Raus aus dem Datendschungel: Datenintegration in der Data Cloud

Denkt man an Entdeckerfiguren in Filmen, dann landet man ganz schnell bei Indiana Jones – und wie er sich mit einer Machete einen Weg durch den Dschungel bahnt. Doch in der Realität ist das häufig etwas weniger aufregend. Denn heute sind viele Erkenntnisse nicht in verlassenen Tempeln versteckt, sondern in den Daten. 

Diese effizient zu verwalten und zu nutzen ist daher entscheidend für den Unternehmenserfolg – besonders im Bereich der Kundenkommunikation. Für das Ausschöpfen dieses Quell des Wissens sind allerdings keine verwegenen Abenteurer, sondern Data Analysts und Kampagnenmanager:innen gefragt.  

Deren Erfolg hängt jedoch entscheidend davon ab, ob neu gesammelte und vorhandene Daten konsistent gehalten werden und in Echtzeit zugänglich sind. Denn ohne eine solche Grundlage verlieren sich die Nutzer:innen – etwa eines CRM-Systems – allzu leicht im Datendschungel. Und statt Daten effektiv zu nutzen, agieren sie dann tatsächlich wieder wie Indiana Jones und seine Machete. 

Nachteile einer diversifizierten Systemlandschaft

In vielen Unternehmen sind die unterschiedlichsten Systeme im Einsatz. Wertvolle Daten liegen dann oftmals in voneinander abgeschotteten „Daten-Silos“ ab. Doch für eine möglichst aussagekräftige 360-Grad-Sicht auf den Kunden liefert nur die gesamtheitliche Betrachtung aller Daten den entscheidenden Mehrwert. 

Je diversifizierter diese Systemlandschaften sind, desto höher ist das Risiko von Dateninkonsistenzen und Duplikaten. Und beides beeinträchtigt sowohl die Datenqualität als auch deren Aussagekraft. In den verschiedenen Systemen sind zum Beispiel unterschiedliche Datenstände gespeichert. Ein und derselbe Kontakt kann daher über ganz unterschiedliche Kontaktinformationen verfügen. Und die Entscheidung, welche Informationen nun aktuell gültig sind, lässt sich nur schwer oder gar nicht treffen. Auch die Frage, ob Kommunikationsmaßnahmen diesen Kontakt dann tatsächlich auch erreichen, bleibt offen. 

Auf der anderen Seite kann es auch sein, dass identische Informationen unnötigerweise an verschiedenen Stellen gespeichert sind. Das erfordert hohe Speicherkapazitäten – und sowohl der Wartungsaufwand als auch die Kosten für die Verwaltung einer solchen Datenbasis sind enorm. Zudem setzen die unterschiedlichen Systeme häufig vielfältige Kenntnisse voraus, die unter Umständen auf mehrere Mitarbeitende verteilt sind. Und nicht zuletzt müssen auch Updates und Systemabsicherungen für jedes System einzeln aufgespielt werden. 

Doch vor allem erschwert eine fehlende Integration relevanter Daten die Datenanalyse – und verzögert damit auch die Entscheidungsfindung. Uneinheitliche Datenstrukturen und Datenformate etwa machen die Datenaufbereitung sehr zeitaufwändig – und das verzögert wiederum die Analyse stark. Darüber hinaus liegt hier auch eine weitere Fehlerquelle, die die Qualität der Analyse beeinträchtigen kann. Die mögliche Konsequenz: Unternehmen können nicht schnell genug auf Marktveränderungen reagieren und verlieren an Wettbewerbsfähigkeit. 

Eine Data Cloud als gemeinsame Datengrundlage 

Der Einsatz einer Data Cloud kann hier die notwendigen Strukturen schaffen. Denn auf diese Weise lassen sich Daten in einem zentralen System speichern und verwalten. Eine aufwendige Anbindung einzelner Systeme, die zudem nur einen bilateralen Datenaustausch ermöglicht, fällt somit weg. 

Auf Basis einer Data Cloud beschränkt sich die Datenverwaltung dagegen auf ein System. Dadurch lässt sie sich deutlich effizienter gestalten. Unterschiedliche Analyseergebnisse aufgrund verschiedener Annahmen und Konfigurationen in den einzelnen Systemen gehören damit der Vergangenheit an. Zudem können in einer Data Cloud Daten aus verschiedenen Quellen in Echtzeit verarbeitet werden.  

Die angebundenen Systeme profitieren dabei stark davon, dass sie in der Lage sind, ohne zeitliche Verzögerung auf eine konsistente Datenbasis zuzugreifen. Das stellt z. B. die sofortige Reaktionsfähigkeit auf neue Fragestellungen sicher. Unternehmen können also schnell und effizient auf Marktveränderungen reagieren. Besonders für große Organisationen mit einer heterogenen Systemlandschaft ist das ein entscheidender Vorteil. Denn gerade hier ist die Entscheidungsgeschwindigkeit häufig durch hohe Komplexität eingeschränkt.  

Eine Data Cloud empfiehlt sich aber auch für kleinere Unternehmen mit einer geringeren Anzahl an eingesetzten Systemen. So bieten die Hersteller für den Einstieg auch sinnvolle Lösungen in kleinerem Umfang an. Um dann später den wachsenden Anforderungen gerecht zu werden, lassen sich Data-Cloud-Lösungen einfach skalieren. Und wenn ein neues System hinzukommt, muss dieses nicht zwingend an mehrere bestehende Systeme angebunden werden. Eine Anbindung an die Data Cloud kann hier ausreichen. 

Unabhängig von der Unternehmensgröße sind jedoch die Fragen nach dem Datenschutz und der Informationssicherheit. Hier bieten moderne Data Clouds umfassende Sicherheits- und Schutzmaßnahmen, um auch mit sensiblen Daten verantwortungsvoll umgehen zu können. Die Definition und die Einhaltung entsprechender Standards kann auf die Data Cloud beschränkt werden. So lässt sich der Aufwand deutlich reduzieren. Zudem können die hohen Sicherheitsstandards der Tools auch das Vertrauen bei Kunden und Partnern stärken. 

Vorteile einer Data Cloud für User und Unternehmen

Durch die Nutzung einer Data Cloud verbessern sich die Datenqualität und die Datenkonsistenz über die Grenzen einzelner Systeme hinweg. Inkonsistente Daten sind z. B. die Ursache, dass Analysen in unterschiedlichen Systemen selbst bei identischer Vorgehensweise zu abweichenden Ergebnissen führen. Eine einheitliche Datengrundlage ist dagegen die Basis für durchgängig verlässliche Resultate. Für die Anwender:innen steigt dadurch das Vertrauen in ihre Daten. 

Die effiziente Datenintegration und der reibungslose Datenaustausch zwischen den Systemen beschleunigen zudem die Geschäftsprozesse. Dementsprechend profitieren die Nutzer:innen von schnelleren und präziseren Informationen – und das erleichtert wiederum die Entscheidungsfindung. In allen Bereichen lassen sich dadurch langfristig Kosten und Ressourcen reduzieren, so dass Potenziale für neue, wichtige Aufgaben freigesetzt werden können. 

Bei der Verarbeitung und Nutzung von Daten spielt der Einsatz von Künstlicher Intelligenz eine zunehmend bedeutende Rolle. Auch hier kann eine Data Cloud dazu beitragen, dass grundsätzliche Voraussetzungen erfüllt werden. Denn für einen erfolgreichen KI-Einsatz ist die Datenbasis ist essenziell. Wichtige Parameter sind dabei die Größe des Datenbestands, seine Aktualität und Korrektheit: Je mehr aktuelle und korrekte Daten zur Verfügung stehen, desto aussagekräftiger und präziser kann ein KI-Modell arbeiten. Der Umstand, dass eine Data Cloud eine zunehmende Datenanreicherung aus verschiedenen Datenquellen ermöglicht, wirkt sich hier unmittelbar auf die Ergebnisqualität aus. 

Neben besseren und präziseren Analyseresultaten ermöglicht der Einsatz von KI in Verbindung mit einer Data Cloud aber auch eine automatisierte individuelle Kundenkommunikation. So lassen sich etwa persönliche Präferenzen, die aus den Daten hervorgehen, nutzen, um z. B. ein speziell auf einen bestimmten Kunden zugeschnittenes, attraktives Angebot auszuspielen. Zur weiteren Datenanreicherung werden sämtliche Reaktionen auf die Kommunikationsmaßnahmen und die Folgeschritte des Empfängers in die Data Cloud zurückgeschrieben. Dort dienen diese Erkenntnisse – etwa der Kauf eines Produktes als Reaktion auf das persönlich zugeschnittene Angebot – wiederum als Basis für weitere Aktionen. 

Christoph Scherer

M +4915110831302