Saubere Datenbasis, damit CRM und Reporting wirklich funktionieren
Wir prüfen, bereinigen und vereinheitlichen Daten und verhindern Dubletten, damit Prozesse und KPIs verlässlich bleiben.
Datenqualität ist kein Projekt, sondern ein System
SO FUNKTIONIERT ES
Datenqualität und Dubletten in vier klaren Schritten
Wir klären, welche Systeme Daten erzeugen und welche Datenobjekte kritisch sind, zum Beispiel Kontakte, Unternehmen, Bestellungen, Tickets, Belege. Danach definieren wir, was sauber bedeutet, nicht nur technisch, sondern fachlich.
Wir definieren Pflichtfelder, Formate, Status und Matching Kriterien. Dazu legen wir fest, welche Systeme Quelle der Wahrheit sind, damit es keine widersprüchlichen Zustände gibt.
Wir bauen Validierung, Normalisierung, Dublettenlogik und Ausnahmeliste. Neue Daten werden automatisch geprüft, fehlerhafte Datensätze werden markiert und nachbearbeitet.
Wir werten Ausnahmen aus, reduzieren wiederkehrende Ursachen und passen Regeln an. So wird die Datenqualität mit der Zeit besser statt schlechter.
Use Cases: typische Datenprobleme und wie man sie dauerhaft löst
Leads aus mehreren Kanälen erzeugen Dubletten im CRM
Problem
Formular, Ads, LinkedIn und E Mail liefern denselben Kontakt mehrfach. Vertrieb sieht doppelte Datensätze und arbeitet aneinander vorbei.
Was passiert im Workflow
1 Kontaktdaten werden normalisiert, zum Beispiel Telefonnummer und E Mail
2 Matching prüft bestehende Datensätze über definierte Schlüssel
3 Wenn ein Match eindeutig ist, wird aktualisiert statt neu angelegt
4 Unklare Fälle landen in der Ausnahmeliste mit Hinweis, warum es unklar ist
5 Änderungen werden protokolliert, damit nachvollziehbar bleibt, was passiert ist
Ergebnis
Weniger Dubletten, saubere Pipeline und ein CRM, das wieder nutzbar bleibt.
Shop Daten liefern unvollständige Adressen und falsche Formate
Problem
Lieferadressen sind unvollständig, Länderformate schwanken, Telefonnummern sind nicht validiert. Fulfillment muss ständig manuell korrigieren.
Was passiert im Workflow
1 Pflichtfelder werden geprüft, fehlende Werte werden markiert
2 Adressen und Länderformate werden vereinheitlicht
3 Ungültige Telefonnummern oder E Mails werden erkannt und als Ausnahme geführt
4 Korrekturpfad ist klar, damit das Team schnell nachbessern kann
5 Nach Korrektur wird der Datensatz erneut verarbeitet und sauber weitergegeben
Ergebnis
Weniger Fehlversand, weniger Nacharbeit und klarere Daten in Shop, ERP und CRM.
Belege und Rechnungen werden doppelt erfasst
Problem
Eingangsrechnungen kommen über verschiedene Kanäle, werden doppelt abgelegt oder doppelt verarbeitet. Am Monatsende entstehen Abweichungen und Rückfragen.
Was passiert im Workflow
1 Rechnungsnummer, Lieferant und Betrag werden als Schlüssel geprüft
2 Dubletten werden erkannt und nicht erneut verarbeitet
3 Abweichungen wie gleiche Nummer aber anderer Betrag werden als Ausnahme markiert
4 Freigabe und Status bleiben nachvollziehbar
5 Offene Sonderfälle sind sichtbar und können gezielt geklärt werden
Ergebnis
Weniger doppelte Belege, weniger Abweichungen und ein ruhigerer Monatsabschluss.
Standortübergreifende Daten widersprechen sich
Problem
Mehrere Teams pflegen Daten unterschiedlich. Kunden existieren mehrfach, Produktdaten weichen ab, Reporting wird unzuverlässig.
Was passiert im Workflow
1 Master Quelle wird pro Datenobjekt definiert
2 Daten werden normalisiert und gegen Master geprüft
3 Konflikte werden nach klarer Regel gelöst oder als Ausnahme geführt
4 Änderungen werden protokolliert und sind nachvollziehbar
5 Standortreports basieren auf konsistenten Daten statt auf Mischständen
Ergebnis
Eine gemeinsame Datenbasis, weniger Konflikte und verlässliches Reporting über Standorte hinweg.
FAQ
Häufige Fragen zu Datenqualität und Dubletten
Reicht es nicht, Dubletten einmal zu löschen
Nein, weil Dubletten sonst wieder entstehen. Entscheidend sind Matching Regeln, Pflichtfelder und Anlege und Update Logik, damit neue Daten sauber bleiben.
Welche Felder eignen sich am besten für Matching
Typisch sind E Mail, Telefonnummer, Domain, externe IDs und Referenzen aus Quellsystemen. Wir definieren pro Datenobjekt die passenden Schlüssel und Fallbacks.
Was passiert, wenn Daten unvollständig sind
Der Datensatz wird nicht blind weitergeschoben. Er wird markiert, in eine Ausnahmeliste geführt und kann nach Korrektur erneut verarbeitet werden.
Kann man verhindern, dass Teams unterschiedliche Status nutzen
Ja. Wir definieren Statusmodelle und validieren Werte. Abweichungen werden sichtbar, bevor sie Reporting und Prozesse verfälschen.
Funktioniert das auch mit vielen Systemen
Ja. Je mehr Systeme, desto wichtiger wird ein gemeinsames Datenmodell und klare Quelle der Wahrheit. Wir bauen das so, dass Erweiterung möglich bleibt.
Wie schnell sieht man einen Effekt
Oft sehr schnell, weil Dubletten und fehlende Pflichtfelder sofort weniger werden. Der größte Effekt entsteht, wenn wiederkehrende Ursachen systematisch reduziert werden.