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Wir werten Daten auf

Datenmanagement

Nur mit qualitativen, sauberen Produktdaten sind strategische Ziele erreichbar. Daher ist hoch­wertiges Datenmanagement unabdingbar, um erfolgreich am Markt zu agieren. Sämtliche Bereiche, die sich mit ganzheitlicher und effizienter Organisation von Daten auseinandersetzen, werden in diesem Bereich zusammengefasst – von der Datenanreicherung über die systemische Migration und Verwaltung bis hin zur Aufbereitung und Bereinigung bestehender und fehlerhafter Daten.

Als typisches Schnittstellen-Team holen unsere Datenexperten das Beste aus Daten heraus. Wir migrieren riesige Datenmengen, bereinigen fehlerhafte Datensätze, eruieren die perfekte Daten­struktur und setzen sie sauber um – ob für den Einsatz im PIM, DAM oder ERP, im Webshop oder die Ausleitung in weitere Online- oder Print-Medien. Dafür gehen wir systemisch vor und setzen smarte Workflows für hochwertiges Datenhandling ein, scheuen uns aber nicht davor, auch händisch einzugrefen. Alles für die perfekten Daten: Unser Content-Pflege-Team fungiert als Bindeglied zwischen IT, Medienproduktion und allen weiteren Beteiligten.

Von der Entwicklung der idealen Datenstruktur (Einheiten, Attribute uvm.) über die Sprach­anpassung bis hin zur mühsamen Korrektur fehlerhafter Datensätze heben wir Datenpflege auf ein neues Level – so automatisiert wie möglich, so händisch wie nötig. Am Ende zählt nur eins: Einheitliche, korrekte Daten, die jederzeit abrufbar sind.

Die Themen auf dieser Seite

  1. Was bedeutet Datenmanagement?
  2. Herausforderungen im Datenmanagement
  3. Unsere 5 Säulen im Datenmanagement: Das bieten wir an
  4. Effizientes Datenmanagement dank zahlreicher Inhouse-Experten und KI
  5. Unser Datenmanagement passgenau für Ihre Anforderungen
Definition

Was bedeutet Datenmanagement?

Datenmanagement ist ein Begriff, der die professionelle Erstellung und Verwaltung relevanter Unternehmens-Daten von der Datenaufnahme über die Speicherung bis hin zur Archivierung beschreibt. Es ist die Grundlage für einen funktionieren Informationszyklus, der auf einer einheitlichen, konsistenten, aktuellen und hochwertigen Datenbasis beruht. Zum generellen Überbegriff Datenmanagement gehören weiterführende Begriffe wie Stammdatenmanagement (Master Data Management/MDM), Datenqualitätsmanagement, Produktdatenmanagement und mehr.
 

Master Data Management / Stammdatenmanagement

Stammdaten, im Englischen Master Data genannt, ist die Bezeichnung für die grundlegende Datenbasis, die die Entscheidungs- und Kommunikationsgrundlage für ein Unternehmen darstellt. Sie ist die „Single Source of Truth“, die einzig wahre Version – und somit die zuverlässige Datenquelle für korrekte und fehlerfreie Daten.
 

Produktdatenmanagement

Das Produktdatenmanagement befasst sich mit allen Informationen und Daten, die zur inhaltlichen und technischen Beschreibung eines Produktes nötig sind. Insbesondere Begriffe wie Attribuierung, Klassifizierung, aber auch Vereinheitlichung und Datenmodell-Erstellung und Bereinigung gehören zum Produktdatenmanagement.
Worauf beim Data Management zu achten ist

Herausforderungen im Datenmanagement

Datenmanagement ist ein komplexes Feld, das Unternehmen in verschiedensten Situationen vor Herausforderungen stellen kann. Ob bei der Anlieferung von Daten, der Verarbeitung erhaltener oder erstellter Informationen oder der zielführenden Auslieferung – Stolperfallen sind überall gegeben. Gerade deshalb ist ein hochwertiges, systemisch begleitetes Datenmanagement erforderlich.
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Nummer 1

Fehlende interne Ressourcen

Datenmangement benötigt Zeit und Expertise. Für Unternehmen hohe Güter, die nicht immer in gleichem Maße vorhanden sind. Um der Signifikanz eines hoch­wertigen Datenmanagements gerecht zu werden, setzen viele Unternehmen daher auf externe Unterstützung – sowohl aus strategischer und systemischer Sicht, als auch bei manueller oder automatisierter Datenarbeit.

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Nummer 2

Unvollständige Daten

Gerade in Handelsunternehmen tritt das Problem unvoll­ständige Daten immer wieder auf – etwa, weil Zulieferer und Produzenten keine einheitlichen oder ausreichenden Daten liefern. Sind Daten in der Basis bereits unvoll­ständig, ziehen sie sich so durch sämtliche Folgeschritte in Anwendung und Kommunikation. Deshalb ist das Ergänzen der Daten, ob manuell oder mittels Auto­matismen oder KI unabdingbar.

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Nummer 3

Fehlerhafte Daten

Eine fehlerhafte Datenbasis führt zu fehlerhaften Ergebnissen. Angefangen bei kleinen Fehlern (wie etwa Dubletten) bis hin zu falschen Attribuierungen oder Klassifizierungen – Qualitätskontrolle und Fehlerbereinigung sind daher wichtige Aufgaben im Datenmanagement.

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Nummer 4

Datensilos

Als Datensilo werden einzelne, geschlossene Datenquellen bezeichnet, die nicht den Qualitätsstandards eines allgemeinen Datenmanagements entsprechen. Da sie Ursprung für fehlerhafte oder unvollständige Daten sein könne, gilt es, sie aufzubrechen und die Daten in ein standardisiertes, kontrolliertes Datenmanagement zu überführen.

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Nummer 5

Unterschiedliche Anforderung
an Daten

Von der Ausspielung in Webshops und Marktplätzen über die Nutzung in Werbung und Kommunikation: Die Anforderungen an Daten innerhalb eines Unternehmens sind unterschiedlich. Ein aussagekräftiges Datenmodell und eine systemische Datenanreicherung, die alle Anforderungen in einer Einheit kombiniert, gilt deshalb als ideale Stammdatenbasis für erfolgreiches Datenhandling.

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Nummer 6

Datenschutz

Sowohl aus rechtlicher als auch aus wirtschaftlicher Perspektive ist der Schutz von Daten ein wichtiges Thema. Daher ist der vertrauensvolle Umgang mit Daten unter Einhaltung aller gängigen Zertifizierungsstandards kein Bonus, sondern grundlegende Notwendigkeit für das Datenmanagement. Dies gilt sowohl für das Management der eigenen Daten, als auch für die Zusammenarbeit im Bereich der Daten mit Dritten.

So werden Ihre Daten zum Qualitätstreiber

Unsere 5 Säulen im Datenmanagement: 
Das bieten wir an

Datenmanagement umgreift viele Bereiche eines Unternehmens. Verschiedene Abteilungen und Instanzen sind involviert, um bei Anreicherung, Kontrolle, Verwaltung und Ausgabe zu unterstützen. Unsere Datenmanager übernehmen in all diesen Phasen Aufgaben, um bei der erfolgreichen Datenaufarbeitung zu unterstützen. Unser Ansatz beruht dabe immer auf der Idee der „Single Source of Truth“: Eine einheitliche und korrekte Datenbasis für die gesamte Anwendung im Unternehmen.

Datenmigration: Wir unterstützen ganzheitlich bei der Übernahme von Daten

Bei der Einführung neuer Systeme und Workflows ist das Thema Datenmigration elementar. Dabei ist nicht nur die saubere und vollständige Übernahme von Daten wichtig: eine Migration ist auch ein idealer Zeitpunkt, um Alt-Daten zu korrigieren, zu aktualisieren und je nach strategischer Ausrichtung in angepasste Datenmodelle zu überführen.

Datenbeschaffung und Datenkonsistenz: Wir führen Daten zusammen und erstellen Datenmodelle

Die erfolgreiche Anwendung der eigenen Daten basiert auf einem Datenmodell, das den eigenen Anwendungs-Case mit sauberen Daten beliefert. Es sorgt für Datenkonsistenz und Einheitlichkeit. Wir unterstützen bei der Definition eines passenden Datenmodells und helfen, Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen.

Unsere Daten-Spezialisten sind auch auf die Beschaffung von Daten geschult – durch manuelle Produktbearbeitung und Recherche, systemische und prozessgesteuerte Datengenerierung oder den Einsatz speziell trainierter KI-Systeme.

Datenanreicherung: Wir reichern vorhandene Daten mit weiterem Content an

Daten müssen flexibel sein. Neue Einsatzfelder und Anwendungsfälle erfordern neuen Content und neue Inhalte. Wir unterstützen Unternehmen bei der Anreicherung von Daten, sowohl aus systemseitiger Perspektive für die Zukunft als auch bei der erstmaligen Erweiterung des vorhandenen Datenbestands.

Datenverteilung: Wir sorgen für eine erfolgreiche Ausleitung von Daten in verschiedene Zielmedien

Daten kommen in verschiedenen Formaten, auf verschiedenen Kanälen und in unterschiedlichen Anwendungsszenarien zum Einsatz. Unsere Workflowspezialisten etablieren Prozesse für die erfolgreiche Verteilung der Daten an alle Einsatzorte.

Datenqualität: Wir erhöhen die Qualität von Daten

Gute Daten sind hochwertige Daten. Daher sind unsere Datenspezialisten immer darauf aus, in all ihren Prozessschritten die Datenqualität zu prüfen und zu erhöhen. Dafür setzen wir verschiedene technische und systemische Prüfalgorithmen ein – aber bestehen grundlegend auch weiterhin auf des bewährte 4-Augen-Prinzip.

 

Effizientes Datenmanagement dank zahlreicher Inhouse-Experten und KI

Ein schlagkräftiges Team aus Datenbank-Spezialisten, Data Experts und das bekannte Laudert-Workflow-Know-how unterstützen Unternehmen aus vielen Branchen beim Datenmanagement. Zusätzlich zur technischen Unterstützung der Datenverarbeitung durch Automatisierungen und Algorithmen setzen wir im Bereich Datenmanagement auch auf eigenes trainierte KI-Systeme. Die Entwicklung neuer Anwendungsfälle künstlicher Intelligenz in der Datenanreicherung ist ein wichtiger Fokus unseres F&E-Teams.  

Wir sind für sie da

Unser Datenmanagement passgenau für Ihre Anforderungen
Data Experts, Datenbankspezialisten, Workflow-Expertise und das Ziel, Unternehmen die bestmöglichen Daten zur Verfügung zu stellen treiben unsere Datenmanagement-Team an. Kommen Sie mit Ihren Anliegen gerne auf uns zu – wir steigen zu jeder Phase ihres Projekts gerne, um den perfekten Datenstamm zu ermöglichen.
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