Bereit, Ihre Daten zum Sprechen zu bringen?

Gewinnen Sie tiefgreifende Einblicke in Ihre Geschäftsprozesse, fördern datengestützte Entscheidungen, Effizienzsteigerungen und Innovationsmöglichkeiten. Wir unterstützen Sie dabei, Kundenbedürfnisse zu verstehen, Risiken zu managen und Compliance zu gewährleisten. Tauchen Sie ein in die Welt der Daten und entfesseln Sie das volle Potenzial Ihres Unternehmens.

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Vorteile der axxessio Group

Datenmanagement


Die systematische Organisation, Verwaltung und Pflege von Daten innerhalb eines Unternehmens, um ihre Effizienz und Nutzung zu maximieren.

Datenqualität


Die Bewertung des Zustands von Daten hinsichtlich ihrer Genauigkeit, Konsistenz,
Aktualität, Vollständigkeit und Zuverlässigkeit, um sicherzustellen, dass sie den Anforderungen und Zielen eines Unternehmens entsprechen.

Datengestützte Entscheidungen

Der Prozess der Entscheidungsfindung, der auf einer gründlichen Analyse und Auswertung von relevanten Daten basiert, um fundierte, objektive und effektive Entscheidungen in Unternehmen zu ermöglichen.

Enterprise Search


Eine umfassende Suchlösung, die die effiziente und schnelle
Auffindbarkeit von Informationen über verschiedene Datenquellen und Systeme hinweg innerhalb eines Unternehmens ermöglicht.

Warum Unternehmen Datenmanagement nutzen

In unserer digital vernetzten Welt haben Daten einen unermesslichen Wert erlangt. Datenmanagement, die strukturierte Vorgehensweise zur Erfassung, Speicherung, Verwendung und Sicherung von Daten, ist zu einem unverzichtbaren Bestandteil moderner Unternehmensstrategien geworden. Ein effektives Datenmanagement gewährleistet, dass Unternehmen ihre Daten optimal nutzen und daraus echten Geschäftswert generieren können.

Unternehmen greifen häufig auf Daten aus unterschiedlichen, dezentralen Quellen zu und speichern sie in vielfältigen Systemen. Die Entscheidung darüber, welche Daten konsolidiert und vereint, welche vervielfältigt und verteilt werden sollen – etwa aus Gründen der Ausfallsicherheit oder des parallelen Zugriffs aus verschiedenen Regionen –, welche Daten besonders geschützt und welche einem breiten Nutzerkreis leicht zugänglich sein sollen, sowie welche langfristig aufbewahrt und welche regelmäßig bereinigt werden müssen, ist eine sehr individuelle, firmenspezifische Entscheidung, sodass “optimales Datenmanagement” für jeden etwas anderes bedeutet.

Daten sind das Herzstück jeder Organisation, und ihre Qualität ist entscheidend für den Geschäftserfolg. Unter Datenqualität wird allgemein verstanden, sicherzustellen, dass die Daten genau, aktuell, vollständig und konsistent sind. Dies bedeutet auch, dass Duplikate, Fehler und Inkonsistenzen regelmäßig identifiziert und korrigiert werden müssen. Eine hohe Datenqualität ermöglicht es Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen, Kunden besser zu bedienen und effizientere Betriebsabläufe zu gewährleisten.

Die Regulierungslandschaft, besonders im Bereich Datenschutz, wird immer komplexer. Unternehmen stehen unter ständigem Druck, Compliance-Anforderungen wie die DSGVO in der EU zu erfüllen. Ein gut strukturiertes Datenmanagement stellt sicher, dass Daten gemäß den geltenden gesetzlichen Vorschriften gespeichert, verarbeitet und übertragen werden. Dies minimiert das Risiko rechtlicher Konsequenzen und schützt das Ansehen des Unternehmens.

Repetitive, manuelle Datenprozesse können zeitaufwändig und fehleranfällig sein. Durch die Automatisierung dieser Prozesse im Rahmen eines Datenmanagement-Systems können Unternehmen nicht nur Zeit und Kosten sparen, sondern auch menschliche Fehler reduzieren. Darüber hinaus ermöglicht es Unternehmen, wertvolle Ressourcen für strategischere Initiativen freizusetzen, anstatt sich auf routinemäßige Datenpflege zu konzentrieren.

Schwerpunkte im Datenmanagement

  1. Datenintegration
    Mit dem Anstieg verschiedener Datenquellen – von CRM-Systemen über soziale Medien bis hin zu IoT-Geräten – wird die Integration zu einem zentralen Thema. Datenintegration befasst sich damit, Daten aus unterschiedlichen Quellen zu konsolidieren und in einer einheitlichen, kohärenten Struktur bereitzustellen. Dies ermöglicht eine 360-Grad-Sicht auf Geschäftsinformationen und erleichtert komplexe Analysen und Berichterstattungen.

  2. Datenarchivierung
    Im Laufe der Zeit generieren Unternehmen enorme Mengen an Daten, von denen nicht alle ständig benötigt werden. Datenarchivierung bezieht sich auf den Prozess, Daten, die nicht mehr regelmäßig abgerufen werden, aber aus rechtlichen oder geschäftlichen Gründen aufbewahrt werden müssen, sicher und effizient zu speichern. Ein effektives Archivierungssystem stellt sicher, dass diese Daten bei Bedarf leicht zugänglich sind und gleichzeitig die Integrität und Sicherheit der Daten gewahrt bleibt.

  3. Datenmigration
    Datenmigration befasst sich mit dem Prozess der sicheren Übertragung von Daten zwischen verschiedenen Systemen oder Formaten, um sicherzustellen, dass sie im neuen System korrekt funktionieren.
  4. Master Data Management (MDM)
    Master Data Management bezieht sich auf die umfassende Verwaltung von zentralen Geschäftsdaten, die als "Masterdaten" bezeichnet werden. Dies sind grundlegende, nicht flüchtige Daten, die über verschiedene Geschäftsbereiche und Systeme hinweg verwendet werden. MDM zielt darauf ab, sicherzustellen, dass diese Schlüsseldaten, wie Kundeninformationen, Produktstammdaten oder Lieferanteninformationen, konsistent, genau und aktuell sind.

    Das Ziel von MDM ist es, Dateninkonsistenzen und Redundanzen zu minimieren, um eine einheitliche und zuverlässige Informationsquelle für unternehmensweite Prozesse bereitzustellen. Dies ermöglicht bessere Entscheidungsfindung, erhöhte Effizienz und die Gewährleistung der Datenqualität. MDM umfasst Aktivitäten wie die Identifizierung, Konsolidierung, Qualitätssicherung und Verteilung von Masterdaten im gesamten Unternehmen.

Schlüsselaspekte im Datenmanagement: Konsistenz, Validierung und Profiling

Datenkonsistenz: In komplexen Unternehmensumgebungen ist es entscheidend, dass Daten konsistent sind, d.h., dass Informationen über alle Plattformen und Systeme hinweg gleich und widerspruchsfrei sind, um Verwirrung zu verhindern, Fehler zu reduzieren und eine nahtlose Datenintegration zu ermöglichen.

Datenvalidierung: Datenvalidierung ist ein fortlaufender Prozess, bei dem Daten gegen spezifische Kriterien überprüft werden, um ihre Genauigkeit und Relevanz sicherzustellen. Dieser Prozess hilft Unternehmen, Ungenauigkeiten frühzeitig zu erkennen und zu korrigieren, um eine konstant hohe Datenqualität zu gewährleisten.

Datenprofiling: Datenprofiling bezeichnet den detaillierten Prozess der Untersuchung von Daten, um ihre Struktur, Inhalt und Qualität zu verstehen. Durch das Generieren von Metadaten werden Einblicke in Datenmuster, Anomalien und Beziehungen gewonnen, um Qualitätsprobleme schnell zu erkennen und als Ausgangspunkt für Datenbereinigungsinitiativen zu dienen.

Die Bedeutung von Datenmanagement für Unternehmen

Vertrauensaufbau: In einer Zeit, in der Datenlecks und -verletzungen immer häufiger werden, ist das Vertrauen in die Datensicherheit von entscheidender Bedeutung. Wenn Kunden und Stakeholder wissen, dass ein Unternehmen in die Qualität und Sicherheit seiner Daten investiert, steigert dies das Vertrauen und die Glaubwürdigkeit des Unternehmens.

Effizienzsteigerung: Qualitativ hochwertige Daten ermöglichen es Unternehmen, ihre Ressourcen und Bemühungen zielgerichtet einzusetzen. Ob es darum geht, gezielte Marketingkampagnen zu starten, den Vertrieb effizient zu steuern oder die Lieferkette zu optimieren – genaue und aktuelle Daten ermöglichen es Unternehmen, Prozesse zu straffen und Ressourcen optimal zu nutzen, was zu einer signifikanten Effizienzsteigerung führt.

Minderung von Geschäftsrisiken: Fehlentscheidungen aufgrund mangelhafter oder veralteter Daten können Unternehmen teuer zu stehen kommen – sowohl finanziell als auch in Bezug auf den Ruf. Durch die Sicherstellung hoher Datenqualitätsstandards können Unternehmen solche Fehlentscheidungen minimieren. Darüber hinaus ermöglicht ein solides Datenmanagement Unternehmen, potenzielle Risiken und Bedrohungen frühzeitig zu erkennen und proaktive Maßnahmen zu ergreifen, um diese Risiken zu mindern.

Wir helfen Ihnen die Datenqualität zu steigern

Kontinuierliche Überwachung: Datenqualität erfordert fortlaufende Aufmerksamkeit. Implementierung von Prozessen und Tools ermöglicht regelmäßige Überprüfungen zur schnellen Identifizierung und Korrektur von Unstimmigkeiten oder Fehlern.

Stakeholder-Einbindung: Einbeziehung aller relevanten Stakeholder, einschließlich Geschäftsbereiche, IT und andere Gruppen, sichert die Berücksichtigung von Datenanforderungen und -erwartungen. Dies fördert nicht nur die Datenqualität, sondern auch die Akzeptanz und Nutzung im gesamten Unternehmen.

Vorsicht vor veralteten Daten: In einer sich schnell verändernden Geschäftswelt müssen Unternehmen vorsichtig sein, alte Daten zu verwenden. Prozesse sollen sicherstellen, dass Daten regelmäßig aktualisiert und veraltete Informationen entfernt oder archiviert werden.

Klare Verantwortlichkeiten: Die klare Zuweisung von Verantwortlichkeiten stellt sicher, dass die Pflege und Überwachung der Datenqualität nicht vernachlässigt wird. Es gibt klare Ansprechpartner für Fragen oder Probleme bezüglich der Daten.

Datengestützte Entscheidungen in modernen Unternehmen

In der heutigen datengetriebenen Wirtschaftslandschaft sind datengestützte Entscheidungen nicht nur ein Wunsch, sondern eine Notwendigkeit. Die Fähigkeit, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Daten und Analysen zu treffen, ermöglicht es Unternehmen, effizienter zu arbeiten, Risiken zu minimieren und Wachstumsmöglichkeiten zu identifizieren.

01

Risikominderung

In unserer dynamischen Geschäftswelt sind Unternehmen ständig Risiken ausgesetzt - sei es durch Marktvolatilität, Wettbewerbsdruck oder technologische Disruptionen. Daten bieten eine objektive Perspektive und ermöglichen es Unternehmen, Muster, Anomalien und Trends in ihrer Branche oder ihrem Marktsegment zu erkennen. Ein tiefes Verständnis dieser Daten ermöglicht es Unternehmen, potenzielle Gefahrenquellen oder Risiken frühzeitig zu identifizieren, präventive Maßnahmen zu ergreifen und proaktive Strategien zu entwickeln, um diese Risiken effektiv zu mindern. Dies erhöht die Geschäftsresilienz und sichert den Fortbestand.

02

Effiziente Ressourcennutzung

Jedes Unternehmen, unabhängig von Größe oder Branche, hat begrenzte Ressourcen - sei es Zeit, Kapital oder Arbeitskraft. Datengesteuerte Entscheidungen ermöglichen es Unternehmen, diese Ressourcen optimal zu nutzen. Durch die Analyse von Leistungsdaten können ineffiziente Prozesse identifiziert, Kostenstellen isoliert und Bereiche mit hohem Wachstumspotenzial herausgestellt werden. Das Ergebnis ist eine optimierte Betriebsführung, bei der Ressourcen dorthin kanalisiert werden, wo sie den größten Impact und ROI erzielen.

03

Wettbewerbsvorteil

In einem dicht besiedelten Marktumfeld sind datengestützte Entscheidungen ausschlaggebend. Unternehmen, die Daten effektiv nutzen und analysieren, haben einen klaren Vorteil gegenüber ihren Mitbewerbern. Sie sind in der Lage, sich schnell an Marktveränderungen anzupassen, neue Marktlücken oder -chancen zu erkennen und ihre Angebote entsprechend auszurichten. Während andere Unternehmen auf traditionelle Weisheiten oder Intuition angewiesen sein könnten, sind datengesteuerte Unternehmen agiler und können schneller auf Marktanforderungen reagieren.

04

Kundenorientierung

Unternehmen, die ihre Kunden verstehen und auf ihre Bedürfnisse eingehen, sind erfolgreicher. Daten ermöglichen ein tiefes Verständnis für das Verhalten, die Vorlieben und die Bedürfnisse der Kunden. Dies kann von Kaufgewohnheiten bis hin zu Feedback-Mustern reichen. Mit diesen Erkenntnissen können Unternehmen ihre Produkte, Dienstleistungen und Marketingstrategien maßschneidern, um ein personalisiertes Kundenerlebnis zu bieten. Ein zufriedener Kunde ist ein treuer Kunde und trägt wesentlich zum Geschäftserfolg bei.

Enterprise Search

Effiziente Informationsgewinnung für Zeitersparnis und Produktivität

Zeitersparnis: In komplexen Unternehmensumgebungen, in denen Daten über verschiedene Systeme verteilt sind, ermöglicht Enterprise Search einen zentralen Zugriff, wodurch Mitarbeiter in Sekundenschnelle benötigte Informationen finden. Dies reduziert den Zeitaufwand erheblich und ermöglicht eine Fokussierung auf wichtigere Aufgaben.

Verbesserte Produktivität: Enterprise Search beschleunigt und vereinfacht den Suchprozess, wodurch Mitarbeiter ihre Arbeit effizienter erledigen können. Dies führt zu einer Steigerung der Produktivität, indem wertvolle Stunden, die für die Datensuche aufgewendet werden könnten, für andere geschäftskritische Tätigkeiten genutzt werden.

Effiziente Entscheidungsfindung: Durch den sofortigen Zugriff auf relevante Daten ermöglicht Enterprise Search datengestützte Entscheidungen, reduziert das Risiko von Fehlentscheidungen und trägt zu einer effizienten Entscheidungsfindung bei, insbesondere in Situationen, die schnelle Reaktionen erfordern.

Optimierung des Kundenservice: Für den Kundenservice, einen wichtigen Differenzierungsfaktor, bietet Enterprise Search einen schnellen Zugriff auf alle relevanten Kundeninformationen. Dies verkürzt nicht nur die Reaktionszeiten, sondern ermöglicht auch einen besseren, personalisierten Service.

Effizienter Datenzugriff und Steigerung der Unternehmensleistung

Enterprise Search ermöglicht einen einheitlichen Zugang zu verteilten Daten in großen Unternehmen, vereinfacht den Informationszugriff und spart wertvolle Zeit. Zudem schafft sie Transparenz in Datenbeständen und fördert ein besseres Verständnis für die Struktur der vorhandenen Daten. Das System dient als Katalysator für Geschäftsintelligenz, indem es Unternehmen ermöglicht, schnell auf relevante Daten zuzugreifen und wichtige Erkenntnisse zu gewinnen. Nicht zuletzt trägt Enterprise Search zur Mitarbeiterzufriedenheit bei, indem sie die Effizienz steigert und den Arbeitsplatzalltag angenehmer gestaltet.

Schlüsselaspekte der Enterprise Search

Die Integration verschiedener Datenquellen ist entscheidend, um konsistente Suchergebnisse über unterschiedliche Plattformen sicherzustellen. Relevanz und Ranking optimieren die Anzeige von relevanten Informationen durch maschinelles Lernen. Hohe Skalierbarkeit ist wichtig, um mit dem Datenwachstum von Unternehmen Schritt zu halten. Benutzerfreundlichkeit ist durch eine intuitive Schnittstelle und praktische Funktionen wie automatische Vervollständigung gewährleistet.