Grundlagen der Datenzusammenführung: Prozess, Vorteile und Anwendungsfälle

Wussten Sie, dass allein Marketingprofis durchschnittlich 15 verschiedene Datenquellen Kundeninformationen sammeln? Obwohl dies überraschend erscheinen mag, zeigen Prognosen, dass diese Zahl in diesem Jahr auf 18 steigen wird, und dabei sind andere Abteilungen wie Kundenservice, Vertrieb, Buchhaltung und Finanzen noch nicht einmal berücksichtigt.

Die vielfältigen Anwendungen, die von verschiedenen Funktionen in einer Organisation zum Sammeln von Informationen verwendet werden, machen es außerdem schwierig, jede Quelle auf genaue Erkenntnisse zu prüfen. Diese verschiedenen Tools neigen dazu, ähnliche Informationen zu sammeln, was zu Duplikaten führt. Die Datenzusammenführung ist die Lösung, um Duplizierungsproblemen entgegenzuwirken und Unternehmen den Zugriff auf vollständige, genaue und konsistente Daten zu ermöglichen.

Was ist Datenzusammenführung?

Bei der Datenzusammenführung werden zwei oder mehr Datensätze in einer einzigen, einheitlichen Datenbank kombiniert. Dazu gehört das Hinzufügen neuer Details zu vorhandenen Daten, das Anhängen von Fällen und das Entfernen doppelter oder falscher Informationen, um sicherzustellen, dass die vorliegenden Daten umfassend, vollständig und korrekt sind.

Allerdings sammeln verschiedene Organisationsabteilungen ähnliche Informationen mit unterschiedlichen Tools und Techniken.

Stellen Sie sich ein Unternehmen vor, das Kundendaten analysiert:

• Das Marketingteam nutzt Umfragen, um Erkenntnisse über Kundenpräferenzen, Schwachstellen und Meinungen zu gewinnen.
• Das Vertriebsteam nutzt Customer-Relationship-Management-Systeme (CRM), um Informationen wie vergangene Käufe, Kundenzufriedenheit und Präferenzen zu messen.
• Das Kundensupport-Team verwendet Helpdesk-Software, um Tickets zu erstellen und eine detaillierte Aufzeichnung der Kundeninteraktionen zu führen, um sicherzustellen, dass Kundenanliegen umgehend bearbeitet werden.

Da diese Teams Kundeninformationen mit Blick auf ihre spezifischen Ziele sammeln, sind die gesammelten Daten oft ähnlich und müssen integriert werden, um Silos zu vermeiden. Getrennt gespeicherte Daten bringen mehrere Probleme mit sich, wie zum Beispiel:

• Verstreute Informationen machen es für Analysten schwierig, verschiedene Datensätze zu analysieren, um die Daten richtig zu interpretieren und die richtigen Entscheidungen zu treffen.
• Die Daten können inkonsistent, ungenau oder unvollständig sein.
• Doppelte Daten können zu einer Verschwendung von Ressourcen führen.

Durch die Kombination unterschiedlicher Daten in einem zentralen Datensatz kann das Unternehmen ein umfassendes Kundenprofil erstellen, um maßgeschneiderte Kampagnen durchzuführen und Inhalte zu erstellen, die bei der Zielgruppe Anklang finden.

Als Reaktion darauf werden durch die Datenzusammenführung die Datensätze vereinheitlicht und erstellt eine einzige Quelle der Wahrheitund bietet Vorteile wie:

• Ressourceneffizienz: Durch den Zugriff auf Informationen in einem konsolidierten Rahmen beschleunigt die Datenzusammenführung den Informationsabruf, eliminiert manuelle, sich wiederholende Prozesse und verbessert die Suchfunktionen. Durch diese Zentralisierung wird sichergestellt, dass Ressourcen strategischen, wertschöpfenden Aufgaben zugewiesen werden.
• Bequemlichkeit: Durch die Kombination mehrerer Datensätze zu einem müssen Benutzer nicht mehr Informationen aus mehreren Quellen zusammenfügen. Der Komfort, relevante Daten an einem Ort zu haben, erleichtert die Analyse der Daten und die Gewinnung relevanter Erkenntnisse.
• Verbesserte Entscheidungsfindung: Durch die Datenzusammenführung wird sichergestellt, dass die verfügbaren Informationen vollständig, genau und konsistent sind und ein ganzheitlicher und umfassender Überblick über das Geschehen im Unternehmen geboten wird – was eine fundierte, datengesteuerte Entscheidungsfindung erleichtert.

Wann ist eine Datenzusammenführung erforderlich?

Datenzusammenführung ist eine Technik, die es Unternehmen ermöglicht, Daten zu analysieren, die an verschiedenen Orten, in Tabellenkalkulationen oder in Datenbanken gespeichert sind. Dieser Ansatz ist in mehreren Szenarien von entscheidender Bedeutung. Sehen wir uns die wichtigsten unten an:

Digitale Transformation

Unternehmen, die sich der Digitalisierung widmen, müssen sich der Bedeutung der Kombination von Datensätzen bewusst sein. Durch den Einsatz digitaler Technologien können in unterschiedlichen Dateien wie Excel, CSV und SQL gespeicherte Daten in einem einheitlichen und strukturierten Format konsolidiert und in einem zentralen Datenverarbeitungs- und Hostingsystem gespeichert werden.

Geschäftsanalytik

Der Zugriff auf die richtigen Informationen zur richtigen Zeit ist für eine datengesteuerte Entscheidungsfindung unerlässlich. Im heutigen Wettbewerbsumfeld müssen Unternehmen eine optimale Ressourcennutzung sicherstellen. Laut Starmind50 % der Mitarbeiter gaben an, dass die stundenlange Suche nach Datenpunkten die Produktivität und Gesamtleistung beeinträchtigt. Daher sollten Daten aus verschiedenen Anwendungen (CRM, Webanalyse, Social-Media-Insights) kombiniert werden, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Fusionen und Übernahmen (M&A)

Wenn ein Unternehmen ein anderes Unternehmen übernimmt oder mit diesem fusioniert, muss es seine Ressourcen konsolidieren, um als eine Einheit oder Organisation zu agieren. Daten sind ein wichtiger Vermögenswert, der kombiniert und in einem einzigen Repository gespeichert werden muss, um ein vollständiges Bild der Abläufe des fusionierten Unternehmens zu erhalten.

M&A-Szenarien führen neue Aspekte wie Kundenprofile, Demografie, Lieferantenbeziehungen, Mitarbeiterdaten und mehr ein, die fast alle Facetten einer Organisation umfassen. Daher ist die Datenzusammenführung von entscheidender Bedeutung, um eine reibungslose Integration sicherzustellen und die betriebliche Effizienz zu steigern.

Phasen der Datenzusammenführung: Ein Schritt-für-Schritt-Prozess

1. Vor dem Zusammenführen

Profiling

Vor dem Zusammenführen der Daten ist es wichtig, den aktuellen Status der Datenquellen einer Organisation und die Art der Daten zu kennen, mit denen sie arbeiten. Dazu gehört die Attributanalyse, die einem Unternehmen dabei hilft, zu verstehen, wie die zusammengeführten Daten skaliert werden, auf welchen Merkmalen die Daten zusammengeführt werden und welche zusätzlichen Informationen möglicherweise angehängt werden müssen.

In diesem Schritt werden auch die Datenwerte jedes Attributs hinsichtlich Eindeutigkeit, Verteilung und Vollständigkeit analysiert. Von Profilierung der Datenkönnen Unternehmen die potenziellen Ergebnisse der zusammengeführten Daten identifizieren und Fehler verhindern, indem sie ungültige Werte hervorheben.

Transformation

Als nächstes ist es wichtig, die Daten in ein verwendbares Format umzuwandeln (bereinigen, standardisieren und validieren). Dies geschieht durch das Ersetzen fehlender/Nullwerte, das Korrigieren falscher Werte, das Konvertieren von Datensätzen in ein gemeinsames Format, das Parsen langer Datenfelder in kleine Komponenten und das Definieren von Bedingungen dafür Datenintegration.

Durch die Harmonisierung der Datenformate stellt ein Unternehmen die Einhaltung gesetzlicher Regeln und Vorschriften, die Datengenauigkeit und die Konsistenz über verschiedene Touchpoints hinweg sicher.

Filterung

Daten werden häufig gefiltert, wenn eine Teilmenge der Daten und nicht der gesamte Datensatz zusammengeführt werden muss. In diesem Szenario können die Daten horizontal (Daten aus einem bestimmten Zeitrahmen sind erforderlich oder nur eine Teilmenge von Zeilen erfüllen die für die Zusammenführung definierten Kriterien) oder vertikal (Daten bestehen aus Attributen mit unwichtigen Informationen) segmentiert werden.

Durch das Filtern der Daten werden die Informationen verfeinert und nur relevante und genaue Informationen werden einbezogen, wodurch die Gesamtqualität des zusammengeführten Datensatzes verbessert wird.

Deduplizierung

Es ist unbedingt darauf zu achten, dass die Datensätze über eindeutige Datensätze verfügen. Doppelte Informationen stellen bei der Datenzusammenführung ein erhebliches Problem dar, da ähnliche Informationen häufig von den Abteilungen separat gesammelt und gespeichert werden. Unternehmen sollten daher eine gründliche Datenbereinigung und -deduplizierung durchführen, um Duplikate zu identifizieren und zu entfernen. Dies trägt dazu bei, den Datenzusammenführungsprozess zu rationalisieren und sicherzustellen, dass nur eindeutige Datensätze gespeichert werden.

2. Zusammenführen

Sobald die Vorverarbeitungsschritte durchgeführt sind, können die Daten zusammengeführt werden. Zur Kombination von Daten können Aggregation und Integration eingesetzt werden. Je nach Verwendungszweck gibt es folgende Möglichkeiten, diesen Vorgang auszuführen:

Zeilen anhängen

Wenn Daten in verschiedenen Datenbanken vorhanden sind und in einer zusammengefasst werden müssen, wird diese Option verwendet. Um dies umzusetzen, ist es unerlässlich, dass die zusammenzuführenden Datensätze eine identische Struktur aufweisen.

Wenn eine Organisation beispielsweise monatliche Verkaufsdaten in separaten Dateien gespeichert hat, kann sie die Zeilen anhängen, um einen konsolidierten Datensatz zu erstellen, der mehrere Monate abdeckt, um Trends oder Muster aufzudecken.

Spalten anhängen

Wenn ein Unternehmen seinen bestehenden Datensatz um neue Elemente ergänzen, ihn also anreichern möchte, ist das Anhängen von Spalten ein geeigneter Ansatz.

Stellen Sie sich ein Unternehmen vor, das Kundendaten (demografische Daten und Kontaktinformationen) in einer Datenbank und Kaufhistorien in einer anderen Datenbank hat. Durch Anhängen der Spalten an eine eindeutige Kennung (Kunden-ID) erhält das Unternehmen einen umfassenden Überblick über das Kundenprofil und die Kaufmuster und kann so zielgerichtete Kampagnen durchführen.

Bedingte Zusammenführung

Ein Unternehmen verfügt möglicherweise über unvollständige oder fehlende Datensätze, die durch Nachschlagen von Werten aus einer anderen Datenbank ergänzt werden müssen. In diesem Szenario ist die bedingte Zusammenführung ein hilfreicher Ansatz. Daher werden Informationen aus der Quelldatenbank auf der Grundlage spezifischer Ausrichtungsregeln selektiv mit der Zieldatenbank kombiniert, um Synchronisierung und genaue Informationen sicherzustellen.

Beispielsweise werden die Restaurants einer Lebensmittelkette in einer Datenbank aufgeführt und die Kundenbewertungen in einer anderen. Um die durchschnittliche Bewertung für jedes Restaurant zu ermitteln, werden die beiden Datensätze zusammengeführt, indem die Restaurantnamen mit der korrekten Kundenrezension und -bewertung abgeglichen werden.

Hinweis: Bei der bedingten Zusammenführung die Suchdatenbank (Quelle) sollte eindeutige Werte haben, während die Target Die Datenbank sollte Duplikate enthalten.

3. Nach dem Zusammenführen

Sobald der Zusammenführungsprozess abgeschlossen ist, sollten Unternehmen eine abschließende Prüfung der Daten durchführen, ähnlich wie die Profilerstellung zu Beginn des Prozesses, um etwaige Fehler, Ungenauigkeiten oder unvollständige Aufzeichnungen hervorzuheben, damit sofort Maßnahmen zu deren Korrektur ergriffen werden können.

Herausforderungen der Datenzusammenführung

Während die Datenzusammenführung für qualitativ hochwertige Daten von entscheidender Bedeutung ist, sollten sich Unternehmen der potenziellen Probleme bewusst sein, die während des Prozesses auftreten können. Zu den zu berücksichtigenden Faktoren gehören:

• Datenkomplexität: Beim Zusammenführen der Daten können strukturelle und lexikalische Unterschiede zu Ungenauigkeiten im Datensatz führen. Strukturelle Heterogenität bezieht sich auf den Fall, dass in den betrachteten Datensätzen nicht dieselben Spalten vorhanden sind, während lexikalische Heterogenität vorliegt, wenn die Datenfelder eine ähnliche Struktur haben, die darin enthaltenen Informationen jedoch in einem anderen Format vorliegen. Um dieses Problem anzugehen, ist es wichtig, in Tools zu investieren, die Zuordnungen zwischen verschiedenen Datensatzstrukturen definieren und die Umwandlung von Datenelementen in ein Standardformat ermöglichen.
• Skalierbarkeit: Wenn Datensätze kombiniert werden, nehmen sie an Größe und Komplexität zu, was dazu führt, dass Aufgaben wie Datenabgleich, Ausrichtung und Aggregation ressourcenintensiver werden. Mit zunehmendem Datenvolumen wird die Speicherkapazität zu einem immer wichtigeren Problem. Herkömmlichen, lokalen Systemen fehlt die Skalierbarkeit, was die Verarbeitungszeit verlangsamt und das Risiko von Ungenauigkeiten erhöht. Um dieses Problem zu lösen, sollten Unternehmen auf Cloud-basierte Lösungen migrieren, um große Datenmengen reibungslos verarbeiten zu können.
• Vervielfältigung: Die Kombination verschiedener Datensätze kann zu Duplikaten führen, insbesondere wenn jede Quelle unabhängig voneinander dieselben Informationen erfasst. Duplikate können zu überlappenden Informationen in Datensätzen führen, was zu ungenauen Analysen und damit auch zu falschen Entscheidungen führt. Um dem entgegenzuwirken, sollten Unternehmen Abgleichsalgorithmen einsetzen, eine strenge Datenbereinigung durchführen und Eindeutigkeitsbeschränkungen durchsetzen, um Duplikate umgehend zu identifizieren und zu entfernen.

Schlüsselstrategien zur Gewährleistung einer mühelosen Datenzusammenführung

• Datenquellen auswerten: Bevor Unternehmen Daten kombinieren, sollten sie die Art jedes Datensatzes analysieren. Dazu gehört das Verständnis der Variablentypen, Datenformate und der Gesamtstruktur. Dies hilft dabei, potenzielle Herausforderungen während des Fusionsprozesses vorherzusehen.
• Verwenden Sie visuelle Elemente, um Datenbeziehungen zu verstehen: Visualisierungen wie Streudiagramme, Balkendiagramme, Korrelationsmatrizen usw. bieten einen Überblick über die Daten und helfen bei der Auswahl der richtigen Variablen für die Zusammenführung. Diese visuellen Elemente erleichtern das Erkennen von Mustern, Ausreißern und Beziehungen innerhalb der Daten und stellen die Einbeziehung relevanter Informationen sicher.
• Daten bereinigen und transformieren: Es ist wichtig, die Daten zu bereinigen, indem Duplikate entfernt und fehlende Werte behandelt werden. Dadurch wird sichergestellt, dass der zusammengeführte Datensatz genau und zuverlässig ist und Fehler und Inkonsistenzen minimiert werden.
• Wählen Sie die Zusammenführungsmethoden sorgfältig aus: Die Methode der Zusammenführung hängt von der Datenstruktur und den angestrebten Zielen ab. Verschiedene Zusammenführungstechniken wie Inner-Joins, Left-Joins und Outer-Joins haben spezifische Anwendungsfälle. Um eine sinnvolle Datenintegration zu gewährleisten, ist die Auswahl der geeigneten Methode von entscheidender Bedeutung.
• Wählen Sie das richtige Zusammenführungstool: Unternehmen sollten gründliche Recherchen und Analysen durchführen, um das richtige Tool für ihre Datenanforderungen auszuwählen. Das Tool sollte mit Datenprofilierungs-, Bereinigungs- und Validierungsfunktionen ausgestattet sein und sich an der Komplexität der Daten und den Fähigkeiten des Benutzers orientieren, um den Zusammenführungsprozess zu vereinfachen.
• Zusammengeführte Daten validieren: Nach der Zusammenführung ist eine fortlaufende Validierung von entscheidender Bedeutung. Wenn neue Datensätze in den Datensatz eingefügt werden, beispielsweise Kundentransaktionen, ist es unerlässlich, die zusammengeführten Daten regelmäßig zu überprüfen, um unerwartete Abweichungen zu erkennen und sicherzustellen, dass der endgültige Datensatz aktuelle Informationen enthält.

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Astera ist ein fortschrittliches Enterprise-Gerät Datenmanagement-Lösung das Benutzer während des gesamten Datenlebenszyklus unterstützt, von der Extraktion bis zur Analyse. Durch den Einsatz von KI zur mühelosen Extraktion unstrukturierter Daten und die Nutzung robuster Datenaufbereitungsfunktionen beschleunigt die Plattform die Zeit bis zur Gewinnung von Erkenntnissen.

Darüber hinaus ermöglicht die Plattform Benutzern, die Datensätze intelligent zu lesen und Join-/Union-/Lookup-Vorgänge durchzuführen und gleichzeitig den Datenzustand in Echtzeit zu überwachen. Benutzer können Regeln und Kriterien für das Zusammenführen von Datensätzen definieren, unabhängig davon, ob sie Tabellen zusammenführen, Datensätze kombinieren oder andere Datenintegrationsaufgaben ausführen. Seine intelligenten Algorithmen helfen Benutzern, passende Datensätze effizient zu identifizieren.

Astera ermöglicht es Benutzern, Daten auf interaktive und benutzerfreundliche Weise zu erkunden, zu visualisieren, zu interagieren und zu ändern. Mit AsteraBenutzer können die vorgenommenen Änderungen überprüfen, um den Verlauf zu verfolgen, was für mehr Transparenz und Kontrolle über den Zusammenführungsprozess sorgt.

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