BUILD AI TECH

Bereinigen und strukturieren

Aufräumen, bevor gerechnet wird

Eine Auswertung ist höchstens so gut wie der Bestand darunter. Wenn derselbe Kunde dreimal angelegt ist, einmal mit Umlaut und zweimal ohne, dann stimmt jede Kennzahl über Kundenzahl, Wiederkaufrate und Umsatz je Kunde nicht.

Das fällt selten sofort auf. Es fällt auf, wenn jemand eine Zahl anzweifelt, und ab dann wird der ganzen Auswertung nicht mehr geglaubt.

Was bedeutet Datenbereinigung?

Datenbereinigung bedeutet, einen vorhandenen Datenbestand nach festgelegten Regeln in einen einheitlichen Zustand zu bringen: Dubletten zusammenführen, Schreibweisen vereinheitlichen, fehlende Pflichtangaben ergänzen oder kennzeichnen und Formate angleichen. Entscheidend ist, dass jede Regel dokumentiert wird, damit spätere Zahlen nachvollziehbar bleiben.

Bereinigung ist kein einmaliges Projekt, wenn im Quellsystem weiter uneinheitlich erfasst wird. Deshalb gehört zu jeder Bereinigung die Frage, an welcher Stelle der Fehler entsteht, und eine Regelung, die verhindert, dass er wieder entsteht. Sonst ist der Bestand nach einem halben Jahr im alten Zustand.

Was schlechte Daten kosten

Gartner beziffert die jährlichen Kosten schlechter Datenqualität in großen Unternehmen auf durchschnittlich 12,9 Millionen US-Dollar. Für einen Betrieb mit zwanzig Beschäftigten ist diese Zahl bedeutungslos. Die Ursachen dahinter sind es nicht, denn sie sind in jedem Bestand dieselben.

Der praktische Schaden im Kleinbetrieb ist selten ein einzelner großer Verlust. Er besteht aus vielen kleinen: doppelte Anschreiben an denselben Kunden, Angebote an eine veraltete Adresse, eine Umsatzauswertung, die zwei Kundennummern nicht zusammenzählt, und Zeit, die jemand mit dem Abgleich zweier Listen verbringt.

Der Zusammenhang zur Automatisierung ist direkt: Jede Automatisierung setzt eindeutige Daten voraus. Wer einen Ablauf automatisiert, dessen Datenbasis widersprüchlich ist, automatisiert die Widersprüche mit und verteilt sie schneller. Laut Bitkom meldet ein Drittel der Unternehmen mit KI-Einsatz höhere Kosten als geplant, und genau diese Vorarbeit ist regelmäßig der Grund.

„Bereinigen ohne die Ursache zu schließen ist Wischen bei laufendem Wasserhahn. Wenn im Kassensystem weiter jeder die Kundennummer nach eigenem Gefühl vergibt, ist der Bestand in sechs Monaten wieder da, wo er war. Deshalb steht am Ende immer eine Erfassungsregel, nicht nur ein sauberer Bestand.“
Jan Küpper, Inhaber von Build AI Tech, Düsseldorf

Einmal bereinigen oder Regeln ändern

Beides gehört zusammen. Diese Fragen zeigen, wo der Schwerpunkt liegt:

ThemaEinmalige Bereinigung genügtErfassung muss mit geändert werden
UrsacheFehler stammen aus einer alten MigrationFehler entstehen laufend bei der Erfassung
ErfassendeEine Person legt an, nach festem MusterMehrere Personen, jede mit eigener Gewohnheit
PflichtfelderSind im System erzwungenKönnen übersprungen werden
WachstumDer Bestand wächst kaumTäglich kommen neue Datensätze dazu
FolgeEin Durchgang reicht für JahreOhne Regeländerung ist der Zustand in Monaten zurück

Was wir konkret machen

01

Zustand messen statt schätzen

Wie viele Dubletten, wie viele leere Pflichtfelder, wie viele abweichende Schreibweisen. Ergebnis ist ein Befund mit Zahlen. Erst er zeigt, ob eine Bereinigung nötig ist oder ob der Bestand tragbar ist.

02

Regeln festlegen, bevor etwas geändert wird

Welche Dublette gewinnt, was passiert mit widersprüchlichen Angaben, wie werden fehlende Werte behandelt. Diese Regeln werden schriftlich festgehalten und von Ihnen freigegeben, nicht von uns entschieden.

03

Auf einer Kopie bereinigen und gegenprüfen

Gearbeitet wird nie direkt am Bestand. Nach dem Durchgang wird eine Stichprobe gegen das Original geprüft, damit sichtbar wird, ob eine Regel unerwünschte Nebenwirkungen hat.

04

Ursache im Quellsystem schließen

Pflichtfelder erzwingen, Auswahllisten statt freier Eingabe, eine verbindliche Regel für die Anlage. Ohne diesen Schritt ist die Bereinigung eine einmalige Momentaufnahme.

05

Protokollieren und übergeben

Sie bekommen eine Liste, was geändert wurde, nach welcher Regel und wie viele Datensätze betroffen waren. Damit ist jede spätere Zahl bis zur Entscheidung zurückverfolgbar.

Woran Sie es messen

Datenqualität ist messbar. Vor der Bereinigung wird gemessen, damit es einen Ausgangswert gibt:

  • Zahl der Dubletten vorher und nachher
  • Anteil gefüllter Pflichtfelder
  • Zahl abweichender Schreibweisen je Feld
  • Neu entstandene Fehler nach vier und nach zwölf Wochen, das misst die Regeländerung
  • Zeit, die für den Abgleich von Listen aufgewendet wird

Was wir nicht versprechen

Dieser Abschnitt steht bewusst auf der Verkaufsseite und nicht im Kleingedruckten:

  • Einen fehlerfreien Bestand. Was in keiner Quelle korrekt vorliegt, lässt sich nicht rekonstruieren. Solche Fälle werden gekennzeichnet, nicht stillschweigend gefüllt.
  • Dass es dabei bleibt. Ohne geänderte Erfassungsregeln ist der Bestand nach Monaten wieder im alten Zustand. Diese Änderung müssen Sie im Betrieb durchsetzen, nicht wir.
  • Automatische Entscheidungen bei Widersprüchen. Welche Angabe gewinnt, entscheiden Sie. Wir schlagen Regeln vor und setzen um, was freigegeben ist.
  • Dass sich der Aufwand immer lohnt. Wenn der Befund einen tragbaren Zustand zeigt, sagen wir das, auch wenn damit ein Auftrag entfällt.

Was wir zusagen: ein Befund mit Zahlen vor der Arbeit, freigegebene Regeln, ein Änderungsprotokoll und ein Vorschlag, wie die Ursache geschlossen wird.

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Leistung
Daten bereinigen und strukturieren
Anbieter
Build AI Tech, Jan Küpper, Düsseldorf
Für wen
Kleine Unternehmen und Selbständige, 1 bis 100 Beschäftigte
Bestandsaufnahme
Datencheck ab 700 € netto
Umsetzung
ab 2.700 € netto
Betrieb
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Arbeitsgebiet
Deutschland, Österreich, Schweiz
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