Unified Data integriert fragmentierte Datenquellen in ein zentrales, einheitliches System. Das ermöglicht einen effizienten Zugriff, optimierte Analysen und eine bessere Entscheidungsfindung.
FedEx hatte früher ein Datenproblem, das das Wachstum behinderte. Hunderte von Kleinunternehmern, die auf Fedex.com nach internationalen Versandtarifen gesucht haben, haben ihre Preisabfragen abgebrochen – ähnlich wie Onlineverbraucher:innen ihre Warenkörbe verlassen. FedEx musste drei Wochen auf einen manuellen Prozess warten, um die jüngsten Webaktivitäten mit den Versandinformationen abzugleichen und zu ermitteln, welche abgewanderten Kund:innen für ein neues Angebot offen sein würden. Bis dahin waren die Umsätze verloren.
Das Problem für FedEx war das Fehlen von Unified Data. Und genau das ist nicht nur bei FedEx zu beobachten. Ein durchschnittliches Unternehmen nutzt über 1000 Anwendungen, von denen 70 % nicht miteinander verbunden sind. Dadurch bleiben Wachstumschancen ungenutzt.
Dieser Leitfaden verdeutlicht, warum Unified Data so wichtig ist, warum die Datenvereinheitlichung ein entscheidender Schritt zu besseren Daten und leistungsfähiger KI ist und wie Sie die üblichen Hindernisse überwinden können.
Bei Unified Data werden Daten aus verschiedenen Systemen, Plattformen oder Anwendungen in einer einheitlichen Plattform oder Ansicht zusammengefasst. Beispielsweise könnten Sie Daten aus Ihrem ERP, CRM, aus internen oder externen Data Lakes und aus Data Warehouses kombinieren. Unified Data sind das Gegenstück zu isolierten, fragmentierten Daten. Sobald Sie die erforderlichen Daten vereinheitlicht haben, finden Sie die gewünschten Informationen auf einer einzigen Plattform oder Ansicht.
Sie müssen Daten nicht unbedingt verschieben, um sie zu vereinheitlichen. Datenvirtualisierung und Zero-Copy-Integration sind beispielsweise Technologien, die alle Vorteile der Vereinheitlichung ohne tatsächliche Datenverschiebung bieten. Darauf gehen wir später noch näher ein.
Unabhängig von der Technologie geht es darum, Daten aus verschiedenen Quellen in einer zentrales, zugänglichen Ansicht zu integrieren. Dann können alle Mitarbeiter:innen Ihres Unternehmens auf die benötigten Daten zugreifen – unabhängig von der Abteilung oder dem:der „Eigentümer:in” der Daten.
FedEx hat beschlossen, viele der isolierten Systeme abzuschaffen, die Marketing und Vertrieb daran gehindert haben, Geschäftskund:innen anzusprechen, die ihren Warenkorb verlassen haben. Das Unternehmen wollte Webbrowsing-, Opportunity- und Versanddaten vereinheitlichen. Heute kann FedEx inaktive Kund:innen innerhalb von Stunden statt Wochen identifizieren. Wenn die Versanddaten zeigen, dass ein:e Kund:in noch nicht versandt hat, kann FedEx entscheiden, wie es vorgehen möchte – sei es durch eine E-Mail-Journey, eine Sales-Kampagne oder gezielte Anzeigen auf der Webseite. Dank Unified Data erhielt FedEx einen einheitlichen 360-Grad-Blick auf die Kund:innen und konnte den Weg für neues Wachstum ebnen.
Die Bedeutung der Datenvereinheitlichung wird im Zeitalter der KI und agentenbasierten KI noch deutlicher. Denn Automatisierung, betriebliche Effizienz und datengestützte Erkenntnisse können das Wachstum steigern und die Kosten für Unternehmen senken – wenn die Daten in einem guten Zustand sind. Unzusammenhängende, isolierte und qualitativ minderwertige Daten bremsen Sie aus und beeinträchtigen die Vorteile von KI. Ein überstürztes KI-Modell ist jedoch keine gute Alternative. Ohne eine solide Datenbasis können die Folgen gravierend sein, da unzuverlässige KI-Ergebnisse Ihrem Markenimage schaden.
Nach der prädiktiven und generativen KI haben wir die Ära der agentenbasierten KI erreicht. Sie generiert nicht nur Inhalte, sondern kann auch kommunizieren, autonom handeln und reagieren. KI-Agenten können nicht nur anhand von Vorhersagen, die sie auf der Grundlage von großen Datensätzen treffen, Schlussfolgerungen ziehen. Sie können auch ihre Umgebung wahrnehmen und eigenständig handeln.
Wie wir alle wissen sind die KI-Ergebnisse jedoch nur so gut wie die verwendeten Daten. Unified Data, also qualitativ hochwertige Daten und eine einheitliche Plattform, versorgen Ihre KI-Agenten mit den notwendigen Ressourcen, um präzise Vorhersagen zu treffen, den Kundendienst zu automatisieren, Marketingkampagnen kurzfristig anzupassen oder Lagerbestände neu auszurichten, um sie an saisonale Umsätze anzupassen. Unified Data kann also zu einer besseren Customer Experience, Kosteneinsparungen, betrieblicher Effizienz und zusätzlichem Wachstum führen.
Für 80 % der Kund:innen ist die Erfahrung, die ein Unternehmen bietet, heute genauso wichtig wie seine Produkte und Dienstleistungen. Stellen Sie sich vor, welche Erfahrungen Sie Ihren Kund:innen bieten, wenn die Daten über mehrere Systeme verteilt sind: Kundendienst-Agent:innen nehmen beispielsweise Anrufe von unzufriedenen Kund:innen entgegen, können deren jüngsten Webaktivitäten aber nicht einsehen und daher keine relevanten Lösungen anbieten. Oder – ähnlich wie bei FedEx – Marketing und Vertrieb erreichen potenzielle Kund:innen nicht rechtzeitig und verlieren dadurch Aufträge an die Konkurrenz.
Wenn Sie Daten dank Unified Data aus verschiedenen Quellen zu einer 360-Grad-Ansicht konsolidieren, können Sie Ihre Kund:innen viel besser verstehen – und zwar nicht nur anhand ihrer Transaktionshistorie und demografischen Daten, sondern auch hinsichtlich ihrer Aktivitäten in den sozialen Medien, ihres Surfverhaltens, ihrer Präferenzen und ihrer bisherigen Interaktionen mit Ihrem Unternehmen. Dieses einheitliche Profil ist die Grundlage für eine herausragende Customer Experience – ein entscheidender Faktor im heutigen wettbewerbsintensiven, KI-gestützten Markt.
Welchen Wert hat die Entscheidungsfindung in Echtzeit für Ihr Unternehmen? Möglicherweise Millionen. Nehmen wir beispielsweise einen Logistikdienstleister oder ein Transportunternehmen, das Echtzeitdaten aus Wetterdaten, Karten, Verkehrsmustern und sogar Satelliten nutzt und sie mit seinen eigenen Routeninformationen zusammenführt, um kostspielige Verzögerungen zu vermeiden und die Lieferzeiten für seine Kund:innen zu aktualisieren.
Solche Entscheidungen beruhen auf Unified Data. Mit Echtzeitanalysen können Sie Daten kontinuierlich erfassen, verarbeiten und bereitstellen, um stets die aktuellen Informationen zur Verfügung zu haben. Genau in diesem Bereich liegen natürlich die Stärken von KI und agentenbasierter KI. Ein KI-Agent im Gesundheitswesen kann beispielsweise Laborberichte aus verschiedenen Quellen analysieren und die mögliche Ausbreitung von Krankheiten proaktiv untersuchen. Dafür würde er Daten in bestätigte, vermutete oder wahrscheinliche Infektionskrankheiten klassifizieren, bevor sie sich weiterverbreiten.
Die Pflege doppelter Datenarchitekturen ist kostspielig. Das müssen Sie einplanen:
Unified Data und eine zentrale, einheitliche Plattform können Kosten einsparen und Ihr Unternehmen auf Wachstumskurs bringen. Denken Sie nur an die Erwartungen von Kund:innen an Amazon oder Apple Stores. Für ein erfolgreiches Unternehmen ist es entscheidend, Ihre Kund:innen dort abzuholen, wo sie sich befinden, und ihnen das zu bieten, was sie erwarten: Einfachheit und Komfort. Dank Unified Data können Sie flexibel und schnell reagieren und Ihren Kund:innen den erstklassigen Service bieten, den sie sich wünschen.
Isolierte Daten wurden immer häufiger, weil Unternehmen kontinuierlich neue Systeme und Anwendungen in ihre Stacks integriert haben. Da die Daten von separaten Teams verwaltet werden, sind sie für andere nicht ohne Weiteres zugänglich.
Unified Data demokratisiert den Zugriff. Ihr Marketingteam muss die Analytics-Abteilung nicht mehr um einen Bericht über die aktuelle Performance von Anzeigen bitten und auch nicht mehr wochenlang darauf warten. Der Vertrieb kann Marketingkampagnen und deren Wirksamkeit einsehen. Darüber hinaus haben die Vertriebsmitarbeiter:innen die nötigen Daten, um mit allen, die mit Ihren Kund:innen in Kontakt treten, zusammenzuarbeiten und zeitnahe Entscheidungen zu treffen.
Unified Data kann mit zahlreichen Herausforderungen verbunden sein, die hauptsächlich auf Datenprobleme, Legacy-Systeme und Datenmengen zurückzuführen sind.
Viele Unternehmen sammeln große Mengen an strukturierten, semistrukturierten und unstrukturierten Daten, von denen 70 % in isolierten Systemen gespeichert bleiben. Die Daten werden meist in verschiedenen Datenmodellen angelegt und können doppelt vorhanden sein. Beispielsweise kann ein Finanzsystem die Einnahmen pro Kund:in erfassen, während das CRM möglicherweise Felder für den neuen CIO des Unternehmens oder bevorstehende Geschäfte aktualisiert hat. Die Kundeninformationen und die prognostizierten Umsatzdaten sind ungenau und müssen überprüft werden.
Dan O’Leary, Senior Director of Partnerships bei Box, einem Anbieter einer intelligenten Content-Management-Plattform (ICM), fasst es so zusammen:
„Eine der größten aktuellen Herausforderungen ist die Frage, wie wir all diese Daten zusammenführen können. Wie können wir das auf eine sichere Weise schaffen? Und wie können wir es so machen, dass es für Agent:innen und agentenbezogene Prozesse zugänglich ist? Es ist schwierig, wenn die Daten an hundert verschiedenen Orten, in hundert Repositorys oder in unstrukturierten Quellen gespeichert sind, auf die man nicht zugreifen kann.“
Dan O'LearySenior Director of Partnerships, Box Anbieter einer ICM-Plattform
Probleme mit der Datenqualität können Ihre Maßnahmen im Bereich KI und agentenbasierte KI beeinträchtigen. Wenn Sie Daten vereinheitlichen, sollten Sie Folgendes beachten:
Ebenso empfehlenswert: regelmäßige Audits mit den Tools, die am besten zu Ihrem Unternehmen und Ihren Zielen hinsichtlich Ihrer Datenstrategie passen.
Dieses Jahr werden weltweit etwa 147 Zettabyte an Daten generiert. Doch die Integration der enormen Datenmengen, die Unternehmen heute sammeln, stellt technische und betriebliche Herausforderungen dar. Denken Sie daran, dass immer wieder neue Daten hinzukommen werden. Daher sollten Sie genügend Speicherplatz, Datenpartitionierung (Aufteilung großer Datensätze in Partitionen zur einfacheren Verwaltung) und die richtigen Datenverarbeitungs- und KI-Tools einplanen.
Sie können Daten intern oder über eine Cloud-Datenplattform vereinheitlichen, die Daten aus verschiedenen Data Lakes, Warehouses und Datenbanken zusammenführt. Die passende Plattform bereinigt, normalisiert und kontextualisiert Ihre Daten für KI-Maßnahmen. Cloud-Anbieter können große Datenmengen verarbeiten, sodass Sie sich keine Sorgen über zu wenig Speicherplatz machen müssen. Einige verfügen auch über integrierte Data-Governance- und Sicherheitsframeworks.
Legacy-Systeme verfügen häufig über veraltete Prozesse, die Ihre Maßnahmen im Bereich Digitalisierung und Innovation bremsen können. Unter einem Legacy-System verstehen wir jede veraltete Softwareanwendung, Hardware oder Programmiersprache. Wenn Sie ältere ERP-Systeme, Datenbanken und andere Aufzeichnungssysteme vereinheitlichen, können Sie Ihre Datenarchitektur erfolgreich modernisieren. Oft sind die Systeme aber nicht kompatibel. Dann kann die Datenvereinheitlichung schwierig sein.
Sobald Sie sich für Unified Data entscheiden und Ihre Daten für KI aufbereiten möchten, können Sie aus verschiedenen Technologien wählen. Und wahrscheinlich brauchen Sie mehr als eine.
Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem Sie Ihre neu integrierte Architektur gerade fertig entworfen haben und eine neue, bessere Integrationstechnologie auf den Markt kommt. Sie würden Ihre Framework neu definieren wollen. Deshalb ist Flexibilität so wichtig. Berücksichtigen Sie zusätzliche Datenquellen oder -formate, die Sie eventuell integrieren müssen, wenn sich Ihr Unternehmen weiterentwickelt. Sie benötigen ein Gleichgewicht zwischen einer einheitlichen Struktur und möglicher zukünftiger Datenquellen und -formate.
Unified Data kann unabhängig von der Branche erhebliche Vorteile für Ihr Unternehmen mit sich bringen. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele verschiedener Branchen.
Wie wird sich Unified Data entwickeln? Diese zwei entscheidenden Trends gilt es zu beobachten.
Bei Unified Data geht es nicht nur um Tools oder Technologien. Die Überwindung von Datensilos und isolierten Initiativen innerhalb von Organisationen verändert die Art und Weise, wie wir zusammenarbeiten und Ziele setzen. Neben Tools und Plattformen sollten Sie auch das Changemanagement berücksichtigen, damit Ihre Maßnahmen für die Vereinheitlichung mit messbaren Geschäftszielen vereinbar sind.
Unified Data bietet eine konsolidierte Ansicht aller Kundeninformationen. Es vereint Daten aus verschiedenen Quellen in einem zentralen, einheitlichen Profil – für ein vollständiges Bild jedes:jeder Kund:in.
Unified Data spielt eine entscheidende Rolle, da es Datensilos aufbricht, sodass Teams anhand von Echtzeit-Kundeninformationen handeln können. Das führt zu einer individuelleren Customer Experience, effizienteren Abläufen und einer besseren Entscheidungsfindung.
Salesforce Data Cloud verknüpft Kundeninformationen aus verschiedenen Systemen – beispielsweise aus dem Vertrieb, Service und Marketing – und erstellt ein einheitliches Kundenprofil, das automatisch in Echtzeit aktualisiert wird.
Ein Data Warehouse soll in erster Linie große Datenmengen für Analysezwecke speichern. Eine Unified Data Platform speichert aber nicht nur Daten, sondern löst auch Identitäten auf und erstellt in Echtzeit ein einheitliches, relevantes Kundenprofil, das sofort genutzt werden kann.
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