Datenaufbereitung – Chaos in nutzbare Zahlen verwandeln

Grundsätzlich können alle gängigen Systeme angebunden werden, die Daten exportieren oder über eine Schnittstelle bereitstellen. Dazu gehören ERP-Systeme (z.B. SAP, Microsoft Dynamics, Navision), CRM-Systeme (z.B. HubSpot, Pipedrive), Ticket- und Projektmanagement-Tools, Datenbanken, Cloud-Dienste sowie klassische Dateien wie Excel, CSV und PDF. Auch E-Mail-Postfächer, APIs und geteilte Netzlaufwerke lassen sich in automatisierte Datenpipelines integrieren.

Im ersten Schritt werden Daten aus den Quellen extrahiert und in ein zentrales Zwischenformat überführt. Anschließend werden Regeln definiert, um Dubletten zu erkennen, fehlende Werte zu behandeln, Formate zu vereinheitlichen und offensichtliche Fehler zu korrigieren. Diese Regeln laufen danach automatisch bei jedem Import und sorgen dafür, dass Berichte und Dashboards immer auf konsistenten und sauberen Daten basieren.

Für typische Projekte im Mittelstand ist kein eigenes Data-Science-Team nötig. Die Umsetzung erfolgt mit Low-Code- oder No-Code-Werkzeugen, die auf Konfiguration statt klassischer Programmierung setzen. Fachbereiche bringen ihr Prozesswissen ein, während die technische Umsetzung und Optimierung der Pipelines von einem spezialisierten Dienstleister übernommen wird.

Zunächst werden gemeinsam die geschäftsrelevanten Kennzahlen wie Umsatz nach Kunde, Deckungsbeitrag, Lagerumschlag oder Ticketlaufzeiten festgelegt. Danach wird definiert, aus welchen Systemen diese Kennzahlen gespeist werden und welche Berechnungslogik dahintersteht. Auf dieser Basis entstehen standardisierte Dashboards, die sich später flexibel um weitere KPIs und Filter erweitern lassen.

In der Regel bestehen Projekte aus einer einmaligen Einrichtungs- und Konzeptionsphase sowie laufenden Betriebs- oder Lizenzkosten. Der Initialaufwand hängt von der Anzahl der Datenquellen und der Komplexität der KPIs ab, bewegt sich im Mittelstand aber oft im Rahmen weniger Beratertage. Durch die Automatisierung wiederkehrender Auswertungen amortisieren sich die Investitionen häufig innerhalb weniger Wochen bis weniger Monate.

Ein fokussierter Proof-of-Concept für einen einzelnen Report oder ein Dashboard kann meist innerhalb weniger Tage umgesetzt werden. So sehen Fachbereiche sehr schnell, wie die automatisierte Datenaufbereitung im Alltag funktioniert und welchen Mehrwert sie liefert. Der Ausbau auf weitere Berichte oder Abteilungen erfolgt dann schrittweise, ohne den laufenden Betrieb zu stören.

Die Verarbeitung kann wahlweise in Ihrer eigenen Infrastruktur oder in zertifizierten Cloud-Umgebungen erfolgen. Zugriffskonzepte, Protokollierung, Verschlüsselung und Rollenmodelle sorgen dafür, dass nur berechtigte Personen Einblick in sensible Daten erhalten. Zusätzlich dokumentieren Audit-Trails, welche Daten wann verarbeitet wurden, was insbesondere für Compliance und Revision wichtig ist.

Ja, die Datenaufbereitung ergänzt Ihre bestehende Systemlandschaft, anstatt sie zu ersetzen. ERP-, CRM- und Fachanwendungen bleiben zentrale Systeme, die automatisierte Schicht liest und schreibt lediglich strukturierte Daten. So profitieren Sie von konsistenten Informationen in allen Systemen, ohne Ihre gewohnte Arbeitsumgebung aufgeben zu müssen.