7 Tipps um Daten zu optimieren
7 Sep

7 Tipps um Daten zu optimieren

Nach der Sommerpause beginnt mit dem September in vielen Unternehmen auch ein „neues“ Jahr. Und was eignet sich besser für einen Neuanfang, als mal ordentlich aufzuräumen. In digitalisierten Unternehmen, die softwarebasiert arbeiten, spielt sich das Chaos heute mehr auf den Servern ab, als in den Aktenschränken. Aber wie räumt man digital auf? Sieben Tipps, wie Sie in Ihrer Datenpflege optimieren und dabei die Qualität der Daten verbessern.

1. Durch einheitliche Abläufe Datenoptimierung möglich machen

Versino Financial Suite für SAP Business One Finanzwesen

Zunächst sollten Sie die Abläufe der Dateneingabe prüfen. Werden Daten z.B. in verschiedenen Bereichen im System abgelegt, sodass diese nicht automatisch in Zusammenhang gebracht werden (können), sollten die Abläufe hier korrigiert werden. Eine Software, die die meisten Abläufe im Unternehmen vereinheitlicht, vereinfacht dies wesentlich. Nur auf dieser Basis ergibt es Sinn, die Datenbestände zu bereinigen, da ansonsten eine Sisyphos-Arbeit auf Sie wartet.

2. Vollständigkeit prüfbar machen

Wann ist ein Datensatz vollständig? Je nachdem welche Prozesse auf die Daten angewiesen sind, kann diese Frage anders beantwortet werden.  Braucht der Datensatz zu einem Produkt z.B. ein Bild? Werden diese Kriterien einmal festgelegt, kann die Vollständigkeit eines Datensatzes anhand davon beurteilt und die Daten dadurch auf Mängel überprüft werden.

3. Zustand überprüfen

.. und das ist der nächste Schritt: Die Daten auf ihren Zustand überprüfen. Vorgefertigte Analysetools können hier Hilfe leisten. So kommen vor allem auch fehlerhafte oder redundante Daten ans Licht und können korrigiert oder archiviert werden.

4. Vorher  archivieren

Womit wir beim nächsten Schritt wären. Oft sind Teile der Datenbank alt oder unnötig geworden. Diese Daten können aber aufgrund der Nachweispflichten nicht einfach gelöscht, sondern müssen archiviert werden. Ein wichtiger Schritt, da veraltete oder überflüssige Daten die Abläufe im System behindern können.

5. Automatisierung ist Datenoptimierung

Da es mittlerweile möglich ist diverse Workflows zu automatisieren, müssen die Datensätze verlässlich sein, um einen fehlerfreien Prozessablauf zu gewährleisten. Besonders an diesen Stellen, wo die automatisierten Prozesse greifen, sollten die Kriterien zur Datenpflege klar definiert sein, um die Vorteile einer Automatisierung der Prozesse nutzbar zu machen.

6. Pflege der Daten auf die Tagesordnung

Alle festgelegte Vorgehensweisen in Sachen Datenpflege helfen wenig, wenn die betreffenden „Datenpfleger“ diese nicht auch anwenden. Deshalb nutzen Sie die letzen Stunden des Sommerlochs und führen Ihre Mitarbeiter in die neuen Datenpflege-Kriterien ein. Das unterstreicht auch die Wichtigkeit der Pflege der Daten und nimmt die Kollegen mit in die Verantwortung.

7. .. und von vorn

Der letzte Schritt und Tipp heißt Wiederholung!  Sowohl das Datenputzen als auch die Kontrolle der Kriterien zur Erfassung und Pflege sollten regelmäßig überprüft werden. Als Belohnung gibt es in dem Fall dann nicht nur Ordnung, sondern schnellere und einfachere Abläufe im Unternehmen.

Kontakt Versino
Aktuelle SAP Tools zur Integration & Datenanalyse

SAP Tools zur Integration & Datenanalyse 2023

In der aktuellen digitalen Landschaft gelten Daten unumstritten als das zentrale Element jedes Unternehmens. Der richtige Umgang mit Datenanalyse oder ...
SAP-Business-One-Reporting

SAP Business One – Reporting

Allerhand Anforderungen an das SAP Business One - Reporting sind das, was ein User nach der Einführung von SAP B1 ...
MariProject Dashboards

Dashboard Funktionen in MARIProject

SAP Business One hat spätestens seit der Version 9 ausgeprägte Funktionalitäten, um Dashboards zu erstellen. Aber auch MARIProject, integrierte Projektsoftware ...
Kennzahlen

Mehr Kennzahlen Transparenz im ERP System

Viele Unternehmen erhoffen sich durch die Einführung einer ERP-Software mehr Transparenz im Bereich ihrer Kennzahlen. Übersichtlicher wird es allerdings nur, ...
Data Lake Vs Warehouse

Data Warehouse oder Data Lake

Data Lakes und Data Warehouses sind Schlagwörter, die man hört, wenn es um die Datenaufbewahrung im Kontext mit Big Data ...
Datenanalyse mit Microsoft Power BI

Datenanalyse mit Microsoft Power BI

Menge und Komplexitäten von Daten steigen auch in mittelständischen Unternehmen stetig an. Um aus diesen Daten die richtigen Schlüsse zu ...