Was sind Datensilos?

Datensilos, auch oft als Insellösungen bezeichnet, sind Sammlungen von Informationen (Daten), die sich im Besitz einer Abteilung befinden und auf die andere Abteilungen desselben Unternehmens nicht ohne Weiteres oder nur eingeschränkt zugreifen können. Die einzelnen Abteilungen, wie Finanz-, Verwaltungs-, Personal- oder Marketingabteilungen, speichern die Information, also Daten, die sie für ihre Arbeit benötigen, meist an getrennten Orten. Befördert wird dies durch die getrennten Arbeitsabläufe und einer geschlossenen Unternehmensstruktur. Im ersten Moment scheinen diese Datensammlungen kein Problem zu sein, doch sie werden es, wenn sich Unternehmensprozesse verändern und Abteilungen stärker zusammenarbeiten müssen. Dann erschweren Datensilos die Zusammenarbeit und den Datenaustausch zwischen den Abteilungen. Ein Problem dabei ist oft die Datenqualität durch Inkonsistenzen zwischen den gespeicherten Daten der einzelnen Abteilungen (z. B. unterschiedliche Adressen für die gleiche Person). Außerdem ist es für Führungskräfte schwierig, einen ganzheitlichen Überblick über die Unternehmensdaten zu erhalten, wenn die Daten siloartig angeordnet sind.

Ein verbessertes Datenmanagement mit fest integrierten Data-Processing-Methoden hilft Unternehmen dabei, einen besseren Überblick zu bekommen und so den nächsten Schritt der Optimierung gehen zu können.

Was ist Data Processing?

„Data Processing“ ist das Sammeln von Daten und ihre Verarbeitung in die gewünschte und nutzbare Form. Dabei handelt es sich um nichts anderes als eine Datenverarbeitung, die entweder manuell oder automatisch in einer vordefinierten Abfolge von Vorgängen durchgeführt wird. In der Vergangenheit wurde die Verarbeitung manuell durchgeführt. Dies war allerdings sehr zeitaufwendig und fehleranfällig. Heute ermöglichen digitale Prozesse eine automatische und zeitsparende Verarbeitung und ein korrektes Ergebnis.

Ziele von Data Processing

Das tägliche Datenaufkommen innerhalb von Tools und Prozessen im Unternehmen ist unglaublich groß und für die einzelne Person oder Abteilung kaum noch zu überblicken. In Zukunft wird die Datenmenge weiter wachsen. Data Processing ist Teil eines jeden Unternehmens und die Nutzung der optimierten Daten bietet viele Vorteile. Potenzielle Risiken und Möglichkeiten zur Steigerung des finanziellen Erfolgs können z. B. allein durch Data Processing aufgespürt, analysiert und weiterverarbeitet werden.

Auch integrierte Tools und Softwares profitieren von einer optimierten Datenverarbeitung und einem angepassten Datenmanagement. Durch eine nahtlose Verknüpfung von zugrunde liegenden Datenbanken, Prozessen und Schnittstellen kann das Potenzial voll ausgeschöpft werden. Das Resultat ist z. B. eine Verbesserung der Customer Experience.

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Warum lohnt sich Data Processing?

Für Unternehmen ergeben sich drei Herausforderungen im Zusammenhang mit Datenverarbeitung: Datenwachstum, Komplexität der Plattform und fehlendes Wissen über die Art der Datennutzung und ihre Zwecke.

Die Verbesserung und Beschleunigung der Datenverarbeitung in Unternehmen hilft diesen Herausforderungen entgegenzutreten.

Vorteile sind:

Push-Benachrichtigung & Updates
Schnellere plattformübergreifende Prozesse
Standort- und zeitbasierte Benachrichtigungen
Performance-Boost durch Synergien
Standort- und zeitbasierte Benachrichtigungen
Überblick für das Management über Abteilungen und Abhängigkeiten
Standort- und zeitbasierte Benachrichtigungen
Automatisierung des Data Warehousing
Standort- und zeitbasierte Benachrichtigungen
Schaffung einer Grundlage für Data Analytics

Die Bedeutung von Data Processing fürs Marketing

Ein gut funktionierendes Marketing basiert auf einem guten Verständnis des Kundenstamms bzw. der Zielgruppe und der Produktdaten.

Dazu gehören folgende Faktoren:

Eine hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit dieser Informationen, um bei Bedarf schnell und personalisiert auf Interaktionen mit den Kundinnen und Kunden reagieren zu können, ist von entscheidender Wichtigkeit, um die Informationen im vollen Umfang zu nutzen. Dies ist ein klarer Vorteil gegenüber manuellen abteilungsübergreifenden Analyseprozessen, die einen höheren Zeitaufwand benötigen.

Eine schnelle Verarbeitung alleine führt aber nicht zum Erfolg. Um effektiv zu sein, benötigen Einzelhändler eine einheitliche Kundendatenplattform, die auf die Aktivitäten eines einzelnen Kunden oder einer einzelnen Kundin über alle Kanäle hinweg reagiert.

Abgesehen davon, helfen Data-Processing-Methoden in den folgenden Bereichen:

Ein verbesserter „Data Process“ geht fast immer mit der Überarbeitung oder Erneuerung der bereits bestehenden System-Architektur einher. Für jeden speziellen Anwendungsfall braucht es eine individuell zugeschnittene Lösung und ein System, das zu den Ansprüchen des jeweiligen Unternehmens passt.

Wie setzt man Data Processing am besten um?

1
Analyse des Ist-Zustandes
2
Definition der Ziele
3
Anforderungsanalyse der Stakeholder an das Ergebnis
4
Implementierung eines Prototyps
5
Anpassung und Erweiterung durch iterative Entwicklungszyklen

Umsetzungsbeispiel

Unser Fazit

Unternehmen sehen sich mit einer immer weiter wachsenden Menge von Daten konfrontiert. Big Data kann schnell unübersichtlich werden, bietet aber viele Chancen.

Du möchtest deine Daten mithilfe von Analysetools nutzen, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen, die dein Unternehmen voranbringen? Ob du Kundendaten analysieren willst, um dein Marketing stärker an den Kundinnen und Kunden auszurichten, oder Daten aus unterschiedlichen Quellen sammelst, um Prognosemodelle zu erstellen – egal, in welcher Form du die Daten nutzen willst, es erfordert Kenntnisse, Zeit und ein hohes Maß an Sorgfalt. Leider reicht es oft nicht aus, Daten einfach in ein Business-Intelligence-System einzugeben und dann qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erwarten.

Um die Data-Processing-Methoden erfolgreich zu implementieren, solltest du nicht einfach nur den Trends folgen. Konzentriere dich stattdessen darauf, wo der Mehrwert für dein Unternehmen am größten ist und wo sie am meisten gebraucht werden.

Ganz gleich, ob bei intelligenten Portallösungen, PIM- und MAM-Lösungen oder bei der Integration von Analysen, Automatismen oder Marketingauswertungen, gerne beraten wir dich vom ersten Schritt bis in den Support bei der Implementierung und im Betrieb. Profitiere von unserer Erfahrung!

Wie können Kundendaten dein Marketing verändern?

Im Online-Marketing ist heute fast alles messbar. Um sich dabei nicht im KPI-Overload zu verlieren, gilt es, die individuell relevanten Kennzahlen zu identifizieren. Mehr über wichtige KPIs und ihre Rolle im Data Driven Marketing erfährst du auch in unserem Whitepaper!

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Erim Kansoy
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