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Einfache Methoden, wie Sie die Datenqualität im Publishing verbessern können

Einfache Methoden, wie Sie die Datenqualität im Publishing verbessern

Alle Unternehmen, die Printprodukte wie Kataloge oder Broschüren erstellen, kennen ihn: den einen letzten Fehler. Nach monatelanger Arbeit hat man endlich den fertigen Katalog in den Händen, der kurz darauf an die Kunden verschickt werden soll. Die Leiter der Abteilungen blättern durch die frisch gedruckten Seiten, schnuppern den Geruch des Erfolgs, und dann findet einer von ihnen doch noch zwei oder drei Fehler, die nicht hätten passieren dürfen. Welche Methoden es zur Verbesserung der Datenqualität gibt, um diese Fehler in Zukunft zu vermeiden, haben wir kurz zusammengefasst.

Die Vorbereitungen für den Druck von Katalogen eines Produktsortiments fangen meist Monate vor der geplanten Fertigstellung an. Oft stöhnen viele der Kollegen schon in der Anfangsphase, weil es wieder heißt: Daten sammeln, sortieren und in mehreren Korrekturrunden Fehler beseitigen. Da es bei den zurückliegenden Produktionen ja aber auch immer irgendwie funktioniert hat, sehen Firmen meist wenig Handlungsbedarf, etwas in Bezug auf die Qualität ihrer Produktdaten zu unternehmen.

Dabei wachsen Sortimente und Produktvarianten über die Jahre hinweg stetig an, die Produktdaten gehen durch die Hände mehrerer Abteilungen und werden auf unterschiedlichste Bereiche des Firmenservers verteilt. So wird es mit der Zeit immer schwieriger, ein bestimmtes Qualitätsniveau der Produktdaten aufrechtzuerhalten. Gerade das ist aber wichtig, denn was gedruckt ist, kann nicht zurückgenommen werden.

Produktkommunikation lebt von einem hohen Konsistenzgrad der Produktdaten, von der Datenbank bis zum Katalog, der Broschüre oder der Produktverpackung. Eine durchgängig hohe Datenqualität ist also eine der Grundvoraussetzungen für effektives und fehlerfreies Cross Media Publishing.

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Finde den Fehler

Ein einfacher Test, um die Qualität der unternehmenseigenen Daten zu prüfen, ist die Frage, ob man ein neues Produkt mit allen relevanten Eigenschaften ohne Schwierigkeiten sofort anlegen könnte. Wo würde man das tun? An wen müsste man sich wenden, um spezifische Informationen zum Produkt anzufordern? Und gibt es genug Erfassungsmöglichkeiten für alle wichtigen Produktdaten?

Bestimmt sind Ihre eigenen Abläufe in der Katalogproduktion durchstrukturiert, und Sie wissen, wo die meisten Fehlerquellen zu finden sind. Dennoch heißt das manuelle Zusammenstellen eines Katalogs in vielen Marketingabteilungen immer noch, Überstunden einzulegen und Wochenenden durchzumachen, wenn die Deadline näher rückt oder ein Mitarbeiter unerwartet ausfällt.

Woran hapert’s?

Zuallererst gibt es oft Mängel bei der Kommunikation in und zwischen den Abteilungen. Ein zweiter Punkt, bei dem oft Fehler auftreten, ist beim manuellen Übertragen von Daten. Unterschiedliche Informationsstände zwischen einzelnen Abteilungen und Mitarbeitern führen kurz vor Fertigstellung von Printprodukten außerdem dazu, dass Änderungen oder Korrekturen den Weg in den aktuellen Katalog nicht mehr finden.

Es gibt also allein schon bei diesen drei Punkten viele Möglichkeiten, inhouse Änderungen mit Wirkung vorzunehmen. Sie müssen die Probleme nur thematisieren: das Management von Daten, die Arbeitsprozesse und deren Automatisierung.

Der Fehler liegt im Detail, die Lösung im großen Ganzen

Der erste Lösungsansatz heißt Datenqualitätsmanagement (DQM). Ziel ist es dabei, einen Prozess zu entwickeln, der Analyse, Anpassung und Kontrolle der Datenverwaltung in wiederkehrenden Workflows etabliert. In einen solchen Zyklus müssen interne Organisation und die beteiligte Mitarbeiter sinnvoll eingebunden werden.

DQM wird in einem Zusammenspiel einzelner professioneller Softwarelösungen umgesetzt, die bei der Ortung und Zusammenführung von Datenbeständen in unterschiedlichen Datenbanken im Unternehmen helfen. Das Ganze läuft dann in immer wiederkehrenden Phasen ab:

1. Data Profiling:

  • Standortbestimmung relevanter Daten sowie die Erstellung eines Datenprofils mit identifizierten Mängeln
  • Festlegung von Qualitätsstandards mithilfe der Datenprofile
  • Aufwandsschätzung der Zusammenführung und Bereinigung von Datenbeständen als Grundlage für das Data Cleansing

2. Data Cleansing:

  • Bereinigung der Daten

3. Monitoring:

  • Überwachung der festgelegten Qualitätsstandards über die Kombination aus Profiling- und Cleansing-Methoden

Damit erreicht man eine Grundpflege aller vorhandenen Daten, die zentralisiert und konstant fehlerfrei gehalten werden können. DQM ist also sehr hilfreich, wenn man unternehmensweit ein konsequent hohes Qualitätsniveau der Daten herstellen will. Wer weiter in das Thema eintauchen möchte, findet detaillierte Informationen zu den einzelnen Begriffen im Artikel der Computerwoche.

Eine qualitative Erweiterung kann durch das sogenannte Total Quality Management (TQM) erreicht werden. Dabei wird das Management der Daten mit bestimmten Datenqualitätsservices sichergestellt. Die Qualität der Daten wird dabei schon bei der Erfassung geprüft und soll dann über ihren ganzen Lebenszyklus hinweg begleitet werden. Dafür braucht es aber nicht nur einzelne Softwarelösungen, sondern es wird vorgeschlagen, eine Art Kompetenzzentrum für Datenqualität einzurichten. In dieser zusätzlichen Abteilung werden alle datenrelevanten Prozesse überwacht und der Umgang mit Daten in den anderen Abteilungen wird koordiniert. Ausführlichere Informationen zum TQM hat das PC-Magazin zusammengetragen.

Auch wenn der Nutzen solcher Ansätze unbestreitbar hoch ist, kann nicht jedes Unternehmen ein internes Kompetenzzentrum für Datenqualität aus dem Boden stampfen, geschweige denn eine Reihe neuer Softwarelösungen einführen. Für KMUs gibt es aber einfache Methoden, mit denen auch inhouse und mit vergleichsweise geringem Aufwand ein gewisses Datenniveau erreicht werden kann.

Einfache Methoden, wie Sie die Datenqualität im Publishing verbessern können

Arbeitsprozesse im Fokus

Egal ob die gesammelten Produktdaten in einer Excel-Tabelle, einem Word-Dokument oder in komplexeren Datenbanken vorliegen: Die Prozesse zum Pflegen der Produktdaten müssen über alle Abteilungen hinweg angegangen werden.

Die Datenbasis immer auf dem neuesten Stand halten

Entsprechende Prozessvorgaben müssen neu durchdacht und klar definiert werden: z. B. eine Übertragungspflicht bei jeder noch so kleinen Produktänderung. Einrichtung einer klaren Qualitätsschranke: z. B. über einen zugewiesenen Administrator, der Daten erst nach einer Prüfung freigibt.

Letzte Aktualisierungsrunden durchführen

Vor der Katalogproduktion sollte routinemäßig eine letzte Aktualisierungsrunde durchlaufen werden, in der alle vorherigen Änderungen abgesegnet werden.

Informationen nur ein einziges Mal verwenden

Vermeiden Sie Dubletten: Ein echter Killer für die Kostenersparnis und für die Produktqualität sind redundant vorliegende Daten.

Schlagworte

Gehen Sie die Verschlagwortung Ihrer Produktdaten an: Wenn Sie diese erst einmal richtig übers ganze Sortiment hinweg durchgezogen haben, wird das zielgerichtete Ausspielen spezieller Produktkategorien zum Kinderspiel.

Automatisierung über Schnittstellen

Ein sehr hilfreiches Instrument, wenn es um die Übertragung von Daten aus Datenbanken in andere Programme (z. B. zur Katalogzusammenstellung) geht, sind Programmierschnittstellen. Strukturierte Daten, egal ob als XML-Datei oder auch nur aus einer Excel-Liste, können über eine Schnittstelle direkt in vorgefertigte Layouts übertragen werden. Genauso können Schnittstellen auch an ein PIM oder MAM andocken und von dort Produktinformationen bzw. Mediendaten auslesen. Dabei können Sie entscheiden, welche Daten relevant sind, und so je nach Bedarf die für Sie wichtigen Informationen in Kataloge übertragen lassen.

Mehr Informationen zum Thema PIM finden Sie übrigens in unserem E-Book „Publishing-Effizienz“.

Programmierschnittstellen gibt es einerseits als käufliche Softwarevarianten, die bei Problemen aber immer den Support des jeweiligen Unternehmens benötigen, was zusätzliche Zeit in Anspruch nimmt. Andererseits gibt es Dienstleister, die eigens programmierte Schnittstellen anbieten und technische Probleme und Änderungen gleich im eigenen Haus umsetzen können.

Was die Datensicherheit der Ausleitungen angeht, ist es am praktischsten, Dateien direkt an den Dienstleister (z. B. eine Digitalagentur) zu schicken. So sind Ihre Daten im internen Firmennetzwerk durch eine Firewall gesichert und können dort bearbeitet werden. Natürlich funktioniert dies auch über ein PIM oder MAM – wenn es aber zu Problemen bei Internetverbindungen kommt, ist auch die Bearbeitung über die Schnittstelle davon beeinträchtigt, sodass Andock- und Übertragungsprozesse erneut durchgeführt werden müssen.

Fest steht: Egal wie die Datenpakete über Schnittstellen übertragen werden: Der Prozess ist sehr viel zeitsparender als die manuelle Übertragung und verhindert bei einer bereinigten Datenbasis Flüchtigkeitsfehler. Damit ist die Übertragung über Schnittstellen zwischen System und Layout nicht nur schnell und effizient, sondern senkt insbesondere die hohe Fehleranfälligkeit traditioneller Verfahren.

Umsetzung in der Praxis

In der Praxis sieht das wie folgt aus: Das Layout wird von Ihnen selbst erstellt oder kommt von Ihrer Werbeagentur. Die Aufteilung und Befüllung der Seiten (Entwurf, Seitenplan) wird mit der Automatisierungsquelle (Agentur) besprochen. Dann werden Standardvorlagen mit benötigten Platzhaltern für Bilder, Preise und weitere Produktinformationen erstellt.

Danach werden alle relevanten Daten über eine Schnittstelle in das Layout mit den Templates übertragen. Die Schnittstelle übernimmt dabei die Interpretations- und Zuordnungsleistung. Dann wird das Ganze überprüft und Nachbesserungen können vorgenommen werden, die in einer letzten Abstimmungsrunde finalisiert werden.

Fazit

Es klingt erst mal nach einer großen Aufgabe, die bei der permanenten Ressourcenknappheit gern nach hinten verschoben wird. Aber jeder kleine Schritt in die richtige Richtung ist ein guter Anfang, besonders für Unternehmen, die ihre Produktdaten als das ansehen, was sie sind: eine der wichtigsten Ressourcen ihres Geschäfts.

Unsere Erfahrung hat gezeigt, dass Unternehmen, die eine konsequente Datenpflege betreiben und den erwähnten Prozessen folgen, sehr viel effektiver sind, wenn es um die Produktion von Printerzeugnissen geht. Eine hohe Daten- und Informationsqualität ist ein essenzieller Wertschöpfungsfaktor und fördert die Nachhaltigkeit von Produktdaten, sodass in Zukunft andere Ressourcen eingespart und damit Handlungsfreiräume geschaffen werden können – und natürlich dieser eine letzte Fehler endlich der Vergangenheit angehört!

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Blogbeitrag von Julia Mayer

Julia Mayer ist Kundenberaterin der mds. Agenturgruppe GmbH in München. Mit ihrem Team betreut sie Kunden bei operativen Publishing-Themen.
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