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Omikron und die Datenflut

Erst die Datenqualität, dann die Analyse

| Autor / Redakteur: IT-BUSINESS / Das Interview führte Dr. Stefan Riedl / Dr. Stefan Riedl

Beim Data Mining ist nicht die Unternehmensgröße, sondern die Anzahl an Transaktionen entscheidend.
Beim Data Mining ist nicht die Unternehmensgröße, sondern die Anzahl an Transaktionen entscheidend. (© Miqul - Fotolia.com)

CRM- und ERP-Systeme wären ohne Daten ziemlich nutzlos. Auch die Datenanalyse gewinnt an Bedeutung. Doch viele Projekte in diesem Umfeld stehen und fallen mit der Qualität der Daten. Anlässlich einer Nutzerumfrage zu diesem Thema befragte IT-BUSINESS den Omikron-Chef Carsten Kraus zum Status quo.

ITB: Die IT-Branche spricht über Big Data und den großen Erkenntnisgewinn, den eine systematische Datenauswertung bringen kann. BI und Data Mining war anfangs vor allem etwas für Großunternehmen, aber langsam soll das Thema in den Mittelstand „durchsickern“. Skeptiker sagen aber, hier gäbe es oftmals eine zu geringe Datenbasis und qualitativ zu schlechte Daten, um brauchbare Analysen zu fahren. Schon beim Thema Kundendaten sei die Datenqualität häufig nicht besonders gut. Wie stehen Sie zu diesem Thema?

Carsten Kraus, Geschäftsführer und Gründer von Omikron Data Quality
Carsten Kraus, Geschäftsführer und Gründer von Omikron Data Quality (Bild: Omikron)

Kraus: Beim Thema Data Mining geht es darum, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Diese Erkenntnisse werden umso besser, je „bigger“ die Datenbasis ist. Die Unternehmensgröße spielt dabei aber nur eine untergeordnete Rolle. Entscheidend ist vielmehr die Anzahl der Transaktionen, die ein Unternehmen mit dem Kunden hat. So lassen sich etwa bei einem kleineren Unternehmen, das über eine große Kundenanzahl verfügt, eher Erkenntnisse über das Verhalten „typischer“ Kundengruppen gewinnen als beispielsweise bei einem größeren Automobilzulieferer, der in der Regel nur eine Handvoll Kunden hat. Das Problem ist, dass häufig doppelte Datensätze im System vorhanden sind. Das kann den Grund haben, dass ein Kundenname etwas unterschiedlich geschrieben ist, wenn er sich per Telefon und zusätzlich online registriert hat. Wenn dem Kunden aber nicht alle seine Transaktionen zugeordnet werden, wird der Gesamtwarenkorb falsch ermittelt – und dann liefert eine Cross-Selling-Analyse ebenso wie eine Customer-Lifetime-Value-Bestimmung falsche Ergebnisse – die dann zu falschen Schlussfolgerungen und schließlich falschen Handlungen führen. Ohne gute Datenbasis sollte man Data Mining erst gar nicht anfangen.

ITB: Omikron hat rund 200 IT-Leiter oder ERP-Verantwortliche von Firmen mit einem Umsatz von mehr als 50 Millionen Euro zum Thema Datenqualität befragt. Für 61 Prozent war das Thema Datenqualität im ERP-Umfeld wichtig, aber nur 22 Prozent gaben an, dass Sie das Thema umfassend auf der Agenda haben. Der Rest hat kein, nur ein rudimentäres oder zumindest ein eingeschränktes Datenqualitätsmanagement. Warum ist das Ihrer Meinung nach so?

Kraus: Datenqualität ist ein Querschnitts-Thema, was normalerweise keinen eigenen Fürsprecher in einem Unternehmen hat. Die Datenqualität meldet sich nicht von selbst zu Wort, sondern wird häufig erst dann zum Thema, wenn der Leidensdruck bei der Arbeit mit schlechten Daten zu groß wird. Das heißt, mangelnde Datenqualität fällt immer nur in anderen Zusammenhängen auf, beispielsweise im Vertrieb oder dem Marketing, wenn etwa Kunden falsch angeschrieben werden oder sich wegen doppelter E-Mails beschweren. Oftmals werden dann aber nur Insellösungen geschaffen, um auf die Schnelle ein Problem zu beheben. Diese sind zudem oft so geartet, dass sich die dafür installierten Systeme nicht auf andere Bereiche ausweiten lassen, somit entsteht ein eigenes System für Kundendaten hier, ein weiteres System für Produktdaten dort…

Lesen Sie auf der nächsten Seite mehr über die Rolle von Datenqualitätsmanagement.

Ergänzendes zum Thema
 
Omikron

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