Bewerten der Datenqualität
Lernziele
Nachdem Sie diese Lektion abgeschlossen haben, sind Sie in der Lage, die folgenden Aufgaben auszuführen:
- Benennen verschiedener Verwendungsmöglichkeiten von Daten zur Unterstützung von Unternehmenszielen
- Aufzählen von Möglichkeiten zur Bewertung der Datenqualität
- Installieren der "Data Quality Analysis Dashboards App" und interpretieren der Dashboards
Hinweis
Lernen Sie auf Deutsch? Beginnen Sie die Aufgabe in einem Trailhead Playground in der Sprache Deutsch und verwenden Sie für die Navigation die in Klammern angegebenen Übersetzungen. Kopieren und fügen Sie nur die Angaben in Englisch ein, da zur Überprüfung der Aufgabe Daten in Englisch benötigt werden. Wenn Sie die Aufgabe in Ihrer deutschen Organisation nicht bestehen, empfehlen wir Ihnen folgende Vorgehensweise: (1) Stellen Sie das Gebietsschema auf USA um, (2) legen Sie Englisch als Sprache fest (Anweisungen dazu finden Sie hier) und (3) klicken Sie erneut auf die Schaltfläche "Check Challenge" (Aufgabe überprüfen).
Weitere Details dazu, wie Sie die übersetzte Trailhead-Umgebung optimal nutzen können, finden Sie unter dem Badge "Trailhead in Ihrer Sprache".
Feststellen, wie Daten in Ihrem Unternehmen genutzt werden
Als Salesforce-Administrator Ihres Unternehmens sind Sie der Wächter seiner Kundendaten. Setzt man die Daten mit der Umwelt und Ihr Unternehmen mit der Erde gleich, dann sind Sie praktisch Captain Planet! Das ist eine ziemlich wichtige Aufgabe, die schon einen Spezialanzug wert ist! Deshalb reagierten Sie auch etwas verhalten, als Sie die Verkaufsleitern neulich fragte: "Wie schlecht sind unsere Daten denn genau?”
Ihre Reaktion ist die eines echten Superhelden: Sie gehen zurück an Ihren Schreibtisch und erstellen ein paar Berichte.
Leider sind die Berichte bei der Klärung Ihrer Datenprobleme ungefähr so hilfreich wie das Video einer Katze auf einem Roboterstaubsauger, das Ihnen zur Zeit nicht mehr aus dem Kopf geht. Ihnen wird klar, dass Sie keine Ahnung haben, wie Sie die Qualität der Daten Ihres Unternehmens bewerten sollen. Leere Felder? Doppelte Datensätze? Falsche Informationen? Wo sollen Sie da anfangen?!
Dann erinnern Sie sich an etwas, das Sie gelesen haben: Der erste Schritt bei der Bewertung der Datenqualität besteht darin festzustellen, wie das Unternehmen Kundendaten zur Unterstützung seiner Ziele nutzt. Das klingt doch wie ein guter Ausgangspunkt.
Sie treffen sich mit Führungskräften und Vertriebsmitarbeitern von Gelato und stellen ihnen folgende Fragen:
- Wie lauten Ihre Geschäftsziele?
- Welche Kundendaten sind zur Unterstützung dieser Ziele erforderlich?
- Wie nutzen Sie diese Kundendaten?
- Wo sind Ihre Kundendaten gespeichert?
Es stellt sich heraus, dass zwar jede Abteilung eigene Ziele hat, viele Abteilungen jedoch dieselben Kundendaten nutzen. Leider gibt es in jeder Abteilung eigene Verfahren zum Erheben und Pflegen dieser Daten. Zum Beispiel benötigen fast alle Abteilungen Kundenkontaktdaten. Doch jede Abteilung nutzt ihre eigene Datenquelle für diese Kontaktdaten. Der Vertrieb verwendet Salesforce, die Buchhaltung nutzt ein kompliziertes System aus Tabellenblättern und beim Kundensupport lässt sich erst gar kein System erkennen. Dasselbe Trauerspiel herrscht bei sämtlichen Arten vom Daten im Unternehmen vor.
Sie versuchen nach Kräften zwei Abteilungen zu finden, die dasselbe Verfahren zur Erstellung von Datensätzen verwenden. Doch es wäre wahrscheinlich leichter, einen Vegetarier beim Spanferkelessen zu finden. Sie fragen bei mehreren Vertriebsleitern nach. Eine antwortet, dass ihr Team alle Kundendaten in einem freigegebenen Tabellenblatt verwaltet. Am Monatsende über trägt ihre Assistentin die Daten in Salesforce. Zumindest war das so, bis die Assistentin vor drei Monaten gekündigt hat. Ein anderer Vertriebsleiter erklärt, dass sich sein Team nicht damit aufhält, die Daten in Salesforce zu übertragen (obwohl das in den Unternehmensrichtlinien festgeschrieben ist!).
Bei solchen "Datenpflege"-Praktiken ist es kein Wunder, dass Ihre Berichte mit doppelten Datensätzen, unvollständigen Datensätzen und veralteten Daten gespickt sind. Leider erscheint jetzt keine Datenfee, bei der Sie drei Wünsche frei haben. Wenn es im Unternehmen keine speziell für die Datenqualität abgestellten Ressourcen gibt, lässt die Datenqualität mit hoher Wahrscheinlichkeit zu wünschen übrig.
Sie fassen alle Ihre Erkenntnisse in einer praktischen Übersichtstabelle zusammen.
Geschäftsziel |
Abteilungen |
Erforderliche Daten |
|---|---|---|
Bewerben neuer Dienstleistungen |
Marketing |
Name, Firma, E-Mail, Adresse, Telefon, Branche, Anzahl der Mitarbeiter, Jahresumsatz |
Bewerten und Weiterleiten von Leads |
Vertrieb |
Name, Firma, E-Mail, Adresse, Telefon, Anzahl der Mitarbeiter, Jahresumsatz, Branche, Status, Inhaber, Lead-Quelle |
Nachverfolgen und Konvertieren von Leads |
Vertrieb |
Name, Firma, E-Mail, Adresse, Telefon, Anzahl der Mitarbeiter, Jahresumsatz, Branche, Status, Inhaber, Zuletzt geändert am, Lead-Quelle, Nächste Schritte |
Planen und Anpassen von Regionen |
Vertrieb, Marketing, Kundensupport |
Name, Firma, E-Mail, Adresse, Telefon, Anzahl der Mitarbeiter, Jahresumsatz, Branche, Inhaber |
Nachverfolgen von Serviceanforderungen |
Kundensupport, Vertrieb, Rechtsabteilung |
Name, Firma, E-Mail, Adresse, Telefon, Priorität, Ursache, Eskalationsdaten, Anfragentyp, SLA-Flag, Ursprung der Anfrage, Beschreibung |
Erkennen von Cross-Selling- und Upselling-Opportunities |
Vertrieb, Marketing |
Firma, Branche, Jahresumsatz, Anzahl der Mitarbeiter |
Rechnungsstellung |
Kundensupport, Vertrieb, Rechtsabteilung, Finanzabteilung |
Name, Firma, E-Mail, Adresse, Telefon, Produkte |
Kommunikation mit Kunden |
Vertrieb, Marketing, Personalabteilung, Kundensupport, Rechtsabteilung |
Name, Firma, E-Mail, Adresse, Telefon, Produkte |
Sie senden Ihre Ergebnisse an die Verkaufsleiterin und sind richtig stolz auf sich. Sie lobt Ihre Arbeit, hat jedoch eine Frage: “Was ist schlecht an den Daten, die wir haben?”
Prüfen von Datenqualitätsberichten und -Dashboards
Es ist toll zu wissen, wie Ihr Unternehmen Daten nutzt, um seine Ziele zu unterstützen. Dieses Wissen ist aber ungefähr so nützlich wie eine VHS-Kassette in einem modernen Media Player, wenn Sie die Daten nicht in ein zugängliches, sinnvolles Format bringen (d. h. in Salesforce!).
“Was ist schlecht an den Daten, die wir haben?”, fragte Sie die Verkaufsleiterin. Wie heißt es so schön: Probieren geht über Studieren. Am besten lässt sich Datenqualität bewerten, wenn man sich die Daten (oder den Mangel an Daten) ansieht. Jede Abteilung bei Gelato wurde aufgefordert, Salesforce als einzige Datenquelle zu nutzen. Das haben Ihnen bei den Gesprächen auch die Führungskräfte und Vertriebsmitarbeiter bestätigt. Doch am besten untermauern Sie Ihre Ergebnisse, indem Sie die Daten in Salesforce prüfen. Wenn Sie den Führungskräften die Datenlücken in Salesforce zeigen, werden diese der Datenqualität sicherlich mehr Priorität geben. Wenn also Probieren über Studieren geht, wie gehen Sie dann zum Probieren vor?
Für die Datenqualität sind verschiedene Aspekte wichtig. Das Verständnis dieser Dimensionen ist eine wichtige Voraussetzung für die Behebung von Datenproblemen. (Die Behebung von Datenproblemen sehen wir uns in der nächsten Lektion an.)
Dimension der Datenqualität |
Beschreibung |
Bewertung |
|---|---|---|
Alter |
Daten werden leider nicht wie guter Wein mit zunehmendem Alter immer besser. Wann wurden die einzelnen Datensätze zuletzt aktualisiert? |
Führen Sie einen Bericht aus, der die Angaben im Feld "Zuletzt geändert am" für Datensätze abruft. Welcher Prozentsatz der Datensätze wurde kürzlich aktualisiert? |
Vollständigkeit |
Currywurst ohne Curry? Das geht gar nicht! Und ebenso wenig finden Sie Upselling-Opportunities ohne vollständige Informationen über Unternehmenshierarchie und -branche. Sind alle wichtigen Unternehmensfelder der Datensätze ausgefüllt? |
Erstellen Sie eine Liste der Felder, die für jeden Anwendungsfall im Unternehmen erforderlich sind. Führen Sie dann einen Bericht aus, der den Anteil fehlender Angaben für diese Felder zeigt. Sie können auch eine Datenqualitätsanwendung aus AppExchange verwenden. |
Genauigkeit |
Sie werden nicht Olympiasieger, wenn Sie das Ziel verfehlen. Sind Ihre Daten so genau wie möglich? Wurden sie mit einer vertrauenswürdigen Quelle verglichen? |
Installieren Sie eine Datenqualitätsanwendung aus AppExchange. Diese kann Ihre Datensätze mit einer vertrauenswürdigen Quelle vergleichen und zeigen, wie Sie Ihre Daten verbessern können. |
Konsistenz |
Werden innerhalb der Datensätze die gleichen Formatierungen, Schreibweisen und Sprachen verwendet? |
Führen Sie einen Bericht aus, um die für die Felder "Datum", "Währung", "Staat", "Land", "Region" und "Sprache" verwendeten Werte anzuzeigen. Wie viele Varianten gibt es bei einem einzelnen Wert? |
Duplikate |
Manchmal ist weniger mehr. Doppelte Daten bedeuten häufig Ineffizienz. Sind doppelte Datensätze und Daten in Ihrer Organisation vorhanden? |
Verwenden Sie die Funktionen zur Duplikatsverwaltung in Salesforce und installieren Sie eine Duplikaterkennungsanwendung aus AppExchange. |
Verwendung |
Nutzen oder entfernen! Werden Ihre Daten in Berichten, Dashboards und Anwendungen genutzt? |
Prüfen Sie die verfügbaren Tools und Ressourcen der Anwendungsfälle im Unternehmen. Wird die Datennutzung optimiert? |
Der Gedanke an die ganze Arbeit zur Erstellung dieser Berichte bereitet Ihnen Kopfschmerzen. Sie schlürfen gerade Ihren dritten Frappuccino des Tages als Sie über Salesforce AppExchange stolpern. Hier finden Sie ein ganzes Sammelsurium von Paketen zur Bewertung der Qualität Ihrer Daten hinsichtlich verschiedenster Dimensionen. Mit einigen wenigen Klicks stehen Ihnen jede Menge Berichte und Dashboards zur Verfügung.
Eines der AppExchange-Pakete gefällt Ihnen ganz besonders, und zwar Data Quality Analysis Dashboards App. Weitere nützliche AppExchange-Pakete finden Sie im Abschnitt "Ressourcen".
Installieren und Ausführen der "Data Quality Analysis Dashboards App"
Im Folgenden werden die Schritte zum Installieren der Data Quality Analysis Dashboards App aus AppExchange beschrieben. Eine ausführliche Anleitung finden Sie im Installationshandbuch "Application Installation Guide".
Um die Schritte in diesem Modul zu befolgen und auszuprobieren, müssen Sie das Paket in Ihrem Trailhead Playground installieren. Befolgen Sie die folgenden Anweisungen, um einen Playground zu starten und das Paket zu installieren. Sie verwenden dieses Paket und den Playground auch zum Absolvieren der praktischen Aufgabe.
Blättern Sie zunächst nach unten auf dieser Seite zum Abschnitt "Launch (Starten)", um Ihren Trailhead Playground zu starten. Wenn Sie in Ihrer Organisation eine Registerkarte mit der Bezeichnung "Paket installieren" sehen, großartig! Führen Sie die folgenden Schritte aus.
Falls nicht, klicken Sie auf 
, um den App Launcher zu starten, dann auf Playground Starter und folgen Sie den Schritten. Wenn Sie die Anwendung Playground Starter nicht sehen, kopieren Sie diesen Installationslink und lesen Sie in der Salesforce-Hilfe den Artikel zum Installieren eines Pakets oder einer Anwendung zum Bewältigen einer Trailhead-Aufgabenstellung.
- Klicken Sie auf die Registerkarte Install a Package (Paket installieren).
- Fügen Sie 04t20000000D24R in das Feld ein.
- Klicken Sie auf Installieren.
- Wählen Sie Nur für Administratoren installieren aus und klicken Sie dann auf Installieren.
Nach der Installation des Pakets sehen Sie eine Bestätigungsseite und erhalten eine E-Mail an die Adresse, die mit Ihrem Playground verknüpft ist. Klicken Sie in Ihrem Trailhead Playground im Anwendungsmenü auf Dashboards. Um alle im Paket enthaltenen Dashboards anzuzeigen, klicken Sie auf Alle Dashboards.
Wenn Sie das Dashboard "High Level Data Quality Analysis" ausführen, wird Folgendes angezeigt:
Wenn Sie das Datenqualitäts-Dashboard "Account, Contacts & Opportunities" ausführen, wird Folgendes angezeigt:
Laut der Dashboards ist die Datenqualität von Gelato ziemlich gut, könnte aber durchaus noch verbessert werden. Sehen wir uns die Opportunity-Daten von Gelato näher an. Das Dashboard "Account, Contact & Opportunity Data Quality" zeigt, dass bei vielen Opportunities Angaben für wichtige Unternehmensfelder fehlen, wie etwa "Lead-Quelle" und "Nächste Schritte". Sie haben bereits festgestellt, dass diese Daten wichtig zum Erreichen der Unternehmensziele von Gelato sind, die Gelato-Vertriebsteams sollten sich also vorrangig daran machen, diese Felder auszufüllen.
Sie teilen die Ergebnisse der Verkaufsleiterin mit. Sie ist sichtbar beeindruckt und überzeugt, dass es wichtig ist, dass Gelato die Datenqualität verbessert. "So, das wäre erledigt", denken Sie sich, machen auf dem Absatz kehrt und beginnen fröhlich zu Ihrem Schreibtisch zurück zu hüpfen. Da haben Sie sich leider zu früh gefreut. Die Verkaufsleitern bestimmt einen Verantwortlichen für die Verbesserung der Datenqualität. Raten Sie einmal, wer das sein soll? Stimmt genau! Sie bekommen die Aufgabe herauszufinden, wie die Datenqualität bei Gelato verbessert werden kann. In der nächsten Lektion erfahren Sie, wie das zu schaffen ist!
Ressourcen
- AppExchange: Data Quality Analysis Dashboards App
- Hilfe: Build a New Report
- Hilfe: Help Your Users Minimize or Merge Duplicates
- Trailhead: Entwickeln einer AppExchange-Strategie
- Anleitung: Application Installation Guide