Unter Datenabstimmung versteht man den Prozess, Informationen systemübergreifend zu vergleichen und zu überprüfen, um Datenintegrität, Datengenauigkeit und Datenkonstanz sicherzustellen. Es handelt sich um eine kritische Datenverwaltung zur Aufrechterhaltung der Datenqualität.
Die Datensysteme von Unternehmen werden immer komplexer: Sie integrieren eine wachsende Anzahl von Unternehmenssystemen, operativen Plattformen und Kundenbindungskanälen, setzen gleichzeitig auf hybride Cloud-Infrastrukturen und verwalten Datenflüsse in Echtzeit. Mit dieser Komplexität steigt die Wahrscheinlichkeit von Datenabweichungen, fehlenden Daten und Diskrepanzen in Datensätzen. Diese Probleme können die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der unternehmensweiten Erkenntnisse untergraben.
Die Datenabstimmung konzentriert sich darauf, diese Diskrepanzen zu identifizieren und zu lösen. Sie tritt meist auf, nachdem die Daten gesammelt oder übertragen wurden, und ergänzt oder folgt Extract, Transform, Load (ETL) Workflows, bei denen Daten zwischen Systemen verschoben und transformiert werden.
Die Datenabstimmung kann bei manueller Durchführung zeitaufwändig sein und wird durch knappe Ressourcen, fragmentiertes Dateneigentum, Altsysteme und die Notwendigkeit, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu gewährleisten, noch komplizierter gestaltet. Es gibt jedoch verschiedene Softwarelösungen und Tools für die Datenabstimmung, die dabei helfen, den Prozess zu automatisieren und zu rationalisieren und so die Effizienz, Geschwindigkeit und Fehlererkennung zu verbessern.
Moderne Datenumgebungen produzieren und erfassen extrem große Datenmengen. Allein die globale Datenerstellung wird voraussichtlich von 149 Zettabyte im Jahr 2024 auf mehr als 394 Zettabyte bis 2028 wachsen, was einem Anstieg von 164,4 % entspricht.1
Diese Daten existieren in einer Vielzahl von Systemen – wie Kundenbeziehungsmanagement-Plattformen (CRM), Finanzdatenbanken, Gesundheitssystemen und Cloud-Anwendungen – jeweils mit eigener Struktur und Aktualisierungshäufigkeit.
Um aus diesem explosionsartigen Datenwachstum einen sinnvollen Nutzen zu ziehen, müssen Unternehmen Silos aufbrechen und Informationen aus dem gesamten Unternehmen nutzen. Wenn die Daten vereinheitlicht und effektiv analysiert werden, können sie Muster aufdecken, Trends vorhersagen und zu intelligenteren Entscheidungen führen. Mit diesen Erkenntnissen können Unternehmen Marketingkampagnen optimieren, die Behandlungsergebnisse für Patienten verbessern, die Logistik optimieren und vieles mehr.
Wenn Unternehmen jedoch Daten aus all diesen verschiedenen Quellen ohne einen effektiven Datenabstimmungsprozess kombinieren, kann es zu einer Vielzahl von Problemen kommen. Beispielsweise können im Gesundheitswesen ungleiche Patientenakten in elektronischen Zustandssystemen zu doppelten Tests und falschen Diagnosen führen, was wiederum zu größeren Datenungenauigkeiten beiträgt. Und im Finanzwesen können uneinheitliche Daten zu Berichts- und Prüfungsfehlern, Compliance-Risiken und fehlerhaften Ergebnisse führen.
Hier kommt die Datenabstimmung ins Spiel. Diese Vorgehensweise der Datenverwaltung entstand, um Probleme mit der Datenintegrität zu verhindern, bevor sie Entscheidungsfindung, operative Effizienz oder das Vertrauen der Stakeholder beeinträchtigen. Die Datenabstimmung unterstützt genaue Prognosen, zuverlässige Leistungsverfolgung, Berichterstellung und mehr. Sie stärkt die Datenverwaltung, indem sie eine klare Nachvollziehbarkeit dafür schafft, wie Daten bezogen, transformiert und validiert werden.
Darüber hinaus erkennen immer mehr Unternehmen das Potenzial der künstlichen Intelligenz (KI): Laut IBM Institute for Business Value CEO Study 2025 geben 61 % der CEOs an, dass ihr Unternehmen aktiv KI-Agenten einsetzt und sich auf deren großflächige Implementierung vorbereitet. Die Datenabstimmung ist für die Maximierung der Rendite von KI- und Analyse-Investitionen entscheidend, da sie sicherstellt, dass die Modelle auf hochwertigen, konstanten Daten trainiert und getestet werden.
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Die Datenabstimmung ist ein strukturierter Prozess, der hilft, die Konstanz und Genauigkeit aller Datensätze sicherzustellen. Hier ist eine detaillierte Beschreibung des typischen Ablaufs:
Relevante Datensätze werden aus verschiedenen internen und externen Datenquellen bezogen, wie strukturierten Repositories und cloudbasierten Diensten, die selbst strukturierte oder unstrukturierte Daten hosten können. Dieser Schritt stellt sicher, dass alle notwendigen Informationen für die Abstimmung und den Vergleich zur Verfügung stehen.
Extrahierte Daten werden bereinigt und in einer konstanten Struktur formatiert. Dieser Schritt kann die Konvertierung von Datumsformaten, die Normalisierung von Feldnamen oder das Entfernen von Duplikaten umfassen, um einen genauen Vergleich zu ermöglichen und die Datenkonstanz zu gewährleisten.
In dieser Phase werden standardisierte Datensätze überprüft, um Unstimmigkeiten zu identifizieren. Während automatisierte Tools und Algorithmen häufig zum Vergleich von Werten in verschiedenen Systemen eingesetzt werden, ist in manchen Fällen eine manuelle Überprüfung erforderlich, beispielsweise bei komplexen Business Rules oder Anomalien, die eine kontextbezogene Beurteilung erfordern.
Unstimmigkeiten werden gekennzeichnet und nach Schweregrad oder Typ kategorisiert. Dieser Schritt hilft dabei, Prioritäten zu setzen, welche Probleme sofort behoben werden müssen und welche zu einem späteren Zeitpunkt gelöst werden können, um die allgemeine Datenintegrität zu unterstützen.
Diskrepanzen werden entweder automatisch (basierend auf vordefinierten Regeln und Algorithmen) oder mit manuellem Eingreifen durch Datenverantwortliche gelöst. Korrekturen können die Aktualisierung von Datensätzen, das Zusammenführen von Duplikaten oder die Weiterleitung von Problemen zur weiteren Überprüfung umfassen, um die Datengenauigkeit sicherzustellen.
Nach dem Abgleich werden die Daten validiert, um die Richtigkeit und Konstanz der Daten zu bestätigen. Der gesamte Prozess wird protokolliert, um einen Prüfpfad zu erstellen, der Compliance und Transparenz unterstützt.
Die Datenabstimmung kann je nach Komplexität der beteiligten Systeme und der Art der Daten verschiedene Formen annehmen. Im Folgenden finden Sie die gängigsten Arten der Datenabstimmung, die in verschiedenen Branchen verwendet werden:
Die manuelle Abstimmung beinhaltet die menschliche Überprüfung und den Vergleich von Datensätzen, oft unter Verwendung von Tabellenkalkulationen oder Berichten. Diese Methode ist zwar flexibel und einfach umzusetzen, aber zeitaufwändig und anfällig für menschliche Fehler, insbesondere bei großen Datenmengen.
Mithilfe von Abstimmungstools oder Skripten vergleicht diese Methode automatisch Daten systemübergreifend, kennzeichnet Unstimmigkeiten und kann sogar Datenvalidierungsregeln anwenden. Die automatische Abstimmung verbessert die Effizienz, Skalierbarkeit und Datenqualität und ist somit ideal für Unternehmen mit hohen Datenmengen.
Diese Methode gleicht einzelne Transaktionen systemübergreifend ab, etwa durch den Vergleich von Kontoauszügen mit internen Hauptbüchern. Sie gewährleistet Datenintegrität auf granularer Ebene und wird häufig im Finanz- und Rechnungswesen verwendet.
Anstatt einzelne Transaktionen abzugleichen, vergleicht die Abstimmung auf Bilanzebene die zusammengefassten Bilanzen. So kann es beispielsweise erforderlich sein, die in verschiedenen Systemen erfassten täglichen Gesamtumsätze zu überprüfen, um sicherzustellen, dass sie übereinstimmen. Diese Methode ist schneller als die Abstimmung auf Transaktionsebene, kann aber detaillierte Fehler übersehen, wenn sie nicht mit tiefergehenden Prüfungen kombiniert wird.
Diese Methode wird bei der Integration von Daten mehrerer Plattformen wie CRM im Enterprise Resource Planning (ERP) eingesetzt und stellt sicher, dass die Daten systemübergreifend konstant sind, und unterstützt die Datenabstimmung während Migrationen oder Integrationen.
Datenabstimmung, Datenvalidierung und Datensynchronisierung sind unterschiedliche, aber sich ergänzende Prozesse innerhalb der Datenverwaltung, die jeweils einem bestimmten Zweck dienen, nämlich der Aufrechterhaltung der Datenqualität und -konstanz.
Die Dateneingabe dient oft als Ausgangspunkt für diese Prozesse, da sich die Genauigkeit und Vollständigkeit der eingegebenen Informationen direkt auf nachgelagerte Aufgaben auswirken. Sobald Daten in Systeme eingegeben sind, wird die Datenabstimmung zum Prozess des Vergleichs von Datensätzen aus verschiedenen Quellen oder Systemen, um Diskrepanzen zu identifizieren und zu beheben. Sie wird normalerweise nach der Migration, Transformation oder Integration von Daten eingesetzt und konzentriert sich darauf, sicherzustellen, dass die Datensätze plattformübergreifend übereinstimmen.
Dieser Prozess ist beispielsweise bei der Arbeit mit großen Datensätzen wie Finanztransaktionen, regulatorischen Berichterstattungen oder operativen Metriken von großer Bedeutung. Die Datenabstimmung trägt dazu bei, die Richtigkeit und Vollständigkeit der Daten zu gewährleisten, häufig durch den Abgleich von Schlüsselkennungen und -werten zwischen verschiedenen Systemen.
Die Datenvalidierung hingegen besteht darin, zu überprüfen, ob Daten vordefinierte Regeln oder Standards erfüllen, bevor sie verwendet oder gespeichert werden. Die Validierungsprüfungen können sicherstellen, dass die Felder nicht leer sind, dass die Werte in den erwarteten Bereichen liegen oder dass die Formate korrekt sind, z. B. bei Datumsangaben und E-Mail-Adressen. Während bei der Datenabstimmung Daten aus verschiedenen Systemen verglichen werden, stellt die Validierung sicher, dass die einzelnen Datenpunkte korrekt und verwendbar sind.
Die Datensynchronisierung unterscheidet sich dadurch von den beiden, dass sie sich darauf konzentriert, dass Daten in Echtzeit oder in geplanten Intervallen systemübergreifend konstant bleiben. Sie stellt sicher, dass Aktualisierungen eines Systems automatisch in anderen Systemen widergespiegelt werden, um die Einheitlichkeit über alle Plattformen hinweg zu gewährleisten.
Synchronisation ist besonders nützlich in verteilten Umgebungen, in denen mehrere Anwendungen oder Geräte auf gemeinsame Daten angewiesen sind. Im Gegensatz zur Abstimmung, die korrigierend wirkt, und der Validierung, die regelbasiert ist, ist die Synchronisierung ein kontinuierlicher Prozess, der darauf abzielt, Unstimmigkeiten von vornherein zu vermeiden.
Unternehmen sind auf Abstimmungsvorgänge angewiesen, um große Datensätze aus verschiedenen Quellen abzugleichen, Workflows zu optimieren, die Datenintegrität zu gewährleisten und die Datenverwaltung auf breiter Ebene zu unterstützen. Hier sind mehrere Beispiele dafür, wie die Datenabstimmung in Branchen und operativen Szenarien angewendet wird:
Systemübergreifende Ausrichtung von Patientendaten: Gesundheitsdienstleister verwalten Patientendaten häufig über mehrere Systeme hinweg, darunter elektronische Gesundheitsakten (EHRs), Abrechnungsplattformen und Versicherungsdatenbanken. Um die Konstanz zu gewährleisten, müssen die Daten zwischen diesen Systemen regelmäßig abgeglichen werden.
Migration und Anwendungsintegration: Bei der Datenmigration oder der Integration neuer Anwendungen stellt die Datenabstimmung sicher, dass große Datensätze mit klinischen, finanziellen und administrativen Informationen korrekt und aufeinander abgestimmt bleiben.
Compliance: Der Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) verlangt von Unternehmen, Dokumentationen über Compliance-Bemühungen zu führen. Bei Datenabstimmungsprozessen werden Prüfprotokolle erstellt, die belegen, wie Datendiskrepanzen gelöst werden, wodurch Transparenz und Rechenschaftspflicht bei Überprüfungen gefördert werden.
Integration zwischen alten und modernen Systemen: Banken und Investmentfirmen gleichen Daten zwischen veralteten Plattformen und modernen Analysetools ab, um die Integrität von Kundenportfolios, Transaktionshistorien und Compliance-Dokumentationen zu bewahren.
Genauigkeit der regulatorischen Berichterstellung: Der Abgleich trägt dazu bei, dass die Finanzberichterstattung, die an Behörden wie die US Securities and Exchange Commission (SEC) und die Financial Industry Regulatory Authority (FINRA) weitergegeben wird, den regulatorischen Anforderungen entspricht und keine Diskrepanzen enthält, wodurch das Risiko von Geldstrafen oder Rufschädigung aufgrund ungenauer Berichte verringert wird.
Automatisierter Handelsabgleich: Asset-Manager verwenden maschinelles Lernen, um Handelsbestätigungen und Abrechnungsfinanzdaten zwischen verschiedenen Finanzinstituten abzugleichen, wodurch manuelle Eingriffe minimiert und menschliche Fehler reduziert werden.
Betrugserkennung und Risikomanagement: Die Abstimmung interner Transaktionsprotokolle mit externen Zahlungsnetzwerken wie der Society for Worldwide Interbank Financial Telecommunication (SWIFT) und dem Automated Clearing House (ACH) hilft bei der Erkennung von Anomalien und unautorisierten Transaktionen.
Komplexe Datenpipelines zwischen Partnern: Unternehmen, die an Vorgängen der Lieferkette beteiligt sind, entwickeln komplexe Datenpipelines, um Lieferungen, Bestand und Lieferantentransaktionen über mehrere Systeme hinweg zu verfolgen. Die Datenabstimmung ist unerlässlich, um Genauigkeit und Konstanz in miteinander verbundenen Systemen zu gewährleisten und Verzögerungen, Fehlzählungen und nicht übereinstimmende Datensätze zu vermeiden.
Validierung von der Quelle zum Ziel für Bestand und Bestellungen: Abstimmungstools vergleichen wichtige Kennungen wie Produktcodes, Bestellnummern und Lieferdaten zwischen Quell- und Zielsystemen, um die Konstanz bei Bestandsaufzeichnungen und Erfüllung zu gewährleisten.
Operative Genauigkeit und Analysebereitschaft: Diese Tools helfen dabei, genaue Daten für Forecasting, die Analyse der Lieferantenleistung und die Echtzeit-Logistikverfolgung zu erhalten – und gewährleisten so, dass die nachgelagerten Analysen und Berichte die tatsächlichen Betriebsbedingungen widerspiegeln.
Mehrere Faktoren können die Effektivität und Effizienz der Datenabstimmung beeinflussen. Diese strategischen Ansätze können zur Optimierung der Abstimmungsbemühungen beitragen:
Unterstützende Daten, wie z.B. Details zur Gruppenkonfiguration, enthalten oft Informationen darüber, wer worauf Zugriff hat. Diese Daten getrennt von den Kundendetails abzugleichen, kann während der Einrichtung oder beim Aktualisieren der System-Metadaten besonders hilfreich sein. Indem Unternehmen zuerst die unterstützenden Daten abgleichen, können sie Fehlkonfigurationen und Zugriffsprobleme vermeiden, die andernfalls den Betrieb stören oder die Sicherheit gefährden könnten.
Der Zeitpunkt und die Häufigkeit der Abstimmung hängen oft davon ab, wie häufig sich die zugrunde liegenden Daten ändern. In manchen Fällen kann eine zu häufige Abstimmung zu unnötigem Aufwand und Ineffizienz führen, während eine zu seltene Abstimmung verpasste Aktualisierungen zur Folge haben kann. Eine Frequenz zu finden, die Leistung und Genauigkeit in Einklang bringt, kann dabei helfen, redundante Verarbeitungen zu minimieren und potenzielle Engpässe zu vermeiden.
Die Abstimmung kann ressourcenintensiv sein. Die Verwendung von Abfragen, um beispielsweise nur die Datensätze zu isolieren und abzugleichen, die sich geändert haben, kann die Belastung erheblich reduzieren. Dieser Ansatz ist besonders nützlich bei großen Datensätzen, bei denen das Segmentieren der Daten in handhabbare Abschnitte und deren separate Planung die Skalierbarkeit und Reaktionsfähigkeit verbessert.
Möglicherweise sind auch nicht alle Felder oder Attribute in jedem Datensatz für die Abstimmung erforderlich. Die Beschränkung auf eine Teilmenge der relevanten Attribute kann die Leistung verbessern und die Verarbeitungszeit verkürzen.
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