Schemata vereinheitlichen
Felder, Datentypen, Codes und Beziehungen verschiedener Systeme werden in ein gemeinsames fachliches Modell überführt.
Data Cleaning · Entity Resolution
Datenbereinigung für einen verlässlichen Kundenbestand.
Wir führen Kundendatenbanken aus CRM, ERP, Shop, Support und Altsystemen zusammen, erkennen Dubletten und schaffen nachvollziehbare Datensätze für Vertrieb, Service, Analytics und Migration.
01Eine Kundensicht
Verteilte Profile fachlich korrekt verbinden.
02Weniger Dubletten
Doppelte Kontakte erkennen und kontrolliert bereinigen.
03Bessere Prozesse
CRM, Kampagnen und Analysen auf belastbare Daten stellen.
Das Problem
Gleiche Person, unterschiedliche Datensätze.
Ein Kunde erscheint als „Müller GmbH“, „Mueller GmbH“ und „Müller Gesellschaft mbH“. Namen ändern sich, Adressen werden anders geschrieben, E-Mail-Adressen fehlen und mehrere Systeme vergeben eigene IDs. Ein einfacher Vergleich einzelner Felder reicht deshalb selten aus.
Entitäten abgleichen
Mehrere Merkmale ergeben gemeinsam eine belastbare Zuordnung zu Person, Organisation, Standort oder Vertrag.
Den besten Wert bestimmen
Definierte Regeln entscheiden, welcher Quellwert in den konsolidierten Datensatz übernommen oder zur Prüfung markiert wird.
Record-to-Entity
Von isolierten Einträgen zum Golden Record.
Die Bereinigung trennt technische Vereinheitlichung, Identitätsentscheidung und Zusammenführung. Dadurch bleibt sichtbar, warum Datensätze verbunden wurden und aus welcher Quelle jeder Wert stammt.
- 01ProfileQuellen, Felder und Fehlerbilder messen
- 02NormalizeSchreibweisen und Formate vereinheitlichen
- 03MatchIdentitäten mit Evidenz abgleichen
- 04MergeGolden Record bilden und Herkunft sichern
Kundendatenbanken vereinen
Ein gemeinsames Modell vor dem ersten Merge.
CRM, ERP und Shop beschreiben Kunden aus unterschiedlichen Perspektiven. Wir ordnen Felder und Beziehungen fachlich zu, definieren führende Systeme und bewahren Quell-IDs. Erst danach werden Datensätze verbunden.
Quellen und Semantik klären
Ein „Kunde“ kann Rechnungsempfänger, Nutzer, Haushalt oder Unternehmen bedeuten. Diese Rollen werden nicht vorschnell gleichgesetzt.
Formate normalisieren
Namen, Anschriften, Telefonnummern, Datumswerte, Länder- und Unternehmensformen erhalten vergleichbare Darstellungen.
Beziehungen erhalten
Kontakte, Standorte, Verträge, Bestellungen und Einwilligungen bleiben mit der richtigen Entität verknüpft.
Quellen priorisieren
Aktualität, Verlässlichkeit und fachliche Zuständigkeit bestimmen, welcher Wert bei Konflikten Vorrang erhält.
Dubletten erkennen
Nicht nur gleiche Zeichenketten suchen.
Exakte Regeln finden sichere Treffer. Ähnlichkeitsmaße und probabilistisches Record Linkage erfassen Schreibvarianten, Zahlendreher und unvollständige Datensätze. Schwellenwerte trennen automatische Zusammenführung, manuelle Prüfung und sichere Nichtübereinstimmung.
Eindeutige Schlüssel
Kundennummern, verifizierte E-Mail-Adressen oder externe IDs liefern starke Signale, sofern ihre Qualität zuvor geprüft wurde.
Ähnliche Merkmale
Editierdistanz, tokenbasierte Vergleiche und phonetische Verfahren erkennen plausible Varianten in Namen und Adressen.
Gewichtete Entscheidung
Mehrere Übereinstimmungen und Widersprüche werden kombiniert. Kritische Fälle landen mit Begründung in einer Prüfliste.
Dubletten löschen
Zusammenführen statt blind entfernen.
Golden Record bilden
Die vollständigsten und verlässlichsten Werte werden nach transparenten Survivorship-Regeln konsolidiert.
Historie bewahren
Quell-IDs, frühere Werte und Merge-Entscheidungen bleiben für Rückfragen und Wiederholungen erhalten.
Konflikte eskalieren
Widersprüchliche Steuerdaten, Einwilligungen oder Vertragsbeziehungen werden nicht automatisch überschrieben.
Änderungen reversibel machen
Vor produktiven Löschungen entstehen Backups, Prüfberichte und eine Zuordnung von Alt- zu Ziel-IDs.
Unser Angebot
Von der Bestandsaufnahme bis zur laufenden Datenqualität.
- 01
Datenprofil und Zielbild erstellen
Wir messen Vollständigkeit, Eindeutigkeit, Werteverteilungen und typische Fehler je Quelle und definieren die gewünschte Kundensicht.
- 02
Matching-Regeln kalibrieren
An repräsentativen Paaren entwickeln wir Regeln und Schwellenwerte. Präzision und Trefferquote werden sichtbar bewertet.
- 03
Bereinigung kontrolliert durchführen
Normalisierung, Matching und Merge laufen zunächst als Vorschau. Freigegebene Änderungen werden protokolliert in das Zielsystem übertragen.
- 04
Neue Dubletten verhindern
Validierungen, Suchlogik, Quality Gates und regelmäßige Berichte integrieren Datenqualität dauerhaft in Erfassung und Schnittstellen.
Anwendungsfälle
Wo ein sauberer Kundenbestand unmittelbar wirkt.
CRM-Konsolidierung
Mehrere Mandanten, Teams oder Altsysteme in einer belastbaren Kundensicht vereinen.
Migration und Systemwechsel
Nur geprüfte und nachvollziehbar zugeordnete Daten in das neue System übernehmen.
Marketing und Vertrieb
Doppelansprachen vermeiden, Segmentierung verbessern und Aktivitäten vollständig zuordnen.
Service und Compliance
Anfragen, Einwilligungen und Löschbegehren über verbundene Identitäten hinweg korrekt bearbeiten.
FAQ
Vor der ersten Zusammenführung.
Wie erkennen Sie Dubletten ohne gemeinsame Kunden-ID?
Wir kombinieren normalisierte Namen, Anschriften, Kontaktangaben und weitere fachliche Merkmale. Sichere Regeln werden um Ähnlichkeitsmaße und ein gewichtetes Entscheidungsmodell ergänzt. Unsichere Fälle werden nicht automatisch zusammengeführt.
Werden doppelte Datensätze sofort gelöscht?
Nein. Zunächst entsteht eine Vorschau mit Match-Grund, Konfidenz und geplanter Ziel-ID. Erst nach fachlicher Freigabe werden Datensätze konsolidiert; Historie und Zuordnungen bleiben erhalten.
Können mehrere CRM- und ERP-Systeme gleichzeitig zusammengeführt werden?
Ja. Wir entwickeln ein gemeinsames Datenmodell, bewahren die IDs aller Quellsysteme und legen pro Feld fest, welche Quelle fachlich führt oder wie Konflikte behandelt werden.
Wie werden personenbezogene Daten geschützt?
Zugriffe, Verarbeitungszweck, Datenminimierung, Löschregeln und Aufbewahrung werden vorab festgelegt. Technisch arbeiten wir mit getrennten Umgebungen, kontrollierten Exporten und einer vollständigen Änderungsprotokollierung.
Kann die Datenqualität anschließend automatisch überwacht werden?
Ja. Wiederkehrende Profiling-Läufe, Qualitätsmetriken und Alerts erkennen neue Dubletten, fehlende Pflichtwerte und ungewöhnliche Veränderungen frühzeitig.
Referenzen
Grundlagen für Record Linkage und Datenqualität.
- [FellegiSunter1969]Ivan P. Fellegi und Alan B. Sunter: A Theory for Record Linkage, Journal of the American Statistical Association, 1969.
- [Christen2012]Peter Christen: Data Matching: Concepts and Techniques for Record Linkage, Entity Resolution, and Duplicate Detection, Springer, 2012.
- [ISO25012]International Organization for Standardization: ISO/IEC 25012:2008 – Data Quality Model.
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