementierung nötig sind.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 wird gewährleistet, dass Daten aus verschiedenen, oft riesigen Datensätzen einheitlich und kompatibel vorliegen. Es geht 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 ist es beispielsweise aufwendig und zeitraubend, die Performance Ihrer Anzeigen auf verschiedenen Werbeplattformen mit jeweils unterschiedlichen Leistungskennzahlen zu analysieren. Mit harmonisierten Daten lässt sich einfach und automatisiert entscheiden, wo Sie Ihr Budget am besten einsetzen.

Spezielle Tools und Plattformen 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 typische Ebenen 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. Häufig ist das erforderlich, wenn dieselbe Terminologie in unterschiedlichen Kontexten 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 stärken harmonisierte Daten das Vertrauen in Ihre datengestützten Entscheidungen und Erkenntnisse. Sie helfen Ihnen beispielsweise dabei, verlässliche 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 zum Beispiel Vertriebs- und Kundendienstabteilungen 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 lassen sich gesetzliche 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 den Mehrwert der Datenharmonisierung wirklich zu verstehen, lohnt sich ein Blick in die Praxis. Es folgen einige Beispiele, wie Sie harmonisierte Daten in Ihrem Unternehmen einsetzen können.

Die Datenharmonisierung spielt bei Künstlicher Intelligenz (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: Basierend auf nahezu in Echtzeit verfügbaren Daten zu Lagerbeständen, Verkäufen und Kunden-IDs kommuniziert er mit Kund:innen, unterstützt bei der Bestellung oder bearbeitet Rücksendungen.

FedEx stand früher vor der Herausforderung, dass Webbrowsing und Verkaufsdaten der Kund:innen isoliert gespeichert waren. Vertriebsteams mussten sich wochenlang damit beschäftigen, die Daten zu sortieren, bevor sie Kund:innen kontaktieren konnten, die ihre Versandangebote nicht angenommen hatten. Die Lösung: Daten aus Sales, Marketing und Versand wurden zusammengeführt und standardisiert. Auf diese Weise entsteht ein 360-Grad-Überblick über alle Kund:innen. Marketing- und Vertriebsteams können schneller entscheiden und gezielte Kampagnen starten, bevor Umsatzeinbußen entstehen.

Als OpenTable, der führende Anbieter von Restaurantbuchungs-Technologie, weltweit wuchs, stiegen auch die Anforderungen an den Kundendienst. Viele Supportanfragen waren repetitiv, allerdings mussten die Servicemitarbeiter:innen von OpenTable mit isolierten und fragmentierten Daten arbeiten, um Routineaufgaben wie Reservierungsänderungen zu verwalten. Nachdem die Daten integriert und zu einer einzigen zuverlässigen Quelle harmonisiert wurden, 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 Ihre Prozesse 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: Technologien wie Zero Copy vereinheitlichen Daten, ohne sie zu duplizieren, während „Extract-Transform-Load (ELT)“-Tools die Daten in Batches (Stapeln) übertragen.
• Data Lakehouses und Plattformen für Echtzeitdaten: Umfangreiche Datenspeicher, in denen Sie Ihre selbst definierten 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. 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 Best Practices legen Sie den Grundstein.

Legen Sie von Anfang an fest, wofür Sie Ihre Daten harmonisieren möchten. Möchten Sie die 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 sich alle Beteiligten über die Ziele einig und der Datenbedarf aller Abteilungen wird berücksichtigt. Außerdem fördert das ein gemeinsames Verständnis darüber, wie die harmonisierten Daten verwendet werden sollen.

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.

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 entspricht die „Kunden-ID“ in einem System dem „Client Code“ in einem anderen System. 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, angleicht und die Datenkonsistenz für genaue Analysen und Entscheidungen sicherstellt.