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Simone Braun

• In die neuen Verfahren, wie Big Data, Machine Learning und Predictive Analytics, werden von Marketing und Vertrieb hohe Erwartungen gesetzt. Doch dem „Garbage in – Garbage out“-Prinzip folgend lassen die Ergebnisse zu wünschen übrig. Grund hierfür ist häufig eine nicht ausreichende Qualität in den zugrunde liegenden Kundendaten. Dieser Beitrag beleuchtet diese Problematik anhand der Wert-Pyramide.In die neuen Verfahren, wie Big Data, Machine Learning und Predictive Analytics, werden von Marketing und Vertrieb hohe Erwartungen gesetzt. Doch dem „Garbage in – Garbage out“-Prinzip folgend lassen die Ergebnisse zu wünschen übrig. Grund hierfür ist häufig eine nicht ausreichende Qualität in den zugrunde liegenden Kundendaten. Dieser Beitrag beleuchtet diese Problematik anhand der Wert-Pyramide. Je weiter oben die Daten in der Wertschöpfungskette angesiedelt sind, desto höher ist deren Qualität und umso mehr Wert haben sie für das Unternehmen. Darüber hinaus wird aufgezeigt, wie sich mit Hilfe von Monitoring-Systemen, wie einer Datenqualitäts-Scorecard, Aussagen zur Datenqualität treffen und Verbesserungen derselben messen lassen. So wird der tatsächliche Wert von Daten für Unternehmen ersichtlich.…