Das Auswerten von Informationen, ebenso wie das richtige Verständnis für Daten, entwickelt sich immer mehr zu einer Art Geheimwaffe: Einerseits um Kunden den bestmöglichen Service zu bieten, andererseits um Unternehmen bei strategisch wichtigen Entscheidungen zu helfen.
Aber wie genau schaffen wir es, die Datenqualität eben dieser zu gewährleisten?

 

Relevante Daten und wichtige Informationen  

 

In einem Punkt sind wir uns alle einig: Genaue Informationen im Immobilienmanagement sind signifikant – Sie schaffen Vertrauen, stärken die Kundenbindung und ermöglichen eine bessere Zusammenarbeit im Team. Hochwertige Daten sind daher nicht nur der Motor für Wachstum, sondern verschaffen uns auch einen entscheidenden strategischen Vorteil.

Die Genauigkeit und Richtigkeit eben genau der Daten mit denen wir täglich arbeiten zu garantieren, gestaltet sich manchmal jedoch recht schwierig.

 

Unzuverlässige Daten: Ein teures Problem

 

Wie Untersuchungen des Informationsdienstleisters Experian belegen, sind beispielsweise 29% aller Kundendaten in irgendeiner Weise fehlerhaft. Die Konsequenz? Viele Unternehmen bezahlen für diese Ungenauigkeit einen hohen Preis. 

Einer weiterer Umfragen von Pitney Bowes zufolge, gehen 77% der befragten Unternehmen von Umsatzverlusten aufgrund von ungenauen und unvollständigen Daten aus. So könnten alleine die  “Fortune-1000-Unternehmen” ihren Umsatz um 2,01 Milliarden US-Dollar steigern, würde man die Datenqualität um lediglich 10% verbessern.

Sind akkurate Daten nicht unmittelbar abrufbar, dauern alltägliche Geschäftsentscheidungen länger. Der Grund dafür? Man ist meist gezwungen an mehreren Stellen nach Daten zu suchen und muss deren Richtigkeit dann auch noch überprüfen. 

 

Wir vertrauen den Daten, mit denen wir arbeiten, nicht zu 100 Prozent.

 

Laut einer Harvard Business Studie, verbringen wissenschaftliche Mitarbeiter bis zu 50% ihrer Zeit damit, Daten zu suchen und zu überprüfen sowie Fehler zu finden und diese zu beheben. Was ein weiteres gravierendes Problem mit sich bringt: Wir vertrauen den Daten, mit denen wir arbeiten, nicht zu 100 Prozent. Aber wie kommt es dazu und wie schaffen es diese fehlerhaften Daten sich kontinuierlich in unsere Systeme zu schleichen? Und noch wichtiger, wie garantieren wir “good data”  in unseren täglichen Arbeitsabläufen und Prozessen?

 

Herausforderung Nr. 1: Der Faktor Mensch

 

Eine der Hauptursachen für ungenaue Daten ist natürlich die Tatsache, dass jemand diese falsch in Systeme eingepflegt hat. Der Faktor Mensch trägt demzufolge erheblich zur Datenqualität bei und beeinträchtigt diese, so wie 50% der von Experian befragten Unternehmen angaben. Egal, ob es sich um einen Tippfehler in einer E-Mail-Adresse oder um die versehentliche Auslassung von Datenpunkten handelt – niemand ist frei von Fehlern und es ist daher ganz normal, dass jeder von uns irgendwann inkorrekte Daten in Systeme eingegeben hat.

 

Nehmen wir als Beispiel die Immobilienverwaltung:  Allein die Bearbeitung aller Daten bezüglich Interessenten für freistehende Mietobjekte nimmt einen großen Teil der täglichen Arbeit ein.  Die Dateneingabe in einen ohnehin vollen Zeitplan zu integrieren, ist nicht einfach und führt deshalb allzu oft zu Fehlern. In der Theorie hört sich die Lösung für dieses Problem ganz einfach an, nämlich die manuelle Dateneingabe zu eliminieren oder diese zumindest zu reduzieren. Aber wie schaffen wir die optimale Umsetzung in der Praxis?

 

Neue Technologien haben bereits in vielen Bereichen geholfen unsere tägliche Arbeit zu verbessern. Und so kann auch die automatische Dateneingabe durch eben diese unterstützt werden. Zum Beispiel ein AI- unterstützer Leasing-Assistent kann Informationen aus verschiedenen Systemen extrahieren und mit Ihren eigenen Daten synchronisieren – ganz ohne manuelle Dateneingabe. Das erspart Ihrem Team nicht nur viele Stunden Arbeit, sondern hält Ihre Daten auch stets auf dem neuesten Stand – sodass Sie bestens gewappnet sind um fundiertere Entscheidungen zu treffen.

 

Herausforderung Nr. 2: Zu viele Datenquellen

 

Ein weiterer Faktor, der die Datenqualität beeinflusst, ist die wachsende Anzahl von Datenquellen mit denen Immobilienverwalter jonglieren. Die durchschnittliche Anzahl interner Datenquellen, die wichtig für die Entscheidungsfindung sind, beträgt bei kleineren Unternehmen 5 –  in großen Organisationen verdoppelt sich diese Zahl jedoch auf zehn. 18% der Unternehmen verwenden tatsächlich 20 oder mehr Datenquellen – das Ganze mit Tendenz nach oben, so eine Studie von BARC.

 

Das Arbeiten mit mehreren Systemen kann zwar die für Analysen und Einblicke verfügbaren Datenmengen erhöhen, birgt gleichzeitig aber auch Risiken bezüglich der Datengenauigkeit – insbesondere wenn diese Datenquellen über mehrere Software-Integrationen miteinander verbunden sind. Durch Integrationen und Schnittstellen können Systeme Daten gemeinsam nutzen: Ohne einen durchdachten und strategischen Ansatz aber, besteht für Unternehmen das Risiko der fehlerhaften Nutzung, indem Systeme nicht optimal zusammenarbeiten und ungenaue Daten austauschen.

 

Für den Fall, dass Integrationen oder API’s ausfallen, ist ein Unternehmen das viele miteinander verknüpfte Werkzeuge nutzt, natürlich leichter anfällig. Fehler können demzufolge leichter von einem System zum anderen “wandern”. Um dieses Problem zu vermeiden, müssen Immobilienunternehmen einen anderen Integrationsansatz verfolgen. Anstatt einfach nur die  Ansammlung vieler Systeme zu verknüpfen, sollten Sie sich einen Technologiepartner ins Boot holen, der die bestmögliche Funktionalität sowie strategische und sinnvolle Integrationen bieten kann.

 

Herausforderung Nr. 3: Keine Datenstrategie

 

Unternehmensstrategie? Ja! Aber haben Sie auch eine klare und genau definierten Datenstrategie?

Laut SAS Data Management ist „eine Datenstrategie ein Plan, darauf ausgelegt alle Arten der Erfassung, Speicherung, Verwaltung, Freigabe und Nutzung von Daten zu verbessern.“ In der Datenstrategie werden klare Ziele mit Zeitangaben festgelegt. Zudem werden der voraussichtliche Ressourcen-Einsatz und die Rahmenbedingungen benannt, um die festgelegten Ziele zu erreichen. Eine Datenstrategie sollte natürlich Teamübergreifend und im gesamten Unternehmen implementiert werden. Einfach um das gleiche Verständnis für Daten zu vermitteln um einheitlich arbeiten zu können. 

In der Praxis bedeutet das, dass bestimmte Daten Bestandteil verschiedener Projekte sein können. In diesem Fall verhindert eine gute Datenstrategie die unnötige Sammlung von Daten, die bereits erhoben wurden. Und vermittelt Ihrem Team ein besseres Verständnis, welche Datenpunkte gemessen werden.

 

  • Definieren Sie die Bedeutung der von Ihnen erfassten Daten

Im Klartext: Benennen Sie Werte, legen Sie das Format fest und bestimmen Sie die Darstellung. Arbeiten Sie eng mit Ihren Mitarbeitern zusammen. Das ist bei weitem kein Vorgang der nach einmaliger Durchführung reibungslos funktioniert. Die Implementierung einer Datenstrategie ist ein fortwährender Prozess, es bedarf Schulungen sowie Workshops und Sie müssen ihr Team außerdem für dieses Themen sensibilisieren und ein klares Verständnis für Prozesse vermitteln.

Zusätzlich sollte Ihre Dokumentation leicht abrufbar sein, sodass Ihre Mitarbeiter jederzeit darauf zugreifen können.

 

 

  • Wie werden Ihre Informationen gespeichert und verwaltet?

Wie werden neue Daten dem existierendem System hinzugefügt? Überlegen Sie nach Möglichkeit, wie Sie Daten aus mehreren Quellen an einem Ort zusammenführen können. So ersparen Sie Ihrem Team die Suche nach Daten in verschiedenen Systemen. 

 

 

  • Wie kann auf Ihre Daten zugegriffen werden?

Im Idealfall sollte Ihr Team in der Lage sein, schnell und einfach die Daten zu finden, welche zur besseren strategischen Entscheidungsfindung beitragen. Des Weiteren ist es wichtig, die Zugriffsberechtigungen für Daten so zu gestalten, dass diese anpassbar sind und den bestimmten Rollen ihrer Mitarbeiter entsprechen. So können Sie sicher sein, dass Ihr Team nur mit spezifischen und relevanten Daten arbeitet.

 

Wie geht es weiter?

 

Viele Unternehmen sind immer noch unsicher wenn es um Maßnahmen zur Verbesserung der Datenqualität und Datenverwaltung geht. Die organisatorischen und technischen Anpassungen sind oft zu komplex und schwer kalkulierbar. Andere Unternehmen wiederum, haben Initiativen für Datenqualität und Datenmanagement erfolgreich implementiert und sind mit dem Erfolg zufrieden. Schritt für Schritt sollte man also den Weg auf sich nehmen um die Genauigkeit und Richtigkeit der für Sie so wichtigen Daten zu verbessern.