Probleme unserer Clienten
Datenhaltung, Datenqualität:
- enorme, oft unüberschaubare Menge an Daten wie Kundendaten, Verkaufszahlen und Ähnliche
- Daten sind oft nicht aktuell. Dazu kommt es häufig zu einem Mehraufwand (Beispiel: veraltete Kundenadressen --> hohe Fehlerquote bei Zulieferung von Rundschreiben u.Ä.)
- Verschiedene Leute im Unternehmen greifen zum Teil mit gleichen Berechtigungen auf die selben Daten zu und verändern diese ohne vorherige Absprache, wodurch es häufig zu Unstimmigkeiten/Inkonsistenzen in den Daten kommt
- Personen im Unternehmen, die die selben Daten bearbeiten, tun dies oftmals mit unterschiedlichen Zielsetzungen und erachten unterschiedliche Bereiche für wichtig
- Teilweise werden Daten doppelt gehalten und nicht auf einem einheitlichen Wissensstand gehalten, wodurch die Daten unbrauchbar werden können und kein Wissen daraus generiert werden kann
- Immer wieder werden fehlerhafte Daten weitergepflegt und die Fehler aus Unwissenheit oder Zeitmangel nicht behoben.
- Mitarbeiter, die die Daten im Unternehmen verwalten, sind sich oftmals nicht über den Wert der Daten bewusst
I.: schlechte Qualität der Daten II.: Datenhaltung "zum Selbstzweck"
Es liegen dem Unternehmen also zwar interessante Daten vor, aber das Wissen und die Information, die diese Daten bergen, wird nicht genutzt. Der Wert der Daten wird nicht erkannt.
Trotzdem wird weiter Zeit und Geld in die Datenhaltung und Datenverwaltung investiert (weil es ja als wichtig gilt, Daten zu speichern), ohne dass das Unternehmen erkennbaren Nutzen daraus erzielt.
Oft ist eher das Gegenteil der Fall: Ressourcenverschwendung in sinnloser Datenpflege und viel zu hoher Zeitaufwand für Vorgänge, die nach heutigem Stand der Technik leicht automatisiert werden könnten.
Kosten/Nutzen 
Gute Datenhaltung und Qualitätssicherung sind notwendige Voraussetzungen für ein sinnvolles Arbeiten mit Daten.
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Probleme unserer Clienten:
Datenanalyse:
- Im Unternehmen anfallende Daten werden schlicht gar nicht genutzt. Dann jedoch ist die beste Datenhaltung und -pflege sinnlos.
- Daten werden manuell begutachtet. Mittels Excel-Tabellen, Lineal & co. wird versucht, per Augenschein Tendenzen und Entwicklungen auszumachen.
- In statistischen Auswertungen wird der Focus häufig ausschließlich auf Vergangenheitswerte gesetzt. Um einen möglichst reellen Blick in die Zukunft zu werfen, reicht die rein vergangenheitsorientierte Betrachtungsweise allerdings nicht aus.
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Großer Aufwand , kleine Wirkung: Es werden gewaltige Anstrengungen unternommen und oft keine Kosten gescheut, um Daten zu analysieren, ohne aus den Ergebnissen einen wirklichen Mehrwert ziehen zu können.
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