So macht Automatisierung die Datenverarbeitung effizient

Aufgabe deiner Daten- und Systemarchitektur ist die Datenbereitstellung für datengetriebene Geschäftsprozesse. Automatisierung macht auch komplexe Vorgänge kosteneffizient.

Der Mähroboter im analogen Reihenhausgärtchen ist schon ein cooler Anblick. Man muss nur noch das Begrenzungskabel verlegen, ein paar Einstellungen vornehmen. Und vielleicht auch das Gärtchen ein wenig anpassen, einen Stromanschluss für die Ladestation montieren, dafür etwas buddeln. Dann kannst du am Samstagmorgen mit einer Tasse Kaffee in der Hand zusehen, wie das Gerät einen Job erledigt, den du auch selbst ziemlich schnell hinter dich gebracht hättest. Und die Bewegung hätte dir gutgetan! In der digitalen Welt und bei datengetriebenen Geschäftsprozessen sieht es anders aus. Hier reden wir über oft immense Datenmengen, die effizient und am besten in Echtzeit analysiert, aufbereitet und zur Verfügung gestellt werden müssen. Automatisierung in der Datenverarbeitung ist da im heutigen Data Management die Voraussetzung für zeitgemäßes, kundenzentrisches Marketing und CRM. In der Automatisierung aller Prozesse deiner Daten- und Systemarchitektur liegt der Schlüssel, um dein Unternehmen für die wachsenden Datenmengen, die aus der fortschreitenden Digitalisierung resultieren, zukunftsfest zu machen. Dabei solltest du dir diese drei Fragen stellen:

Welchen Level der Automatisierung hat dein Unternehmen

Sehr wahrscheinlich sind in deiner bestehenden Systemarchitektur schon einige Prozesse automatisiert. Und dir ist mit Sicherheit klar, dass jede weitere Automatisierung erst anzuraten ist, wenn du dich auf deine Datenqualität verlassen kannst. Eine Analyse des aktuellen Automatisierungsgrades deiner Prozesslandschaft durch einen erfahrenen Data Engineer ist eine gute Ausgangsbasis. Sein (oder ihr) Bewertungsreport wird die Ansatzpunkte für weitere Schritte Richtung Automatisierung identifizieren. Gut möglich, dass dabei überflüssige manuelle Prozesse gefunden werden, die das Radar unterfliegen oder alten Strukturen geschuldet sind. Der Blick eines externen Experten hilft gegen diese Form von Betriebsblindheit.

Was kannst du durch Automatisierung gewinnen – zu welchen Kosten

Der Data Engineer kann zudem eine Potentialanalyse erstellen. Sprich: Er kann einerseits kalkulieren, was jeder weitere Automatisierungsschritt an Aufwänden und Kosten verursacht – und andererseits eruieren, welche Ersparnisse zu erzielen sind. Mag sein, dass dann der eine oder andere manuelle Prozess aus alten Strukturen für die Automatisierung nach hinten priorisiert wird, weil der Ertrag gering ist in Relation zu den Kosten. Wie eben ein mechanischer Handrasenmäher auch noch eine pragmatische und gute Lösung für einen kleinen Garten ist! Allerdings werden bei der Potentialanalyse nicht nur die direkten Kostenersparnisse zu betrachten sein. Denn mancher Geschäftsprozess, manches intelligente Konzept wird erst durch Automatisierung möglich. Das geht schon bei einer einfachen Personalisierung von Newslettern los. Zu viel Pragmatismus beziehungsweise ein verengter Blick allein auf die Kostenseite wird einer Weiterentwicklung hin zu einer kundenzentrischen Organisation im Weg stehen. Automatisierte Datenverarbeitung und Datenbereitstellung stehen eben für Effizienz UND für Intelligenz im digitalisierten Marketing.

Wie kannst du den Automatisierungsgrad konkret steigern

Am Ende geht es dann um ganz konkrete Dinge. Um ein Konzept, wie du aus Empfehlungen und Priorisierungen echte Entwicklung hin zu datengetriebenen Geschäftsprozessen erreichst wird. Nach der Identifikation folgt die Spezifikation von Ansätzen zur weiteren Automatisierung von Datenverarbeitung und Datenbereitstellung. Natürlich sind da auch deine Fachabteilungen im Data Management gefragt, die deine Daten- und Systemarchitektur am besten kennen. Jedoch hilft auch hier der Blick von außen, gerade um der Verlockung kurz gedachter Work-arounds zu widerstehen. Denn es geht ja um Weiterentwicklung im Data Management. Du willst deine Organisation zukunftsfest machen. Die Erfahrung und Expertise versierter Data Engineers ist hier gut angelegt.

Roboter sind ganz prima in der Datenverarbeitung

Ein automatisierter Prozess braucht ein perfektes Umfeld. Sollte es Probleme geben, dann wird er sie nicht alleine lösen können. Vielleicht wird er sie nicht einmal als solche erkennen, sondern einfach weiterwerkeln und schlechte Ergebnisse liefern. Deshalb brauchen Mähroboter und Marketingautomation menschliche Betreuung. Den Hausbesitzer, der das Begrenzungskabel legt und ein Auge darauf hat, ob zum Beispiel Igel gefährdet werden. Und den Data Engineer, der aus seiner Erfahrung heraus einschätzen kann, was für deine datengetriebenen Geschäftsprozesse die beste Lösung ist.

Marketingautomation

Unter Marketingautomation werden Lösungen verstanden, die Geschäftsprozesse auf Basis programmierter Logiken autonom steuern. Zur Marketingautomation gehören etwa die Funktionen Data Warehouse, Kommunikationsausteuerung im CRM, Web-Tracking sowie weitere Workflows der Wertschöpfungskette. Die Automatisierung erleichtert Marketern die Planung, Steuerung und Auswertung von umfangreichen Marketingkampagnen – erhöht typischerweise die Relevanz für den Kunden und die Effizienz aus Unternehmenssicht. Da intelligentes, kundenzentrisch ausgerichtetes Marketing auf eine Vielzahl von Datenquellen und Verarbeitungsprozessen angewiesen ist, gewinnt Marketingautomation mit steigendem Digitalisierungsgrad und damit einhergehenden Datenmengen an Bedeutung. Beispielhafte Anwendungen für Marketingautomations-Tools:
• Planung, Steuerung und Auswertung komplexer crossmedialer Kampagnen
• Übersetzung von Kundendaten in verwertbare Insights (Analytics)
• Newsletter-Versand mit personalisierten oder dynamisierten Inhalten
• Sammlung, Pflege und Überprüfung von Kundendaten oder Leads

Gerne unterstützen dich unsere erfahrenen Data Engineers bei Bewertungsreport, Potentialanalyse und Umsetzungskonzept hinsichtlich automatisierter Datenverarbeitung und Datenbereitstellung. Vereinbare hier einen unverbindlichen Gesprächstermin mit uns.

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