02 · Enterprise Data Management

Datenmanagement

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SHEPHARD hilft Unternehmen, bestehende Datenressourcen zu erfassen, einheitliche Regeln für das Datenmanagement aufzubauen und Informationen aus verschiedenen Geschäftssystemen zu integrieren, um Vollständigkeit, Konsistenz und Nutzbarkeit der Daten zu verbessern. Uns interessiert nicht nur, wie Daten gespeichert werden, sondern vor allem, wie sie im Tagesgeschäft Wert schaffen.

Warum es nötig ist

Viele Daten, aber nur wenige, auf die man sich verlassen kann.

Daten sind zu einer wichtigen Ressource für Unternehmen geworden, doch dass Daten vorhanden sind, heißt noch nicht, dass ein Unternehmen sie wirksam nutzen kann.

Mit dem Wachstum des Geschäfts liegen Unternehmensdaten oft verstreut in verschiedenen Geschäftssystemen, Excel-Dateien, internen Datenbanken und den täglichen Arbeitsaufzeichnungen der Mitarbeitenden. Fehlende Verbindungen zwischen den Systemen, uneinheitliche Datenstandards und schwer nachvollziehbare historische Informationen beeinträchtigen das Verständnis und die Steuerung des eigenen Geschäfts.

Kommt Ihnen das in Ihrem Unternehmen bekannt vor?

Derselbe Kunde hat in verschiedenen Systemen drei verschiedene Namen
In Besprechungen stimmen die Zahlen der einzelnen Abteilungen nicht überein
Für einen Bericht muss jemand Daten aus mehreren Systemen exportieren und zusammenfügen
Niemand kann genau sagen, wie sich die historischen Daten aus dem Altsystem nutzen lassen

Datenprobleme verschwinden selten von selbst. Je mehr Systeme und je länger das Geschäft läuft, desto teurer wird die Korrektur.

Unsere Leistungen

01 · Datenanalyse und Bestandsaufnahme
Erfassung der Datenbestände
Vorhandene Datenressourcen, Datenquellen und Nutzungsweisen des Unternehmens erfassen und Verteilung und Verwaltungsstand der Daten klären.
- Bestandsaufnahme der Unternehmensdaten
- Analyse von Datenquellen und -strukturen
- Bewertung der bestehenden Datenbanken
- Analyse der Datennutzung
- Erkennen von Problemen im Datenmanagement
02 · Datenintegration
Datenintegration
Daten aus verschiedenen internen Systemen und Geschäftsbereichen verbinden und Informationssilos abbauen.
- Verbindung mehrerer Systeme
- Datenschnittstellen und Integration
- Abteilungsübergreifende Datenintegration
- Migration historischer Geschäftsdaten
- Einheitliche Datenverwaltung
03 · Data Governance
Data Governance
Einheitliche Datenstandards und Verwaltungsmechanismen etablieren, die Datenqualität erhöhen und sicherstellen, dass Daten dauerhaft und zuverlässig genutzt werden können.
- Datenbereinigung und Standardisierung
- Datenqualitätsmanagement
- Datenklassifikation und Verwaltungsregeln
- Verwaltung von Datenberechtigungen
- Mechanismen für Datenaufbewahrung und Aktualisierung
04 · Rahmenwerk für das Datenmanagement
Aufbau eines Datenmanagementsystems
Unternehmen beim Aufbau eines langfristigen Datenmanagements unterstützen, damit Daten mit dem Geschäft mitwachsen und Wert entfalten.
- Entwurf von Regelwerken für das Datenmanagement
- Management des Datenlebenszyklus
- Mechanismen der Datenpflege
- Datensicherheit und Zugriffskontrolle
- Entwurf von Prozessen für das Datenmanagement

Zusammenarbeit

So läuft ein Projekt ab

Zuerst einen Überblick über den Bestand gewinnen, dann integrieren; jeder Schritt wird dokumentiert, damit die Datenregeln nicht mit einzelnen Personen verloren gehen.

01Woche 1–2
Datenerfassung
Bestehende Systeme, Tabellen und Datenbanken des Unternehmens aufnehmen und klären, woher jede Art von Daten stammt, wer sie nutzt und wie es um ihre Qualität steht.
Ergebnisse
- Verzeichnis der Datenressourcen
- Bericht zur Datenqualität
02Woche 3–4
Standards festlegen
Gemeinsam mit den Fachabteilungen einheitliche Definitionen und Kodierungsregeln für Kerndaten wie Kunden, Produkte und Lieferanten festlegen.
Ergebnisse
- Stammdatenstandards
- Datenwörterbuch
03Woche 5–8
Integration und Bereinigung
Datenschnittstellen zwischen den Systemen herstellen, doppelte und fehlerhafte Daten bereinigen und wertvolle historische Daten migrieren.
Ergebnisse
- Konzept für Datenschnittstellen und Synchronisierung
- Bereinigte Stammdaten
04Ab Woche 9
Laufende Governance
Datenverantwortliche und Pflegeprozesse festlegen und Qualitätskontrollen einrichten, damit die Daten im Tagesgeschäft sauber bleiben.
Ergebnisse
- Regelwerk für das Datenmanagement
- Dashboard zur Überwachung der Datenqualität

Der Mehrwert für Ihr Unternehmen

Was sich danach ändert

01
Datensilos zwischen den Systemen abbauen.
02
Genauigkeit und Vollständigkeit der Daten erhöhen.
03
Ein geregelteres Datenmanagementsystem aufbauen.
04
Den Nutzen historischer Daten erhöhen.
05
Eine verlässliche Datenbasis für KI-Anwendungen und Managemententscheidungen schaffen.

Typische Szenarien

Die folgenden Szenarien sind aus häufigen Unternehmenssituationen zusammengestellt und zeigen, welche Art von Problemen diese Leistung lösen kann.

Groß- und Distributionshandel
Derselbe Kunde, drei Systeme, drei Namen
VorherVertriebssystem, Finanzsoftware und Lagertabellen führen jeweils ihre eigenen Aufzeichnungen; um den Kundenbeitrag zu ermitteln, muss man Eintrag für Eintrag von Hand abgleichen.
NachherEinheitliche Kundenstammdaten aufbauen, in denen alle Systeme denselben Kundencode verwenden, sodass sich der Kundenbeitrag mit einer Abfrage ermitteln lässt.
Fertigung und Produktion
Chaotische Materialnummern, der Bestand stimmt nie
VorherDasselbe Material hat mehrere Nummern, der Einkauf bestellt doppelt, im Lager weichen Buch- und Istbestand ab, und die Inventur zum Monatsende dauert mehrere Tage.
NachherMaterialnummern bereinigen und zusammenführen, Prüfregeln für neu angelegtes Material festlegen – die Bestandsdaten sind wieder verlässlich.
Handel und E-Commerce
Daten auf viele Plattformen verstreut, der tatsächliche Gewinn bleibt unklar
VorherJede Verkaufsplattform hat ihr eigenes Backend; das Operations-Team lädt jede Woche Berichte von Hand herunter und führt sie in Excel zusammen.
NachherBestell- und Gebührendaten aller Plattformen werden automatisch an einer Stelle zusammengeführt; die Bruttomarge nach Produkt und Kanal entsteht nicht mehr durch manuelles Zusammenfügen von Tabellen.

Häufige Fragen

Unsere Daten sind ziemlich chaotisch – ist es noch nicht zu spät, jetzt aufzuräumen?

Müssen für die Datenintegration bestehende Systeme ersetzt werden?

Wie wird die Datensicherheit gewährleistet?

Werden die Daten nach Projektende nicht wieder unübersichtlich?

Weitere Leistungen

KI und Unternehmenstechnologie, die wir täglich einsetzen.

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Viele Daten, aber nur wenige, auf die man sich verlassen kann.

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