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Schnellstart-Leitfaden

In 10 Minuten von null zu Ihren ersten Datenqualitäts-Einsichten. Schritt-für-Schritt-Anleitung für den Einstieg.

In 10 Minuten starten

Dieser Leitfaden führt Sie von null zu Ihren ersten Datenqualitäts-Einsichten. Folgen Sie den Schritten, um Ihren aktuellen Zustand zu verstehen und festzulegen, worauf Sie sich zuerst konzentrieren sollten.

Schritt 1: Machen Sie die KI-Readiness-Bewertung

Starten Sie mit der kostenlosen Bewertung, um Ihre Baseline festzulegen.

Was Sie erhalten:

  • Score über die wichtigsten Dimensionen der Datenqualität
  • Konkrete Empfehlungen zur Verbesserung
  • Vergleich mit Branchen-Benchmarks
  • Prioritätsbereiche, die zuerst angegangen werden sollten

So machen Sie mit:

  1. Gehen Sie zur KI-Readiness-Bewertung
  2. Beantworten Sie 10 Fragen zu Ihren Salesforce-Datenpraktiken
  3. Erhalten Sie Ihren Score in 3 Minuten

Tipp: Seien Sie ehrlich bei Ihren Antworten. Die Bewertung ist für Sie gedacht, nicht als Test zum Bestehen. Genaue Antworten liefern genaue Empfehlungen.

Schritt 2: Ihren Score verstehen

Die Bewertung liefert Scores über fünf Dimensionen der Datenqualität:

DimensionWas sie misstNiedriger Score bedeutet
VollständigkeitPflichtfelder befülltFehlende Daten in kritischen Feldern
ValiditätKorrekte FormateFehlerhafte E-Mails, Telefonnummern usw.
EindeutigkeitKeine DuplikateDoppelte Records fragmentieren Daten
AktualitätAktuelle InformationenVeraltete Records müssen aktualisiert werden
KonsistenzEinheitliche WerteUneinheitliche Formate über Records hinweg

Score-Stufen

ScoreStufeWas es bedeutet
80–100StarkIhr Datenfundament ist solide. Fokus auf Erhalt.
60–79EntwickelndGute Fortschritte, aber konkrete Bereiche benötigen Aufmerksamkeit.
40–59EntstehendMehrere Dimensionen müssen vor KI-Initiativen verbessert werden.
0–39KritischErhebliche Datenqualitätsprobleme. Starten Sie mit den Grundlagen.

Schritt 3: Prioritätsbereiche identifizieren

Identifizieren Sie basierend auf Ihrem Score 2–3 Bereiche, auf die Sie sich zuerst konzentrieren. Versuchen Sie nicht, alles auf einmal zu beheben.

Priorisierungs-Framework

Wenn Ihr Score niedrig ist bei…Starten Sie mit…
VollständigkeitTop-5-kritische Felder identifizieren, Befüllungsraten messen
ValiditätE-Mail- und Telefonformate prüfen, Validierungsregeln hinzufügen
EindeutigkeitDuplikaterkennung ausführen, Merge-Prozess etablieren
AktualitätFrische-Schwellen definieren, Update-Workflows erstellen
KonsistenzPicklist-Werte standardisieren, Varianten bereinigen

Hochwirksame Einstiegspunkte

Für die meisten Unternehmen haben diese Felder die größte Wirkung:

Contacts:

  • Email (Validität, Vollständigkeit)
  • Phone (Validität, Vollständigkeit)
  • Title (Vollständigkeit, Konsistenz)

Accounts:

  • Industry (Vollständigkeit, Konsistenz)
  • Annual Revenue (Aktualität, Vollständigkeit)
  • Billing Address (Validität, Vollständigkeit)

Opportunities:

  • Close Date (Aktualität)
  • Amount (Vollständigkeit)
  • Stage (Konsistenz)

Schritt 4: DQS installieren

Wenn Sie bereit sind, Ihre echten Salesforce-Daten zu messen, installieren Sie Data Quality Sense.

Installationsschritte

  1. Gehen Sie zum Salesforce AppExchange
  2. Suchen Sie nach „Data Quality Sense”
  3. Klicken Sie auf „Get It Now”
  4. Folgen Sie dem Installationsassistenten
  5. Weisen Sie Berechtigungen an Nutzer zu, die Scans konfigurieren und ausführen werden

Was DQS hinzufügt

Nach der Installation haben Sie Zugriff auf:

FunktionBeschreibung
Definition BuilderKonfigurieren, was analysiert werden soll
Scan ExecutionDatenqualitätsprüfungen ausführen
Results DashboardMetriken ansehen und drillen
ExportBetroffene Records zur Bereinigung herunterladen

Schritt 5: Ihre erste Definition erstellen

Eine Definition teilt DQS mit, was analysiert werden soll. Starten Sie mit einem fokussierten Umfang.

Empfohlene erste Definition

Konzentrieren Sie sich für Ihren ersten Scan auf ein Objekt mit hoher geschäftlicher Wirkung:

Option A: Contact-Datenqualität

  • Objekt: Contact
  • Felder: Email, Phone, MailingCity, MailingState, MailingCountry
  • Dimensionen: Vollständigkeit, Validität, Konsistenz

Option B: Account Health Check

  • Objekt: Account
  • Felder: Industry, AnnualRevenue, BillingCity, BillingState
  • Dimensionen: Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität

Option C: Opportunity Pipeline

  • Objekt: Opportunity
  • Felder: Amount, CloseDate, StageName
  • Dimensionen: Vollständigkeit, Aktualität

Schritte im Definition Builder

  1. Klicken Sie auf New Definition in DQS
  2. Wählen Sie Capabilities aus (welche Dimensionen gemessen werden sollen)
  3. Wählen Sie Object und Fields zur Analyse
  4. Fügen Sie optional Filters hinzu, um den Umfang einzugrenzen
  5. Konfigurieren Sie Schwellenwerte je Dimension
  6. Prüfen und speichern

Für detaillierte Anleitungen siehe den Definition-Builder-Leitfaden.

Schritt 6: Ihren ersten Scan ausführen

Mit gespeicherter Definition können Sie Ihren ersten Scan starten.

  1. Öffnen Sie die Definition
  2. Klicken Sie auf Run Scan
  3. Warten Sie, bis die Verarbeitung abgeschlossen ist (die Dauer hängt von der Anzahl der Records ab)
  4. Prüfen Sie die Ergebnisse im Dashboard

Wiederkehrende Scans planen

Mit DQS können Sie Scans automatisieren, sodass Ihre Datenqualität kontinuierlich und ohne manuellen Aufwand überwacht wird.

  1. Öffnen Sie Ihre Definition
  2. Wechseln Sie zum Tab Schedule
  3. Legen Sie die Frequenz fest (täglich, wöchentlich oder monatlich)
  4. Wählen Sie bevorzugte Uhrzeit und Tag
  5. Speichern Sie den Zeitplan

Für eine Schritt-für-Schritt-Anleitung siehe den Scheduling-Leitfaden.

Geplante Scans laufen automatisch im Hintergrund und aktualisieren Ihr Dashboard mit frischen Ergebnissen. Dies ist der empfohlene Ansatz für laufendes Monitoring — Sie erkennen Verschlechterungen der Datenqualität früh, ohne daran denken zu müssen, Scans manuell zu starten.

Was Sie erwarten können

Erste Scans offenbaren oft mehr Probleme als erwartet. Das ist normal. Ihr Ziel ist Sichtbarkeit, nicht Perfektion.

Typische Erstscan-Ergebnisse:

  • 10–30 % der Records haben mindestens ein Problem
  • Bestimmte Felder haben deutlich niedrigere Befüllungsraten als erwartet
  • Die Duplikaterkennung findet Records, von deren Existenz Sie nichts wussten
  • Die Formatvalidierung offenbart Inkonsistenzen in der Dateneingabe

Was Sie als Nächstes tun sollten

Woche 1: Die Baseline verstehen

  • Scan-Ergebnisse prüfen
  • Die Top-3-Probleme nach Volumen identifizieren
  • Verstehen, welche Records betroffen sind

Woche 2–4: Prioritätsprobleme angehen

  • Beginnen Sie mit den wirkungsvollsten und am einfachsten zu behebenden Problemen
  • Erstellen Sie einen Bereinigungsplan für betroffene Records
  • Fügen Sie Validierungsregeln hinzu, um neue Probleme zu verhindern

Laufend: Überwachen und pflegen

  • Wiederkehrende Scans planen
  • Verbesserungen über die Zeit messen
  • Umfang auf weitere Objekte und Felder ausdehnen

Nächste Schritte