Datenqualität

Die Herausforderung

Die ConCardis GmbH ist das führende Unternehmen in Deutschland im Bereich des bargeldlosen Zahlungsverkehrs. Das Unternehmen agiert dabei als Schnittstelle zwischen den deutschen Banken und Sparkassen sowie zahlreichen weltweiten Akzeptanzstellen rund um das kartengestützte Bezahlen. Um den Geschäftserfolg des Unternehmens dauerhaft zu gewährleisten sind vor allem saubere und valide Kundendaten von großer Bedeutung. Das Kontakt- und Kundenmanagement, ebenso wie das Marketing brauchen eine hohe Datenqualität, um effizient zu arbeiten. Eine äußerst wichtige Rolle spielt dabei die Adresspflege, da diese die Voraussetzung für einen optimalen Ablauf der Geschäftsprozesse darstellt. Dennoch finden sich hier häufig Qualitätsmängel, wie veraltete Daten, doppelte Einträge, Tippfehler oder Daten aus technischen Prozessfehlern. Beschädigte Mailings, Kontoauszüge, Zahlungsavise, die nicht am Ziel ankommen und nicht erreichbare Kunden aufgrund falscher oder fehlender Telefonnummern sind nur einige der daraus resultierenden negativen Folgen. Mangelnde Datenqualität beeinflusst unmittelbar und teilweise in erheblichem Umfang die Kostensituation eines Unternehmens. Umsatzpotentiale können teilweise nicht voll ausgeschöpft werden. Zudem kann es zu Fehlentscheidungen auf Basis fehlerhafter Auswertungen kommen.

ConCardis GmbH

Valide Aussagen über Zustand der Datenqualität

Der Lösungsweg

Die TIQ Solutions GmbH führte in Partnerschaft mit Human Inference ein Data Quality Audit zur Überprüfung der Qualität der Stammdaten der ConCardis GmbH durch. In einem Data Profiling wurde mithilfe einer Daten- und Problemanalyse sowie Datenqualitätsprüfung und -bewertung die IST-Situation der produktiven Daten des Unternehmens ermittelt. Eine interaktive Analyse des Datenbestandes zielte darauf, valide Aussagen über den Zustand der Datenqualität hinsichtlich der Adressdaten und Dubletten zu treffen. Diese bildete so die Voraussetzung für eine verlässliche Datenbasis und eventuelle spätere, gezielte Prozessverbesserungen. Die Daten wurden dazu nach unterschiedlichen Kriterien in eine relationale Datenbank überführt und in einem schrittweisen, softwareunterstützten Prozess deren Struktur untersucht. Dies zielte vor allem auf eine Adressvalidierung durch die Überprüfung entsprechender Referenzdaten sowie eine Analyse auf Dubletten. Zudem wurden die Daten auf Aktualität und Zusatzinformationen sowie die Angabe abweichender Rechtsformen in Firmenadressen untersucht. Während des gesamten Prozesses kamen proaktive Maßnahmen zur Anwendung, welche die gleichbleibende Qualität des Datenbestandes über den Zeitverlauf hinweg sicherstellten. Außerdem wurden die ausgewählten Werkzeuge jederzeit flexibel angepasst sowie Teilschritte und Templates modifiziert. Nach Abschluss der Analyse des Datenbestandes der ConCardis GmbH konnte so der Zustand der Datenqualität und dessen Auswirkung auf den Geschäftsbetrieb des Unternehmens bewertet werden.

Das Ergebnis

Auf Grundlage der durchgeführten Analyse kann die ConCardis GmbH über Maßnahmen zur Verbesserung ihrer Datenqualität entscheiden. Die gefundenen Anomalien haben dazu mögliche Optimierungs- und Einsparungspotenziale offengelegt. Diese Informationen bilden eine valide Grundlage, um die Adressdaten über alle Kanäle hinweg konsistent nutzbar zu machen. Zudem sind jederzeit einheitliche Aussagen gegenüber Kunden möglich, was die Interaktion mit diesen verbessert und deren Bindung zum Unternehmen erhöht. Mithilfe der Analyseergebnisse können die Kosten für die operativen Geschäftsprozesse sowie Datenpflege und -bereinigung reduziert und so eine Umsatzsteigerung erreicht werden. Auch die Aufwände für das Marketing können vermindert und dieses somit effizienter gestaltet werden. Unternehmen mit einem Datenqualitätsmanagement u.a. im Bereich der Adressdaten arbeiten insgesamt profitabler und verfügen meist über einen Wettbewerbsvorteil sowie eine erhöhte Kundenzufriedenheit. Für die Zukunft plant die TIQ Solutions GmbH zur Erweiterung ihres Portfolios ein System, dass eigenständig ermittelt ob eine angegebene Adresse tatsächlich zu einer gesuchten Person oder einem Unternehmen passt, also real existiert und richtig ist. Für diesen Anwendungsfall soll eine Lösung entwickelt werden.

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