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ERP-Wechsel als Hebel zur Verbesserung der Datenqualität bei Immobilienunternehmen

Geschrieben von Steffen Lehmann | 07.02.25 12:21



Leitfaden für erfolgreiche Migration & nachhaltige Datenpflege

Ein ERP-Systemwechsel bietet Immobilienunternehmen die seltene Gelegenheit, nicht nur bestehende Prozesse zu modernisieren, sondern auch Ihre Datenqualität grundlegend zu verbessern. In der Immobilienwirtschaft sind präzise Daten essentiell für Entscheidungen und eine erfolgreiche Migration kann die Basis für nachhaltige Effizienz und Wettbewerbsvorteile legen. Die folgenden Strategien geben einen Überblick, wie die Transformation des ERP-Systems erfolgreich als Grundlage für eine nachhaltige Datenqualität genutzt werden kann.


1. Datenbereinigung als Grundstein: Die Migration gezielt vorbereiten

Vor der Migration von Altdaten ins neue ERP-System, sollten Bestandsdaten geprüft und bereinigt werden. Dieser Schritt stellt sicher, dass nur aktuelle, vollständige und korrekte Informationen in das neue System übertragen werden. Alte, unvollständige oder redundante Datensätze müssen entfernt oder aktualisiert werden.

Empfohlene Maßnahmen:

  • Strukturierter Prüfprozess zur Qualitätssicherung.
  • Klare Standards für Aktualität, Konsistenz und Vollständigkeit.
  • Einbindung relevanter Abteilungen zur gezielten Datenmigration.
  • Überprüfung der Daten auf Notwendigkeit und Nutzung gemäß DSGVO.


2. Standards und Strukturen schaffen: Einheitliche Datenmodelle einführen

Gerade bei langjährig gewachsenen Datenbeständen sind unterschiedliche Formate und Strukturen oft ein Hindernis für eine effiziente Datennutzung. Einheitliche Standards ermöglichen es allen Abteilungen, auf eine verlässliche Datenbasis zurückzugreifen.

Empfohlene Maßnahmen:

  • Einheitliche Datenstandards mit den Fachabteilungen definieren.
  • Zentralisierung der Datenstrukturen zur Vermeidung inkonsistenter Quellen.
  • Einführung von Data-Governance-Richtlinien für nachhaltige Qualitätssicherung.


 
3. Validierung und Automatisierung: Datenqualität dauerhaft sicherstellen

Moderne ERP-Systeme bieten oft leistungsstarke Werkzeuge zur Automatisierung und Validierung von Datenprozessen. Diese helfen, die Datenqualität langfristig aufrechtzuerhalten und gewährleisten, dass Datensätze vor der Eingabe oder Übertragung auf Richtigkeit und Konsistenz überprüft werden.

Empfohlene Maßnahmen:
 
  • Automatisierte Prüfprozesse zur sofortigen Fehlererkennung.
  • Dashboards und Berichte zur Datenüberwachung.
  • Warnsysteme zur frühzeitigen Erkennung von Anomalien.


4. Betreuung und Schulung: Datenqualität nachhaltig verankern

Eine nachhaltige Verbesserung der Datenqualität erfordert nicht nur technologische Maßnahmen, sondern auch gezielte Schulungen und fortlaufende Betreuung für Mitarbeitende. Mitarbeitende müssen frühzeitig über die Bedeutung von der Datenqualität und die Vorteile konsistenter Dateneingaben informiert und auf die neuen Standards vorbereitet werden.

Empfohlene Maßnahmen:

  • Sensibilisierung für Datenqualität durch gezielte Schulungen.
  • Bereitstellung praxisnaher Dokumentationen.
  • Förderung einer datenbewussten Unternehmenskultur.


5. Nachhaltiges Monitoring und kontinuierliche Datenpflege


Nach dem Abschluss des ERP-Wechsels sollte das Monitoring der Datenqualität nicht enden. Ein kontinuierlicher Pflegeprozess, einschließlich regelmäßiger Daten-Audits, gewährleistet, dass die Datenqualität den Standards entspricht und bei Bedarf Maßnahmen zur Verbesserung eingeleitet werden können.

Empfohlene Maßnahmen:

  • Regelmäßige Audits und Berichte zur frühzeitigen Fehlererkennung.
  • Klare Verantwortlichkeiten für die Datenpflege.
  • Kontinuierliches Feedback zur Prozessverbesserung.

Ein ERP-Wechsel ist nicht nur eine technische Herausforderung, sondern auch eine strategische Chance zur langfristigen Sicherung der Datenqualität. Durch strukturierte Bereinigung, einheitliche Standards und Validierungsprozesse wird eine hohe Datenqualität sichergestellt. Unternehmen, die den Wechsel gezielt nutzen, stärken ihre Wettbewerbsfähigkeit und Effizienz in einer datengetriebenen Unternehmenswelt.