In der heutigen datengetriebenen Wirtschaft ist der richtige Umgang mit Daten der Schlüssel zum Erfolg. Unternehmen sitzen oft auf einem wahren Schatz an Informationen, der jedoch erst durch effizientes Datenmanagement sein volles Potenzial entfaltet. Denn Daten bilden das Fundament eines Unternehmens, das jedoch nur nutzbringend eingesetzt werden kann, wenn es entsprechend aufbereitet wird.
Im Zuge der Digitalisierung werden Software-Landschaften immer umfangreicher und komplexer. Damit verbunden ist ein unglaubliches Datenwachstum. Es bietet Unternehmen neue Potenziale zur Realisierung von Geschäftsmodellen. Daneben stößt die Datenflut systematische Lernprozesse an, um die Entscheidungsfindung zu optimieren. Dafür ist allerdings die bloße Ansammlung von Daten kaum zu gebrauchen, diese müssen zu höherwertigen Informationen aufbereitet werden. Die Fähigkeit zur automatischen Datenanalyse spielt dabei eine entscheidende Rolle: sie ist in der Lage, Ursache-Wirkungsbeziehungen aus Daten, die aus unterschiedlichen Quellen stammen, abzugleichen. So wird es mithilfe von zielgerichtetem Datenmanagement möglich, zukünftige Entscheidungen zu prognostizieren.
Probleme: Fehler in der Datenhaltung
Die gewachsenen, heterogenen IT-Landschaften, die sich heute in vielen Unternehmen finden, hemmen diesen Prozess. Hier verteilen sich die Daten auf zahlreiche Software-Applikationen in verschiedenen Formaten und Strukturen sowie auf unterschiedliche Speicherorte. Dadurch entstehen häufig Probleme im Zusammenhang mit fehlerhaft erfassten und veralteten Informationen sowie doppelter Datenhaltung. Unternehmensentscheidungen stützen sich hier noch auf manuell erstellte Berichte, denn eine automatisierte Wertschöpfung, die die Integration und Bereinigung des Datenbestandes voraussetzen würde, ist in einem solchen Szenario kaum umzusetzen.
Qualitätssteigerung des Datenbestands durch Datenmanager
Eine datenorientierte Neuausrichtung des Unternehmens erfordert Basiswissen in der Kategorisierung, Modellierung und Integration von Daten sowie Kenntnisse über verschiedene Praktiken und Werkzeuge zu deren Verwaltung und Analyse. Die Beschaffung und Akkumulation dieses Wissens im Unternehmen stellt eine Grundvoraussetzung dar, um die Datenlandschaft des eigenen Unternehmens bewerten und analysieren zu können. Darauf aufbauend können dann Maßnahmen zur Integration und Qualitätssteigerung des Datenbestands ergriffen sowie Abläufe und Werkzeuge zur automatisierten Verwaltung der Daten im Unternehmen etabliert werden. Ziel muss es dabei sein, aus dem so erschlossenen Datenbestand unmittelbaren Nutzen für bestehende und neue Geschäftsmodelle zu ziehen.
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Optimierte Lagerbestandverwaltung durch effizientes Datenmanagement
Ein Beispiel soll verdeutlichen, wie es einem Unternehmen mit effizientem Datenmanagement möglich wird, seinen Umsatz und seinen Gewinn zu steigern: Stellen wir uns ein Einzelhandelsunternehmen vor, dass ein effizientes Datenmanagement nutzt, um seine Lagerbestandsdaten zu verwalten. Durch die Integration von verschiedenen Datenquellen, wie Verkaufsdaten, Lieferanteninformationen oder Nachfrageprognosen, kann das Unternehmen einen Überblick über seinen Lagerbestand gewinnen.
Echtzeitdatenanalysen
Mithilfe von Datenanalysen in Echtzeit kann das Unternehmen Trends im Kundenverhalten und saisonale Schwankungen erkennen. Dies ermöglicht eine präzisere Vorhersage der zukünftigen Nachfrage.
Bestandsverwaltung und -optimierung
Genaue und aktuelle Daten sind für das Unternehmen wichtig, um seinen Lagerbestand zu optimieren. Das vermeidet Überbestände und stellt gleichzeitig sicher, dass gefragte Produkte stets verfügbar sind. So werden Lagerkosten reduziert und der finanzielle Aufwand für unverkaufte Produkte minimiert.
Effizientere Lieferketten
Verbesserungen im Bestellprozess werden durch die Integration von Lieferanteninformationen und Lieferkettendaten möglich. Automatisierte Bestellvorgänge, die auf genauen Daten basieren, verhindern Engpässe und ermöglichen es dem Unternehmen, von Mengenrabatten zu profitieren.
Kundenbindung
Da gefragte Produkte stets verfügbar sind und Lieferzeiten minimiert werden, verbessert sich die Kundenzufriedenheit. Zufriedene Kunden sind eher bereit, wieder bei dem Unternehmen einzukaufen, was zu höheren Umsätzen und wiederkehrenden Einnahmen führt.
Minimierung von Abverkäufen
Präzise Datenanalysen helfen dem Unternehmen genau festzustellen, welche Produkte kurz vor dem Ablaufdatum stehen oder saisonale Schwankungen aufweisen. Dadurch können gezielte Marketing- oder Rabattaktionen durchgeführt werden, um Abverkäufe zu minimieren.
Durch die Integration von Daten aus verschiedenen Datenquellen mit Hilfe eines effizienten Datenmanagements, konnte das Einzelhandelsunternehmen seine Lagerbestandsverwaltung deutlich optimieren: Die Reduzierung von Überbeständen, die Verbesserung der Lieferkette und die Erhöhung der Kundenzufriedenheit können zu einer gesteigerten Effizienz und damit letztendlich zu höheren Umsätzen und Gewinnen für das Unternehmen führen.
Der Autor
Alex Ron, Leiter Trovarit Competence Center Datenmanagement
