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Uniserv launcht Datenanalyse-Angebot „Smart Data Check“

Kurzbeschreibung

Qualitätsbewertung des vorhandenen Datenbestands erleichtert Start in Datenmanagement-Projekte

 

Pforzheim, 07. Oktober 2020 – Voraussetzung für einen erfolgreichen Vertrieb, für eine unternehmerische Planungssicherheit, für ein effizientes Marketing und für guten Kundenservice sind qualitativ hochwertige Geschäftspartnerdaten. Wie eine Umfrage des Customer Data-Experten Uniserv im Juni 2020 ergab, sind sich mehr als zwei Drittel aller deutscher Führungskräfte der Bedeutung von qualitativ hochwertigen Geschäftspartnerdaten bewusst und empfinden auch eine ganzheitliche Sicht auf diese Daten als sehr wichtig. Allerdings stimmt bei mindestens einem Viertel die Datenqualität nicht. Um Unternehmen die Möglichkeit zu geben, ihre Datenqualität professionell bewerten zu lassen, bevor sie Datenmanagement-Projekte angehen, bietet Uniserv ab sofort den „Smart Data Check“ an.

 

Der Smart Data Check bewertet die Qualität des Datenbestands anhand von standardisierten Dimensionen und Metriken. Persönliche Daten sowie Adress- und Kommunikationsdaten werden mit Hilfe von erprobten Data Quality Lösungen unter anderem auf Vollständigkeit, Korrektheit, Eindeutigkeit und Erreichbarkeit geprüft.

 

„Kurz gesagt beantwortet der Smart Data Check Unternehmen die Frage: Wie gut sind meine Daten wirklich? Denn wie unsere langjährige Erfahrung zeigt, ist die Datenqualität deutscher Unternehmen – trotz des gestiegenen Bewusstseins für die Wichtigkeit – noch nicht da, wo sie sein könnte“, erklärt Sebastian Krebs, Head of Consulting bei Uniserv. „Dadurch entstehen nicht nur interne Hürden, sondern auch Folgekosten. Denn eigentlich gehört vor allem die Datenqualität zu den Grundlagenthemen, die zwingend erledigt sein müssen. Erst wenn diese stimmt, können Unternehmen ihre darauf aufbauenden Projekte angehen. In der Logistik können das zum Beispiel alternative Zustellungen sein und im Bankenbereich das Thema Geldwäschebekämpfung. Der stationäre Handel wiederum kann sein Geschäft digitalisieren, die Energiebranche etwa mit Smart Metering starten und Versicherungen können beispielsweise spartenübergreifend agieren.“

 

Der Smart Data Check liefert Unternehmen eine anschauliche Analyse und belastbare Ergebnisse, die den Ist-Zustand der Datenqualität in einem transparenten Prozess vor Augen führen. Diese können als Grundlage für die Entwicklung weiterer Maßnahmen zur Verbesserung der Datenqualität genutzt werden.

 

Weitere Informationen zum Smart Data Check finden Sie hier: www.uniserv.com/services/smart-data-check/

 

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Über Uniserv

Uniserv ist Experte für das erfolgreiche Management von Geschäftspartnerdaten. Mit seinen Customer Data Management Lösungen steigert Uniserv Wert und Nachhaltigkeit von Beziehungen mit Kunden und Geschäftspartnern. Mit unseren Master Data Management und Customer Data Platform Lösungen erhalten unsere Kunden eine 360°-Sicht auf ihre Geschäftspartner. Damit schaffen sie die Grundlage, um Kundendaten bestmöglich zu nutzen und eine erfolgreiche Customer Journey zu gestalten. Die Uniserv Data Quality Lösungen und Services bilden die Basis, um korrekte, aktuelle und vollständige Geschäftspartnerdaten zu gewährleisten. So entsprechen diese stets den Anforderungen des Business, alle Fachabteilungen verfügen über konsistentes Kundenwissen und können flexibel mit qualitätsgesicherten Geschäftspartnerdaten arbeiten. So profitieren Uniserv Kunden unmittelbar von effizienten Geschäftsprozessen, fundierten Entscheidungsgrundlagen, direkten Wettbewerbsvorteilen und niedrigeren Kosten. Am Stammsitz in Pforzheim sowie in den Niederlassungen in Paris, Frankreich, und Cluj, Rumänien, beschäftigt das Unternehmen über 130 Mitarbeiter. Mit mehreren Tausend Installationen weltweit zählt Uniserv branchenübergreifend und international zahlreiche renommierte Unternehmen wie beispielsweise Allianz, Deutsche Bank, DPD, E-ON, Finanzinformatik, KIND, koelnmesse, Lufthansa, Orange, Otto, Siemens, TUI und VOLKSWAGEN zu seinen Kunden.

 

Mehr Informationen unter www.uniserv.com.

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