Warum ist Datenqualität wichtig?

30.April 2019

Daten sind heutzutage ein heißes Thema in der Geschäftswelt. Jeder möchte über die Erkenntnisse und den Wert sprechen, den er aus Daten ziehen kann. Das hat einen guten Grund: Daten sind eine der wertvollsten Ressourcen, die Marketingfachleuten, Agenturen, Verlagen, Medienunternehmen und anderen zur Verfügung stehen.

Aber Daten sind nur nützlich, wenn sie von hoher Qualität sind. Schlechte Daten sind bestenfalls belanglos. Im schlimmsten Fall kann es dazu führen, dass Unternehmen kostspielige Fehler machen. IBM schätzt, dass schlechte Daten die US-Wirtschaft jährlich 3,1 Billionen US-Dollar kosten. Diese Kosten entstehen durch die Zeit, die Mitarbeiter damit verbringen müssen, fehlerhafte Daten und Fehler zu korrigieren, die Fehler bei Kunden verursachen.

Natürlich ist die Verbesserung der Qualität Ihrer Daten eine große Chance. Schauen wir uns die Datenqualität genauer an und warum sie so wichtig ist.

Behandelte Themen:

• Was ist Datenqualität?
• Ein Beispiel für gute Datenqualität
• Warum ist Datenqualität wichtig?
• Was sind die Vorteile einer guten Datenqualität?
• So sammeln Sie qualitativ hochwertige Daten
• Hochwertige Daten kaufen
• Wie Lotame Ihnen helfen kann, die Datenqualität sicherzustellen

Was ist Datenqualität?

Stellen Sie sicher, dass Sie Qualitätsdaten verwenden

Mehrere Faktoren tragen zur Qualität der Daten bei, darunter:

Genauigkeit

Unter den Vermarktern, die demografische Daten kaufen, geben 84 Prozent an, dass Genauigkeit für ihre Kaufentscheidungen sehr wichtig ist. Genauigkeit bezieht sich darauf, wie gut die Daten die realen Bedingungen beschreiben, die sie beschreiben sollen. Ungenaue Daten verursachen klare Probleme, da Sie zu falschen Schlussfolgerungen kommen können. Die Maßnahmen, die Sie auf der Grundlage dieser Schlussfolgerungen ergreifen, haben möglicherweise nicht die erwarteten Auswirkungen, da sie auf ungenauen Daten basieren. Zum Beispiel könnten Daten einen Vermarkter dazu bringen zu glauben, dass seine Kunden hauptsächlich Frauen in ihren 20ern sind. Wenn diese Daten ungenau sind und ihre Kunden tatsächlich hauptsächlich Männer in den 40ern sind, Dann werden sie mit ihren Anzeigen auf die falsche Gruppe abzielen.

Vollständigkeit

Wenn die Daten vollständig sind, gibt es keine Lücken. Alles, was gesammelt werden sollte, wurde erfolgreich gesammelt. Wenn ein Kunde beispielsweise mehrere Fragen in einer Umfrage übersprungen hat, sind die von ihm übermittelten Daten nicht vollständig. Wenn Ihre Daten unvollständig sind, haben Sie möglicherweise Probleme, genaue Erkenntnisse daraus zu gewinnen. Wenn jemand einige der Fragen in einer Umfrage überspringt, kann dies dazu führen, dass der Rest der bereitgestellten Informationen weniger nützlich ist. Wenn ein Befragter beispielsweise sein Alter nicht angibt, ist es schwieriger, Inhalte basierend auf seinem Alter auf Personen auszurichten.

Relevanz

Die von Ihnen gesammelten Daten sollten auch für die Kampagnen und Initiativen nützlich sein, für die Sie sie verwenden möchten. Selbst wenn die von Ihnen gesammelten Informationen alle anderen Merkmale von Qualitätsdaten aufweisen, sind sie für Sie nicht nützlich, wenn sie für Ihre Ziele nicht relevant sind. Es ist wichtig, Ziele für Ihre Datenerfassung festzulegen, damit Sie wissen, welche Art von Daten erfasst werden sollen.

Gültigkeit

Die Gültigkeit bezieht sich auf die Art und Weise, wie die Daten gesammelt werden, und nicht auf die Daten selbst. Daten sind gültig, wenn sie im richtigen Format, vom richtigen Typ und im richtigen Bereich vorliegen. Wenn Daten diese Kriterien nicht erfüllen, können Probleme beim Organisieren und Analysieren auftreten. Einige Software kann Ihnen helfen, Daten in das richtige Format zu konvertieren. Wenn Sie beispielsweise Daten über die Tageszeit sammeln, zu der Benutzer Ihre Website besuchen, müssen Sie sich für das Format entscheiden, das Sie verwenden möchten. Sie können die 24-Stunden-Zeit verwenden und zwei Ziffern für Minuten und zwei für Stunden verwenden. Beispiele für dieses Datenformat wären 14:34, 17:05 und 08:42. Daten, die diesem Format nicht folgen, sind ungültig.

Aktualität

Aktualität bezieht sich darauf, wie kürzlich das Ereignis, das die Daten darstellen, aufgetreten ist. Im Allgemeinen sollten Daten so bald wie möglich nach dem realen Ereignis aufgezeichnet werden. Daten werden im Laufe der Zeit in der Regel weniger nützlich und weniger genau. Daten, die Ereignisse widerspiegeln, die in jüngerer Zeit stattgefunden haben, spiegeln eher die aktuelle Realität wider. Die Verwendung veralteter Daten kann zu ungenauen Ergebnissen führen und Maßnahmen ergreifen, die nicht der aktuellen Realität entsprechen.

Konsistenz

Wenn Sie ein Datenelement oder sein Gegenstück über mehrere Datensätze oder Datenbanken hinweg vergleichen, sollte es dasselbe sein. Dieser fehlende Unterschied zwischen mehreren Versionen eines einzelnen Datenelements wird als Konsistenz bezeichnet. Ein Datenelement sollte sowohl in seinem Inhalt als auch in seinem Format konsistent sein. Wenn Ihre Daten nicht konsistent sind, können verschiedene Gruppen unter unterschiedlichen Annahmen darüber arbeiten, was wahr ist. Dies kann bedeuten, dass die verschiedenen Abteilungen in Ihrem Unternehmen nicht gut koordiniert sind und möglicherweise sogar unwissentlich gegeneinander arbeiten.

Ein Beispiel für gute Datenqualität

Angenommen, Sie sind ein Vermarkter und erstellen eine Kampagne zur Förderung einer Marke für Bio-Hundefutter. Sie möchten die besten Tageszeiten für die Schaltung von Online-Anzeigen ermitteln, um den Webshop der Marke zu bewerben. Um dies herauszufinden, können Sie auf der Website der Marke Daten darüber sammeln, wann Personen normalerweise Hundefutter kaufen. So können Sie sicherstellen, dass Ihre Daten von hoher Qualität sind:

• Genauigkeit: Da Sie die Daten direkt von der Website Ihres Kunden sammeln, können Sie sich auf deren Genauigkeit verlassen.
• Vollständigkeit: Um sicherzustellen, dass Ihre Daten vollständig sind, sammeln Sie die gleichen Informationen über jeden Kunden. Zum Beispiel möchten Sie vielleicht wissen, welche Artikel sie gekauft haben, ihre Bestellsumme, wie sie bezahlt haben und zu welchen Zeiten sie die Transaktionen gestartet und abgeschlossen haben.
• Relevanz: Nur die Daten, die sich auf den Kauf von Hundefutter beziehen, sind für Ihre Kampagne relevant.
• Gültigkeit: Stellen Sie sicher, dass Sie alle Ihre Zeitdaten im selben Format erfassen.
• Aktualität: Importieren Sie Ihre Daten so schnell wie möglich und verwenden Sie nur Daten innerhalb eines vorgegebenen Zeitrahmens.
• Konsistenz: Wenn Sie Ihre Daten an mehreren Orten speichern, stellen Sie sicher, dass sie über alle hinweg konsistent sind.

Wenn Ihre Daten alle diese Kriterien erfüllen, können Sie sicher sein, dass Ihre Daten von hoher Qualität sind.

Warum ist Datenqualität wichtig?

Stellen Sie sicher, dass Sie Qualitätsdaten verwenden

Mit der Verbesserung der Datenverwaltungstechniken und -technologien werden Daten für Unternehmen immer wichtiger. Immer mehr Unternehmen nutzen Daten, um Entscheidungen über Marketing, Produktentwicklung, Finanzen und mehr zu treffen. Da immer mehr Unternehmen von den Vorteilen von Daten profitieren, wird deren Nutzung immer wichtiger, um mit der Konkurrenz Schritt zu halten. Unternehmen, die Daten und verwandte Technologien nicht nutzen, riskieren, ins Hintertreffen zu geraten.

Damit Daten jedoch von Vorteil sind, müssen sie von hoher Qualität sein. Je besser die Qualität Ihrer Daten ist, desto mehr können Sie daraus herausholen. Wenn Ihre Informationen von geringer Qualität sind, können sie sogar schädlich sein. Wenn Sie eine Entscheidung auf schlechte Daten stützen, treffen Sie wahrscheinlich die falsche Wahl.

Neue Technologien erhöhen auch die Bedeutung von Daten und deren Qualität. Technologien wie künstliche Intelligenz und Automatisierung haben ein enormes Potenzial, aber der Erfolg dieser Technologien hängt stark von der Datenqualität ab. Maschinelles Lernen erfordert beispielsweise große Mengen genauer Daten. Je mehr gute Daten ein Algorithmus für maschinelles Lernen hat, desto schneller kann er Ergebnisse erzielen und desto besser werden diese Ergebnisse. In einer kürzlich von New Vantage Partners durchgeführten Umfrage unter Führungskräften gaben mehr als drei Viertel der Befragten an, dass der Anstieg der Datenmengen und -quellen zu erhöhten Investitionen in KI und kognitives Lernen führt.

Daten werden immer wichtiger für den Geschäftsbetrieb. Anstatt Daten getrennt von ihren anderen Funktionen zu behandeln, integrieren einige der erfolgreichsten Unternehmen von heute sie in alles, was sie tun. Diese verstärkte Integration bedeutet, dass sich die Datenqualität auf viele Aspekte eines Unternehmens auswirken kann, vom Marketing über den Vertrieb bis hin zur Erstellung von Inhalten.

Die Datenqualität ist auch aufgrund von Compliance-Problemen kritisch. Da sich die Vorschriften für Daten weiterentwickeln, wird es immer wichtiger, dass Unternehmen ihre Daten ordnungsgemäß verwalten. Es ist schwieriger, Compliance nachzuweisen, wenn Ihre Daten unorganisiert oder schlecht gepflegt sind. Dies ist besonders wichtig für Finanzdaten und sensible personenbezogene Daten, kann aber auch für andere Arten von Informationen gelten.

Was sind die Vorteile einer guten Datenqualität?

Stellen Sie sicher, dass Sie Qualitätsdaten verwenden

Ein gutes Datenmanagement ist entscheidend, um mit dem Wettbewerb Schritt zu halten und Chancen zu nutzen. Hochwertige Daten können auch verschiedene konkrete Vorteile für Unternehmen bieten. Einige der potenziellen Vorteile einer guten Datenqualität sind:

Fundiertere Entscheidungsfindung

Eine verbesserte Datenqualität führt zu einer besseren Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen. Je mehr qualitativ hochwertige Daten Sie haben, desto mehr Vertrauen können Sie in Ihre Entscheidungen haben. Gute Daten verringern das Risiko und können zu konsistenten Ergebnisverbesserungen führen.

Bessere Zielgruppenansprache

Die Datenqualität führt auch zu einer verbesserten Zielgruppenansprache. Ohne qualitativ hochwertige Daten sind Vermarkter gezwungen, sich an ein breites Publikum zu wenden, was nicht effizient ist. Schlimmer noch, sie müssen möglicherweise erraten, wer ihre Zielgruppe sein sollte. Wenn Sie über qualitativ hochwertige Daten verfügen, können Sie genauer bestimmen, wer Ihre Zielgruppe sein soll. Sie können dies tun, indem Sie Daten über Ihre aktuelle Zielgruppe sammeln und dann potenzielle neue Kunden mit ähnlichen Attributen finden. Sie können dieses Wissen nutzen, um Werbekampagnen gezielter auszurichten und Produkte oder Inhalte zu entwickeln, die die richtigen Personen ansprechen.

Effektivere Content- und Marketingkampagnen

Neben der Verbesserung des Targetings kann die Datenqualität auch dazu beitragen, Ihre Content- und Marketingkampagnen selbst zu verbessern. Je mehr Sie über Ihre Zielgruppe wissen, desto zuverlässiger können Sie Inhalte oder Anzeigen erstellen, die sie ansprechen. Wenn Sie beispielsweise Herausgeber einer Sportwebsite sind, können Sie Daten sammeln, aus denen hervorgeht, an welchen Sportarten Ihre Website-Benutzer am meisten interessiert sind. Wenn Sie feststellen, dass Golf eine Ihrer beliebtesten Kategorien ist, können Sie Ihr Content-Team anweisen, mehr golfbezogene Artikel und Videos zu erstellen. Wenn Sie feststellen, dass Golf bei Besuchern Ihrer Website, die Männer zwischen 45 und 64 Jahren sind, besonders beliebt ist, können Sie Benutzern in dieser Altersgruppe Golfinhalte anzeigen, wenn sie Ihre Website besuchen. Eine ähnliche Technik kann auf Inhalte angewendet werden, die als Teil einer Marketingkampagne verwendet werden.

Verbesserte Kundenbeziehungen

Hochwertige Daten können Ihnen auch dabei helfen, Ihre Kundenbeziehungen zu verbessern, was für den Erfolg in jeder Branche entscheidend ist. Das Sammeln von Daten über Ihre Kunden hilft Ihnen, sie besser kennenzulernen. Sie können Informationen über die Vorlieben, Interessen und Bedürfnisse Ihrer Kunden verwenden, um ihnen Inhalte zur Verfügung zu stellen, die sie ansprechen und sogar ihre Bedürfnisse antizipieren. Dies kann Ihnen helfen, starke Beziehungen zu ihnen aufzubauen. Durch ein ordnungsgemäßes Datenmanagement können Sie auch verhindern, dass Sie doppelte Inhalte an Kunden liefern, was für Ihr Publikum ärgerlich werden und Ihren Ruf schädigen kann.

Einfachere Implementierung von Daten

Hochwertige Daten sind auch viel einfacher zu verwenden als Daten schlechter Qualität. Wenn Sie qualitativ hochwertige Daten zur Hand haben, erhöht sich auch die Effizienz Ihres Unternehmens. Wenn Ihre Informationen nicht vollständig oder konsistent sind, müssen Sie viel Zeit damit verbringen, diese Daten zu korrigieren, um sie nutzbar zu machen. Dies nimmt Zeit weg von anderen Aktivitäten und bedeutet, dass es länger dauert, bis Sie die Erkenntnisse umsetzen, die Ihre Daten aufgedeckt haben. Qualitätsdaten helfen auch dabei, die verschiedenen Abteilungen Ihres Unternehmens auf dem gleichen Stand zu halten, damit sie effektiver zusammenarbeiten können.

Wettbewerbsvorteil

Wenn Sie Daten von besserer Qualität als Ihre Konkurrenten haben oder Ihre Daten effektiver nutzen als sie, gewinnen Sie einen Wettbewerbsvorteil. Daten sind eine der wertvollsten Ressourcen, über die Unternehmen heute verfügen, solange sie qualitativ hochwertig sind. Bessere Datenqualität bedeutet, dass Sie Chancen entdecken können, bevor es Ihre Konkurrenten tun. Sie können die Bedürfnisse der Interessenten besser antizipieren und daher die Wettbewerber im Vertrieb schlagen. Ein Mangel an guten Daten bedeutet verpasste Chancen und einen Rückstand gegenüber der Konkurrenz.

Erhöhte Rentabilität

Letztendlich können qualitativ hochwertige Daten zu einer erhöhten Rentabilität führen. Es kann Ihnen helfen, effektivere Marketingkampagnen zu erstellen und die Verkaufszahlen zu steigern. Es verringert auch die Anzeigenverschwendung und macht Ihre Marketingkampagnen kostengünstiger. Wenn Sie ein Publisher sind, können Daten ebenfalls zeigen, welche Arten von Inhalten auf Ihrer Website am beliebtesten sind und welche die meisten Einnahmen bringen. Mit diesen Informationen können Sie mehr Zeit und Ressourcen auf diese Art von Inhalten konzentrieren.

So sammeln Sie qualitativ hochwertige Daten

Stellen Sie sicher, dass Sie qualitativ hochwertige Daten verwenden

Das Sammeln qualitativ hochwertiger Daten kann eine Herausforderung sein. Probleme mit der Datenqualität können auftreten, wenn ein Unternehmen versucht, Datensysteme über verschiedene Abteilungen oder Anwendungen hinweg zu integrieren, neue Software zu implementieren oder Daten manuell einzugeben. Sie können auch auftreten, weil ein Unternehmen nicht über die richtigen Tools oder Prozesse verfügt. Es gibt jedoch Dinge, die Unternehmen tun können, um die Datenqualität zu verbessern. Die folgenden Schritte können dazu beitragen, die Erfassung von Qualitätsdaten sicherzustellen.

• Implementieren Sie einen Datenerfassungsplan: Um sicherzustellen, dass die von Ihnen erfassten Daten von hoher Qualität sind, müssen Sie über einen Datenerfassungsplan verfügen. Bestimmen Sie die Art der Daten, die Sie benötigen, um Ihre Ziele zu erreichen, und die Methoden, mit denen Sie sie sammeln und verwalten. Sie sollten auch die Rollen aller Mitarbeiter definieren, die an der Erfassung der Daten beteiligt sind, und Prozesse für die Kommunikation zwischen den Abteilungen in Bezug auf Daten festlegen. Seien Sie in Ihrem Plan spezifisch, um Verwirrung zu vermeiden und sicherzustellen, dass Sie Ihren Fortschritt messen können.
• Datenqualitätsstandards festlegen: Erstellen Sie Datenqualitätsstandards, anhand derer Sie bestimmen, welche Daten beibehalten, welche gelöscht und welche korrigiert werden sollen. Alle an der Verwaltung Ihrer Daten Beteiligten sollten sich auf diese Standards einigen und diese verstehen. Dies gewährleistet die Konsistenz in Ihrer gesamten Organisation.
• Einen Plan für die Datenkorrektur erstellen: Sie müssen Regeln für die Korrektur von Daten erstellen. Diese Regeln sollten definieren, wer für die Korrektur von Daten verantwortlich ist und welche Methoden sie zur Behebung verwenden sollten. Dies ist auch wichtig, um die Konsistenz Ihrer Daten sicherzustellen.
• Plan für die Datenintegration und -verteilung über Abteilungen hinweg: Zusätzlich sollten Sie einen Plan für die Integration und Verteilung Ihrer Daten über die verschiedenen Abteilungen innerhalb Ihrer Organisation erstellen. Bei diesem Schritt treten häufig Probleme mit der Datenqualität auf, da das Kopieren von Daten, das manuelle Bearbeiten oder das Senden an verschiedene Softwareplattformen die Möglichkeit bietet, sie zu ändern. Das Erstellen konkreter Pläne für diesen Schritt kann dazu beitragen, diese Probleme zu vermeiden.
• Ziele für die laufende Datenerfassung setzen: Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass die Verbesserung der Datenqualität keine einmalige Aufgabe ist. Die Sicherstellung der Datenqualität erfordert kontinuierliche Anstrengungen. Die Dokumentation von Datenqualitätsproblemen kann bei diesen laufenden Bemühungen hilfreich sein, indem sichergestellt wird, dass sich Fehler nicht wiederholen. Der Fokus sollte auf der kontinuierlichen Verbesserung Ihres Datenerfassungsplans liegen.

Datenmanagementtechnologien können die Datenqualität viel effizienter und einfacher sicherstellen. Die Lotame Data Solutions-Plattform kann beispielsweise alle Ihre Daten an einem Ort zusammenführen, um die Organisation zu vereinfachen und die Qualität sicherzustellen. Auf diese Weise können Sie Ihre Daten integrieren, um ein vollständiges Bild Ihrer Zielgruppe zu erhalten, Ihre Daten schneller zu analysieren und effektiver zu nutzen.

Beschaffung hochwertiger Daten

Sicherstellen, dass Sie Qualitätsdaten verwenden

Wenn es um Daten geht, die Sie direkt von Ihren Kunden erfassen, ist die Gewährleistung der Datenqualität in gewisser Weise relativ einfach. Da Sie es selbst sammeln und es direkt von der Quelle stammt, können Sie einigermaßen auf seine Genauigkeit vertrauen. Sie müssen nur sicherstellen, dass Sie über einen Erfassungsplan verfügen, der Gültigkeit, Konsistenz, Relevanz und die anderen Aspekte der Datenqualität sicherstellt.

Diese Daten, die Sie direkt von Ihren Kunden erfassen, werden als Erstanbieterdaten bezeichnet. Es gibt auch zwei andere Arten von Daten – Second-Party-Daten und Third-Party-Daten.

Second-Party-Daten sind im Wesentlichen die First-Party-Daten einer anderen Organisation. Sie kaufen es direkt von der Organisation, die es sammelt. Die Art der Daten wird normalerweise als qualitativ hochwertig angesehen. Sie müssen nur sicherstellen, dass Sie es von einem seriösen Unternehmen kaufen und Informationen über die Quelle der Daten und deren Erfassung erhalten. Der Second-Party-Datenmarktplatz von Lotame kann Ihnen helfen, zuverlässige Datenverkäufer zu finden und sicherzustellen, dass Sie einen klaren Einblick in die Daten haben, die Sie kaufen. Second-Party-Daten sind nützlich, um die Größe Ihrer Zielgruppe zu erhöhen und in neue Märkte zu expandieren.

Daten von Drittanbietern sind Daten, die Sie aus Quellen beziehen, die nicht die ursprünglichen Sammler sind. Sie kaufen es normalerweise von Aggregatoren, die große Datenmengen aus verschiedenen Quellen in einem Datensatz sammeln. Sie können diese Daten zum Verkauf an Börsen wie dem Lotame Data Exchange finden. Einer der Hauptvorteile von Daten von Drittanbietern ist die Skalierung. Es eignet sich hervorragend, um Ihr Publikum zu erweitern. Aufgrund seines Volumens können Sie wertvollere Trends und Erkenntnisse aufdecken.

Einer der Kritikpunkte an Daten von Drittanbietern ist jedoch, dass es schwieriger ist, ihre Richtigkeit zu überprüfen, da sie nicht direkt von der Quelle stammen. Es gibt jedoch einige Möglichkeiten, die Qualität sicherzustellen. Die Wahl eines Anbieters mit einem guten Ruf ist ein langer Weg. Informieren Sie sich auch vor dem Kauf über die Quelle der Daten. Prüfen Sie, ob Sie feststellen können, ob es modelliert oder validiert wurde.

Der Kauf von Daten von Drittanbietern über Lotame kann dazu beitragen, dass Ihre Daten korrekt sind. Wir bieten Precision Audiences an, bei denen es sich um Datensegmente handelt, die die Branchen-Benchmarks für Genauigkeit und Präzision übertreffen. Diese Zielgruppen wurden mit einer Reihe von proprietären „continuely on“ -Tests validiert. Dies bedeutet, dass Sie sicher sein können, dass sie genau und präzise sind und Ihnen helfen, Ihre Zielgruppe zu erreichen. Lotame Precision Audiences ist auch global skaliert und proprietär, was bedeutet, dass es nirgendwo anders auf dem Markt erhältlich ist.

Wie Lotame Ihnen helfen kann, die Datenqualität sicherzustellen

Stellen Sie sicher, dass Sie Qualitätsdaten verwenden

Die von Ihnen verwendeten Technologien und die Partner, die sie Ihnen zur Verfügung stellen, können eine zentrale Rolle für Ihre Datenqualität spielen strategie. Die Arbeit mit Lotame kann die Sicherstellung der Datenqualität erheblich erleichtern. Die Lotame Data Management Platform (DMP) hilft Ihnen, genaue, vollständige, relevante und zeitnahe Daten aus einer Vielzahl von Quellen zu sammeln. Unser DMP hilft Ihnen dann, es nahtlos zu organisieren und zu integrieren, so dass Sie effektive Marketingkampagnen und andere Initiativen darauf aufbauen können.

Wenn Sie Ihre Daten mit der überlegenen Technologie von Lotame sammeln und alles an einem Ort mit unserem DMP organisieren, können Sie sicherstellen, dass Ihre First-Party-Daten von hoher Qualität sind. Durch die Kombination dieser Technologie mit Lotame Precision Audiences können Sie sicherstellen, dass auch Ihre Daten von Drittanbietern von hoher Qualität sind.

Möchten Sie mehr darüber erfahren, wie Lotame Ihnen helfen kann, die Datenqualität sicherzustellen und das Beste aus Ihren Daten herauszuholen? Kontaktieren Sie uns noch heute!