Unified Data integriert fragmentierte Datenquellen in ein zentrales, einheitliches System.Dadurch erhalten Unternehmen einen effizienten Zugriff auf alle relevanten Informationen, können Analysen beschleunigen und auf einer konsistenten Datenbasis bessere Entscheidungen treffen.
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. Um diese potenziellen Kund:innen erneut anzusprechen, musste FedEx drei Wochen warten, bis ein manueller Abgleich zwischen aktueller Webaktivität und Versandinformationen abgeschlossen war. Zu diesem Zeitpunkt waren viele Verkaufschancen bereits verloren.
Die grundlegende Ursache war das Fehlen von Unified Data. Und genau das ist nicht nur bei FedEx zu beobachten. Ein durchschnittliches Unternehmen nutzt heute mehr als 1000 Anwendungen, von denen 70 % nicht miteinander vernetzt sind. Diese Zahlen stammen aus dem Salesforce Connectivity Benchmark Report 2023 und zeigen, wie stark isolierte Systeme das Wachstum vieler Unternehmen ausbremsen.
Dieser Leitfaden verdeutlicht, warum Unified Data heute geschäftskritisch ist, warum die Datenvereinheitlichung eine zentrale Voraussetzung für verlässliche Daten und starke KI-Anwendungen ist und wie Sie die typischen Hindernisse überwinden können.
Bei Unified Data werden Daten aus verschiedenen Systemen, Plattformen oder Anwendungen in einer einheitlichen Plattform oder Ansicht zusammengeführt. Dazu gehörten beispielsweise Daten aus Ihrem ERP, CRM, aus internen oder externen Data Lakes und aus Data Warehouses. Unified Data ist das Gegenstück zu isolierten, fragmentierten Daten. Sobald die relevanten Daten vereinheitlicht sind, finden Sie die gewünschten Informationen auf einer einzigen Plattform oder Ansicht.
Sie müssen Daten nicht zwangsläufig verschieben, um sie zu vereinheitlichen. Technologien wie Datenvirtualisierung und Zero-Copy-Integration bieten alle Vorteile der Vereinheitlichung, ohne dass Daten tatsächlich bewegt werden müssen. Darauf gehen wir später noch näher ein.
Unabhängig von der Technologie geht es darum, Daten aus verschiedenen Quellen in einer zentralen, zugänglichen Ansicht zu integrieren. Dann können alle Mitarbeiter:innen Ihres Unternehmens auf die benötigten Informationen zugreifen, unabhängig von der Abteilung oder dem:der „Eigentümer:in” der Daten.
FedEx beschloss, viele der isolierten Systeme abzuschaffen, die Marketing und Vertrieb daran hinderten, Geschäftskund:innen anzusprechen, die ihren Warenkorb verlassen haben. Das Unternehmen wollte außerdem 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 die Ansprache erfolgen soll, 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, sofern die Datenqualität stimmt. Unzusammenhängende, isolierte und qualitativ minderwertige Daten bremsen Sie aus und verhindern, dass KI ihre Vorteile ausspielen kann. Ein überstürzt entwickeltes KI-Modell ist jedoch keine gute Alternative. Ohne eine solide Datenbasis drohen unzuverlässige KI-Ergebnisse, die das Markenimage beschädigen können.
Nach der prädiktiven und generativen KI befinden wir uns nun in der Ära der agentenbasierten KI. 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 auf einer einheitlichen 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 Nachfrage anzupassen. Unified Data führt dadurch zu einer besseren Customer Experience, Kosteneinsparungen, betrieblicher Effizienz und zusätzlichem Wachstum.
In unserem Data Culture Playbook verraten wir Ihnen, wie Sie wichtige Datenmetriken für Ihr Unternehmen festlegen und sich so einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil verschaffen
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 passenden 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. Das umfasst nicht nur Transaktionshistorie und demografische Daten, sondern auch Aktivitäten in den sozialen Medien, Surfverhalten, Präferenzen und bisherige 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 Wetterinformationen, 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 aktuell zu halten.
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 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 einordnen, bevor sie sich weiterverbreiten.
Die Pflege doppelter Datenarchitekturen ist kostspielig. Das müssen Sie einplanen:
Unified Data und eine zentrale, einheitliche Plattform können Kosten reduzieren 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 aufnehmen. Da die Daten von separaten Teams verwaltet werden, sind sie für andere Bereiche 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 Personen zusammenzuarbeiten, die mit Ihren Kund:innen in Kontakt stehen, und Entscheidungen zeitnah 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. Ein Finanzsystem kann zum Beispiel 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, eine sinnvolle Datenpartitionierung (also die Aufteilung großer Datensätze in kleinere Einheiten für eine einfachere 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 um fehlenden 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, stehen Ihnen verschiedene Technologien zur Verfügung. In vielen Fällen benötigen Sie mehr als nur eine davon.
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. In diesem Fall müssten Sie Ihr Framework erneut überarbeiten. 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 der Fähigkeit, neue Datenquellen und Formate in Zukunft problemlos zu integrieren.
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? Zwei zentrale Trends sollten Sie im Blick behalten.
Bei Unified Data geht es nicht nur um Tools oder Technologien. Die Auflösung von Datensilos und isolierten Initiativen innerhalb von Organisationen verändert die Art und Weise, wie Teams zusammenarbeiten und Ziele setzen. Neben Tools und Plattformen sollten Sie auch das Changemanagement berücksichtigen, damit Ihre Maßnahmen für die Vereinheitlichung mit messbaren Geschäftszielen im Einklang stehen.
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 360 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 speichert primär große Datenmengen für Analysezwecke. 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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