In unserem letzten Beitrag haben wir über datengetriebene Entscheidungen geschrieben und die drei Ausbaustufen erklärt, die es für die Gewinnung hochwertiger Daten braucht.
Heute schließen wir daran an und erklären Ihnen die Bedeutung und Problematik von “Disconnected Data”. Denn obwohl Daten einen so wichtigen Wert für unsere Kundinnen und Kunden darstellen und die Anforderungen an Daten steigen, sind sich viele Unternehmen zwar der Symptome schlechter Datenqualität bewusst – können aber nicht nachhaltig die Ursachen beheben.
Was ist der Unterschied zwischen Daten und Metadaten?
Wir differenzieren bewusst zwischen Daten und Metadaten:
- Was sind Daten?
Daten sind zunächst einmal einfach Zahlen und Text, wie man sie in einer Zelle in Microsoft Excel oder Google Tabellen vorfindet. Beispielsweise könnte eine Zelle die Zahl und (Geld-)Einheit 1.250,00 € enthalten. - Was sind Metadaten?
Metadaten beschreiben den Kontext der jeweiligen Daten. Die Zahl 1.250,00 in einer Zelle ist lediglich eine Zahl. Etwas transparenter wird es schon durch die Geldeinheit €. Für sich genommen fehlt es aber auch der Kombination von Zahl und Einheit an Bedeutung und Kontext – oder können Sie anhand der vorliegenden Informationen 1.250,00 € interpretieren?
Beispielsweise kann es sein, dass 1.250,00 € den Umsatz eines bestimmten Produktes in einem bestimmten Zeitraum (aktueller Monat) in einer bestimmten Region (Hamburg) darstellt. Die Beschreibung und der Kontext (Messung des verkauften Produkts, Zeit und Ort) für den Euro-Betrag sind die Metadaten.
Wichtig ist somit die Erkenntnis, dass ohne die richtigen Metadaten und damit Kontext alle Daten bedeutungslos sind.
Wie kommt es zu “disconnected data”?
Wir sind immer wieder überrascht, dass selbst große Organisationen weder eine Datenstrategie inkl. Master Data noch klare Regeln zur Governance haben.
Wie wird Datenhaltung (zu) komplex? Wieso verursachen Daten immer wieder so viel manuelle Arbeit? Wir haben zwei zentrale Herausforderungen identifiziert:
- Wenn Unternehmen wachsen, so wächst häufig auch die Anzahl der genutzten Systeme, meisten jedoch leider getrennt – hauptsächlich in Silos: Eines für die Verwaltung der Kundenbeziehung (CRM), eines für die Verwaltung der Belegschaft (HRIS), eines für die Buchhaltung (ERP), eines für Projekte und so weiter.
- Diese unterschiedlichen Systeme enthalten häufig unterschiedliche Daten, wenngleich diese Daten eigentlich gemeinsame Metadaten haben. Noch dazu divergieren diese Daten über Zeit.
Firmennamen sind ein gutes Beispiel hierfür: Derselbe Kunde/dieselbe Kundin wird in einem System „aquilliance“ genannt, „aquilliance GmbH“ in einem anderen System und „aquilliance Beratung“ in noch einem anderen. Es ist schwierig und aufwendig, Systeme abzugleichen und alle Daten der aquilliance GmbH zu verbinden, da die Metadatenverbindung zwischen den Daten nicht vorhanden ist.
Dieser Disconnect verursacht schlechte Datenqualität und damit letztendlich auch schlechte, auf den Daten aufbauende, Entscheidungen.
Wie helfen wir bei “disconnected data”?
Daten und damit Datenqualität spielen eine zentrale Rolle in all unseren Projekten. Wir helfen unseren Kundinnen und Kunden das Problem “Disconnected Data” zu lösen.
Die aquilliance Datenexpertinnen und -experten führen die unterschiedlichen Daten und Metadaten zusammen, um Unternehmen datentechnisch wieder ein möglichst vollständiges Bild zu geben. Denn nur so können sie wieder verlässlich Daten analysieren und integriert planen.
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