{"id":3684,"date":"2022-02-15T12:31:49","date_gmt":"2022-02-15T11:31:49","guid":{"rendered":"https:\/\/bds-online.com\/?p=3684"},"modified":"2022-06-21T10:16:17","modified_gmt":"2022-06-21T08:16:17","slug":"datenaufbereitung_aarsleff","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/bds-online.com\/staging\/datenaufbereitung_aarsleff\/","title":{"rendered":"Use Case: CRM Datenbanken zusammenf\u00fchren und bereinigen"},"content":{"rendered":"

Die Anfrage<\/h2>\n

Das Unternehmen Aarsleff Rohrsanierung GmbH<\/a> kam im Mai 2021 auf uns zu mit der Frage: k\u00f6nnen Sie Daten aus unterschiedlichen Datensilos bereinigen und \u00fcberschneidungsfrei zusammenf\u00fchren? Grund der Anfrage war die Einf\u00fchrung der neuen unternehmensweiten einheitlichen ERP-Software RIB, die die bisher verwendeten unterschiedlichen Systeme abl\u00f6sen sollte.<\/p>\n

 <\/p>\n

Die Herausforderung<\/h2>\n

Die Ausgangsdatenbanken waren jeweils in unterschiedlichen Formaten gespeichert, die beide auch nicht dem Zielformat entsprachen. Diese Datenbankbest\u00e4nde mussten \u00fcberschneidungsfrei zusammengef\u00fchrt und anschlie\u00dfend ins Zielformat \u00fcberf\u00fchrt werden. Das Zielformat wiederum beinhaltetet eine Vielzahl von Merkmalen, die zu ber\u00fccksichtigen waren.<\/p>\n

Zudem ben\u00f6tigte Aarsleff schon w\u00e4hrend der Bereinigungszeit Testdaten im richtigen Format zur Erprobung des neuen Systems.<\/p>\n

 <\/p>\n

Audits<\/h2>\n

Schnell kam die erste Datei aus dem Marketing mit einer 5-stelligen Anzahl an Datens\u00e4tzen. Die Ausgangsbasis dieser Datens\u00e4tze waren die Ansprechpartner aus Firmen. Da unsere Basis das Unternehmen ist, mussten wir die Daten erst einmal in eine f\u00fcr uns pr\u00fcfbare Form bringen.<\/p>\n

Es erfolgte ein Audit inklusive aller Analysen (Dubletten, Branche, Betriebsgr\u00f6\u00dfe, Region etc.). Das Ergebnis entsprach einer gut gepflegten Datenbank ohne gr\u00f6\u00dfere Bereinigung in letzter Zeit. In den letzten f\u00fcnf Jahren ergaben sich bei ca. 20 % der Unternehmensdatens\u00e4tze, die wir herausgefiltert haben, eine Ver\u00e4nderung von au\u00dfen wie Namens\u00e4nderungen, Insolvenzen, Verschmelzungen. Die genaue Verteilung k\u00f6nnen Sie in der Tabelle sehen. Das ist ein v\u00f6llig normaler Wert, den wir bei intern gut gepflegten Datenb\u00e4nken normalerweise finden. (Wer genauere Zahlen wissen m\u00f6chte: Datendemenz? Bitte was? (Datendemenz Teil 1)<\/a> )
\n<\/p>\n

Der zweite Datensatz aus der Buchhaltung enthielt ebenfalls Datens\u00e4tze im 5-stelligen Bereich und war bereits auf Basis von Unternehmensdaten aufgebaut. Diesen konnten wir direkt pr\u00fcfen. Auch hier war das Ergebnis das einer gut gepflegten Datenbank ohne gr\u00f6\u00dfere Datenbereinigung in den letzten Jahren.<\/p>\n

Auf Basis dieser Audits konnten wir die Datenbereinigung planen.<\/p>\n

 <\/p>\n

Bereinigung<\/h2>\n

Vor, w\u00e4hrend und nach der Bereinigung m\u00fcssen wir uns eng mit unseren Kunden abstimmen. Bei der Datenbereinigung f\u00fcr Aarsleff lief die Kommunikation insgesamt sehr glatt und gut. Der gr\u00f6\u00dfte Anteil der Kommunikation und Arbeit ging \u00fcber den Themenbereich Dubletten.<\/p>\n

Was sind Dubletten?<\/h3>\n

Dubletten finden sich nach einer Weile in nahezu jeder Datenbank, egal wie gut gepflegt sie intern wurde. Wer mehr dazu wissen m\u00f6chte, kann sich hier informieren: Was sind Dubletten? – Kurz erkl\u00e4rt von Business Data Solutions<\/a>.<\/p>\n

Herausforderungen<\/h3>\n
    \n
  1. Bei maschinell und automatisiert bearbeiteten Daten gibt es immer eine gewisse (sehr geringe) Fehlerquote. Je nachdem, wie sehr sich die Dubletten unterscheiden, kann es auch sein, dass nicht 100%ig alle erkannt werden. Das kommunizieren wir im Vorfeld immer sehr klar. Im Nachhinein gibt es dazu – verst\u00e4ndlicherweise! – Nachfragen.<\/li>\n<\/ol>\n

    Ein Beispiel:<\/p>\n

    Eine Bearbeiterin von Aarsleff hat nicht erkannte Dubletten gefunden. Wie kam es dazu?<\/p>\n

    Name:<\/strong> AG Muster, Adresse:<\/strong> Musterstr. 40, 12345 Musterstadt<\/p>\n

    Name<\/strong>: AG Muster Sanierung, Trockenbau und Verputzerarbeiten, Adresse<\/strong>: Hauptstr. 5, 12345 Musterstadt<\/p>\n

    Der Algorithmus hat eine Wert von 52 % \u00c4hnlichkeit festgestellt – was unter unserem Cutoff f\u00fcr Dubletten liegt.<\/p>\n

      \n
    1. Es gibt unendlich viele Fragen rund um Dubletten: Ist die identifizierte Dublette eine echte Dublette? Oder vielleicht eine bewusst angelegte Dublette? Es k\u00f6nnte tats\u00e4chlich nur eine andere Firma sein, die zuf\u00e4llig viele \u00dcbereinstimmungen aufweist? Das sind Fragen, die nur Aarsleff selbst beantworten kann.<\/li>\n<\/ol>\n

      Wir haben Aarsleff unser Dublettentool zur Verf\u00fcgung gestellt. Mit dem Tool konnten sie die Dubletten sehr effizient bearbeiten. Die Dubletten stehen sich gegen\u00fcber. Man sieht auf den ersten Blick die Gemeinsamkeiten und die Unterschiede und man hat genau drei M\u00f6glichkeiten: Dublette, keine Dublette, keine Bewertung. Bei letzterem verbleiben die betreffenden Datens\u00e4tze im Dublettenpool bis zur fertigen Bearbeitung.<\/p>\n

      Auf diese Art und Weise konnten die Dubletten sehr intuitiv und schnell bearbeitet werden.<\/p>\n

      <\/p>\n

       <\/p>\n

       <\/p>\n

      Nach der Dublettenbearbeitung lag der Ball wieder bei uns: Die bearbeiteten Daten wurden wieder in die jeweiligen Datenb\u00e4nke zur\u00fcckgef\u00fchrt. Jetzt kommt der gro\u00dfe Augenblick: Die Datensilos werden zusammenf\u00fchrt!<\/p>\n

      Und was muss man mit einer Datei, die aus zwei unterschiedlichen Datensilos gewonnen wurde machen? Genau. Ein Audit mit Dublettenpr\u00fcfung.<\/p>\n

      Das Spiel ging also wieder von vorne los: Aarsleff bekam die neu gefundenen Dubletten, bearbeitete sie und wir haben die Daten in die Gesamtdatei eingebaut.<\/p>\n

      Nach der Bereinigung der Datei wird standardm\u00e4\u00dfig noch ein Dublettensuchlauf gemacht, um noch die letzten versteckten Dubletten zu finden.<\/p>\n

      Ok, das Thema Dubletten haben wir jetzt aber wirklich durch, versprochen!<\/p>\n

       <\/p>\n

      Zusammenf\u00fchrung der Silos<\/h2>\n

      Aarsleff hat uns eine Merkmalsmatrix als Vorlage f\u00fcr die Zieldatei zur Verf\u00fcgung gestellt. In dieser Merkmalsmatrix befanden sich alle geforderten Merkmale. In den beiden Datenbanken waren sich teils \u00fcberschneidende Merkmale. Die Gretchenfrage bei der Zusammenf\u00fchrung von Datenb\u00e4nken lautet:<\/p>\n

      Welcher Wert soll von wo \u00fcbernommen werden?<\/h3>\n

      Und wieder ist gute Kommunikation gefragt. Am besten l\u00e4sst sich die Problematik anhand eines Beispiels erkl\u00e4ren:<\/p>\n

      Wenn es in beiden Datenbanken einen Wert f\u00fcr \u201cInternetadresse\u201d gibt – welcher sollte gew\u00e4hlt werden?<\/p>\n

      >Es gibt mehrere M\u00f6glichkeiten:<\/p>\n

        \n
      1. Es muss immer der Wert aus Datenbank A gew\u00e4hlt werden. Wenn in dieser nichts steht, wird auch nichts in dieses Feld gef\u00fcllt.<\/li>\n
      2. Es muss immer der Wert aus Datenbank A gew\u00e4hlt werden. Wenn in dieser nichts steht, wird der Wert aus Datenbank B genommen. Wenn dort nichts steht, wird das Feld nicht gef\u00fcllt<\/li>\n
      3. Es muss immer der Wert aus Datenbank A genommen werden. Au\u00dfer der Eintrag aus Datenbank B ist z.B. j\u00fcnger. Dann wird der Wert aus Datenbank B genommen.<\/li>\n
      4. Die Werte aus Datenbank A und B werden verglichen. Wenn sie sich unterscheiden, wird der Wert aus Datenbank A genommen, der Wert aus Datenbank B wird als \u201cInternetadresse_2\u201d gespeichert<\/li>\n<\/ol>\n

        Sie k\u00f6nnen sich vorstellen, dass es bei einer Migrationsvorlage mit zahlreichen Merkmalen jede Menge Abstimmungsbedarf gibt. Hier ist es unsere Aufgabe, gemeinsam mit unseren Kunden auf eine gute L\u00f6sung zu kommen.<\/p>\n

        Aarsleff hat sich f\u00fcr die zweite M\u00f6glichkeit entschieden.<\/p>\n

         <\/p>\n

        Testdaten<\/h2>\n

        Da war ja noch was. W\u00e4hrend wir die Datensilos zusammengef\u00fchrt haben, hat Aarsleff bereits Testdaten im korrekten Format gebraucht, um die Software auf Herz und Nieren pr\u00fcfen zu k\u00f6nnen. Konnten wir auch kurzfristig liefern. Kurz und knapp dazu: die Daten haben funktioniert.<\/p>\n

         <\/p>\n

        R\u00fccklieferung<\/h2>\n

        Die R\u00fccklieferung erfolgte wie jede Daten\u00fcbermittlung bei uns \u00fcber einen gesicherten sftp – Server. Aarsleff hatte jetzt 6 Wochen Zeit, unsere Daten im neuen System zu pr\u00fcfen.<\/p>\n

         <\/p>\n

        Fazit<\/h2>\n

        Auch wenn Aarsleff die Datenbereinigung an uns als Dienstleister gegeben hat, bleibt noch einiges an Arbeit \u00fcbrig. Da w\u00e4re die Bearbeitung der Dubletten – die wir so einfach wie m\u00f6glich gestaltet haben – oder die sorgf\u00e4ltige Abstimmung vor bzw. w\u00e4hrend der Bereinigung. Aber auch danach ist die Arbeit nicht zu Ende. Alle Mitarbeiter m\u00fcssen im neuen System geschult werden. Hier ist es elementar wichtig, Akzeptanz zu schaffen. F\u00fcr das Unternehmen als Ganzes ist die Einf\u00fchrung eines ERP – Systems ein gro\u00dfer Fortschritt. Nur mit guten Daten und weiterhin guter Datenpflege kann das Potenzial der Digitalisierung voll ausgesch\u00f6pft werden. Soweit wir das beurteilen k\u00f6nnen, ist Aarsleff da auf einem sehr guten Weg!
        \nWir von BDS bedanken uns herzlich bei Aarsleff f\u00fcr die gro\u00dfartige Zusammenarbeit!<\/p>\n

         <\/p>\n

        Zu Aarsleff:<\/p>\n

        <\/p>\n

        Die Aarsleff Rohrsanierung GmbH <\/a>mit Hauptsitz in R\u00f6thenbach an der Pegnitz ist innovativer Branchenpionier, erfahrener Generaldienstleister und europaweiter Marktf\u00fchrer im Bereich der umweltschonenden, grabenlosen Kanalsanierung.<\/div><\/div>\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

        Die Anfrage Das Unternehmen Aarsleff Rohrsanierung GmbH kam im Mai 2021 auf uns zu mit der Frage: k\u00f6nnen Sie Daten aus unterschiedlichen Datensilos bereinigen und \u00fcberschneidungsfrei zusammenf\u00fchren? 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