Data Quality Check
Traut euren Zahlen wieder.
Der Data Quality Check deckt Dubletten, aufgeblähte Schemas und fehlende Validierungen auf, die eure Reporting-Genauigkeit zerstören und eure Revenue-Teams ausbremsen.
Datenarchitektur
Umfang der Analyse
Im Einsatz bei Teams von
Indikatoren für Datenqualität
Sind eure Daten still kaputt?
Führungsteams treffen Millionenentscheidungen auf Basis von CRM-Reports. Wenn eure Daten mit Dubletten und halbleeren Datensätzen verseucht sind, ist jeder Forecast Fiktion.
Dubletten-Hölle
Reps verlieren täglich über 30 Minuten damit, doppelte Accounts zu sortieren.
Lahme Dashboards
Reports brauchen über 10 Sekunden zum Laden, weil die Datenbasis aufgebläht ist.
Falsche Forecasts
Die Pipeline-Zahlen decken sich nicht mit der Realität, und die Ziele werden gerissen.
Datenfriedhof
Hunderte ungenutzte Felder fressen Speicher und bremsen jede Query aus.
So läuft der Data Quality Check
1. Daten-Profiling
Wir analysieren euer komplettes Datenmodell und finden Dubletten-Muster, echte Feldnutzung und Schema-Wildwuchs über alle Objekte hinweg.
2. Validierungs-Audit
Prüfung von Validierungsregeln, Pflichtfeldern und Eingabeprozessen, um die Stellen zu finden, an denen Qualität verloren geht.
3. Cleanup-Roadmap
Ein priorisierter Maßnahmenplan mit Merge-Strategien für Dubletten, Feldern zum Abschalten und Automatisierungen, die sauber halten.
Euer Bauplan für
saubere Daten.
Ihr bekommt einen klaren, vorstandstauglichen Report, der zeigt, wo eure Daten kaputt sind, was euch das kostet und wie ihr es systematisch behebt.
Dubletten-Report
Detaillierte Aufschlüsselung doppelter Accounts, Kontakte und Leads samt Empfehlungen für automatisierte Merges.
Schema-Health-Assessment
Ungenutzte Felder, tote Objekte und speicherfressende Metadaten, benannt und bereit zum Aufräumen.
Data-Governance-Playbook
Validierungsregeln, Pflichtfelder und Automatisierungen, die verhindern, dass die Daten wieder verwahrlosen.
Data Quality
Check
Analyse-Report
Hohe Priorität
2.847 doppelte Datensätze
Bereit, eure
Datenarchitektur aufzuräumen?
Bucht heute euren Data Quality Check und traut den Zahlen in eurem CRM wieder.
Häufige Fragen
Was kostet ein Data Quality Check für Salesforce oder HubSpot?
Ab 800 €, die meisten Checks landen zwischen 800 € und 2.000 €. Der Preis hängt an Org-Größe und Datensatzvolumen und steht schriftlich fest, bevor wir anfangen. Nachträgliche Aufschläge gibt es nicht.
Wie lange dauert ein Data Quality Check?
3 bis 5 Tage von der Freigabe bis zum fertigen Report. Wir brauchen dafür einen lesenden Admin-Zugang zu eurem CRM, sonst so gut wie keine Zeit von eurem Team: ein Kickoff von 30 Minuten und eine Ergebnisrunde am Ende.
Bereinigt ihr die Daten im CRM oder liefert ihr nur einen Report?
Der Check liefert Findings und einen Cleanup-Plan, nicht die Bereinigung selbst. Wenn ihr die Umsetzung wollt, scopen wir sie als Folgeprojekt mit eigenem Festpreis. Der Plan ist so geschrieben, dass euer eigenes Team ihn genauso abarbeiten kann.
Welche Systeme prüft der Data Quality Check?
Salesforce und HubSpot nativ, dazu alles, was Daten dort hineinschreibt. Dubletten und kaputte Ownership entstehen fast immer in den Integrationen, also schauen wir uns die angeschlossenen Systeme mit an statt nur das CRM.
Was bekommen wir am Ende des Data Quality Checks geliefert?
Drei Dokumente: einen Dubletten-Report mit Merge-Empfehlungen, ein Schema-Health-Assessment über ungenutzte Felder und Objekte und ein Data-Governance-Playbook aus Validierungsregeln und Automatisierungen. Dazu eine priorisierte Roadmap, damit klar ist, womit ihr zuerst anfangt.
