Saubere Datenbasis für KMU — x25lab.com – Saubere Datenbasis

Kernaussage: Eine saubere Datenbasis reduziert Fehler, beschleunigt Prozesse und verbessert Entscheidungen — mit gezielten, pragmatischen Schritten erreichen KMU innerhalb weniger Wochen messbare Verbesserungen.

Warum eine saubere Datenbasis wichtig ist

Unvollständige oder inkonsistente Daten führen zu falschen Rechnungen, verzögerter Produktion und unzuverlässigen Auswertungen. Für KMU bedeutet das verlorene Zeit, höhere Kosten und unzufriedene Kundinnen und Kunden. Eine saubere Datenbasis umfasst korrekte Stammdaten, standardisierte Formate und regelmässige Pflege. Damit sichern Sie Verlässlichkeit in Verkauf, Einkauf, Lager und Reporting.

Konkrete Bestandteile sauberer Daten

Zentrale Elemente sind Kundenstammdaten (Name, Adresse, UID/Steuernummer), Produktstammdaten (Artikelnummer, Einheit, Kostengruppe), Lieferantendaten und Bewegungsdaten (Bestellungen, Rechnungen, Lagerbewegungen). Vereinbaren Sie Standardformate (z. B. Datumsformat, Telefonnummern, Adressaufbau). Nutzen Sie eindeutige Identifikatoren statt Freitext. Ein Beispiel: Statt «Box A» verwenden Sie «ART-1007 | Karton 30x20x10 cm | VE=10».

Praxisnahe Schritte zur Bereinigung

Bestandsaufnahme: Exportieren Sie Stammdaten aus ERP/CRM in Tabellenform. Filtern Sie Duplikate und fehlende Pflichtfelder.

Regeln definieren: Legen Sie Pflichtfelder, Namenskonventionen und zulässige Werte fest (z. B. PLZ-Format CH/DE/AT).

Bereinigung: Korrigieren Sie Adressfehler, vereinheitlichen Sie Schreibweisen (z. B. GmbH vs. GmbH.), entfernen Sie inaktive Datensätze.

Validierung automatisieren: Richten Sie Plausibilitätsprüfungen ein (z. B. Prüfungen auf Duplikate, Zahlenbereiche, Datumsvorgaben).

Beispiel aus dem Alltag: Ein KMU stellte fest, dass 12% der Kundenadressen fehlerhaft waren. Nach Maske-Checks und einer Adressvalidierung per Drittanbieter sank die Rücklaufquote von Lieferungen deutlich.

Typische Fehler und Korrekturen

Fehler 1: Mehrfacheinträge desselben Kunden mit variierenden Schreibweisen.
Korrektur: Zusammenführen (Merge) nach UID oder E-Mail, Standardisierung von Namensfeldern und historische Bestellungen auf den zusammengeführten Datensatz übertragen.

Fehler 2: Artikel ohne Artikelnummer oder mit unterschiedlichen Einheiten.
Korrektur: Einführung einer verpflichtenden Artikelnummernlogik und Konversionseinheiten; altes Inventar prüfen und Einträge konsolidieren.

Fehler 3: Pflichtfelder nicht ausgefüllt, weil Kontrollen fehlen.
Korrektur: Pflichtfelder in der Datenerfassung erzwingen; Eingabemasken anpassen und automatische Fehlermeldungen implementieren.

Organisatorische Massnahmen und Rollen

Ordnen Sie Verantwortung zu: Ein Datenverantwortlicher (Daten-Owner) pro Abteilung pflegt Regeln und kontrolliert Qualität. Führen Sie regelmässige Datenpflegeintervalle ein (z. B. Quartalsweise). Schulen Sie Mitarbeitende kurz und praxisorientiert: Wie gebe ich neuen Kunden korrekt ein? Welche Felder müssen zwingend ausgefüllt sein? Beispiel: Der Aussendienst erhält eine einfache Checkliste für Adresserfassung auf dem Tablet.

Technische Unterstützung und Integration

Nutzen Sie vorhandene Funktionen im ERP/CRM für Pflichtfelder, Dublettenprüfung und Massenkorrekturen. Wo sinnvoll, setzen Sie externe Validierungsdienste für Adressen und Mehrwertsteuernummern ein. Achten Sie auf Schnittstellen: Exporte und Importe müssen Feldmapping und Formatregeln respektieren. Beispiel: Beim Lieferantenimport prüfen Sie zuerst 100 Datensätze manuell, bevor Sie die gesamte Datei übernehmen.

14–30-Tage-Handlungsanleitung (nummeriert)

Tag 1–3: Exportieren Sie aktuelle Stammdaten (Kunden, Artikel, Lieferanten) aus Ihren Systemen in CSV/Excel.

Tag 4–7: Führen Sie erste Analysen durch: fehlende Pflichtfelder, Duplikate, inkonsistente Formate. Erstellen Sie eine Prioritätenliste.

Tag 8–12: Definieren Sie verbindliche Datenregeln (Pflichtfelder, Formate, Namenskonventionen) und dokumentieren Sie sie auf einseitigem Datensheet.

Tag 13–17: Bereinigen Sie Top-Problemfelder (z. B. Top-100 Kunden, Top-200 Artikel). Nutzen Sie Massenaktualisierungen und Merge-Tools.

Tag 18–21: Richten Sie automatische Validierungen ein (Pflichtfeld-Prüfungen, Dublettenwarnungen). Testen Sie mit 50–100 neuen Einträgen.

Tag 22–25: Schulung für Mitarbeitende (30–60 Minuten, Praxisbeispiele, Checkliste zur Eingabe). Vergeben Sie klare Zuständigkeiten.

Tag 26–30: Review: Messen Sie KPIs (Anteil fehlerhafter Adressen, Dublettenquote, Zeit pro Bestellung). Planen Sie einen Quartalszyklus für fortlaufende Pflege.

Fazit: Kleine, gezielte Schritte schaffen binnen eines Monats eine spürbar bessere Datenbasis. Mit klaren Regeln, Verantwortlichkeiten und einfachen technischen Massnahmen senken Sie Fehlerkosten und erhöhen die Prozesssicherheit.