Im Autohaus treffen mehrere Datenquellen aufeinander, die technisch voneinander getrennt sind und jeweils eigene Datenbestände verwalten. Das Resultat sind Datensilos, die sich im Alltag bemerkbar machen, etwa wenn Kunden nicht eindeutig identifiziert werden können oder Daten mehrmals gepflegt werden müssen. „Weil es keinen sauberen Verknüpfungspunkt gibt, braucht man Software dazwischen, und genau das ist aufwendig“, beschreibt Tolerant Geschäftsführer Stefan Sedlacek die Ausgangslage.
Tolerant Software betreut bereits mehrere führende OEM aus dem Bereich Transport & Mobility. Die dort gewonnenen Erfahrungen fließen laut Sedlacek direkt in die Weiterentwicklung der eigenen Entwicklungen ein. „Die Anforderungen großer Hersteller an Datenqualität, Systemintegration und Prozesssicherheit prägen dabei auch die Lösungen für Autohausgruppen und Händlernetze“, so der Geschäftsführer.
Verbindung im Hintergrund
Technisch verfolgt Tolerant Software einen Integrationsansatz. Die vorhandenen Systeme bleiben tonangebend, während eine zusätzliche Ebene für die Synchronisierung sorgt. Über Schnittstellen werden die Daten aus verschiedenen Systemen zusammengeführt und kontinuierlich abgeglichen.
Dabei entsteht kein zentrales Stammdatensystem im klassischen Sinne, sondern ein flexibler Datenabgleich. Daten werden ausgelesen, geprüft und in strukturierter Form wieder zur Verfügung gestellt, „Die Daten werden zuerst im Autohaussystem eingegeben, und dieses System tauscht dann mit unserem System die Daten aus“, beschreibt Stefan Sedlacek das Prinzip.
"Die Anforderungen großer Hersteller an Datenqualität, Systemintegration und Prozesssicherheit prägen auch die Lösungen für Autohausgruppen und Händlernetze."
Stefan Sedlacek,
Geschäftsführer Tolerant Software
Intelligenter Abgleich
Der entscheidende Unterschied liegt in der Art der Datenverarbeitung. Klassische Systeme arbeiten mit exakten Übereinstimmungen und stoßen bei unvollständigen oder fehlerhaften Angaben schnell an Grenzen. Tolerant Software nutzt dagegen eine selbstentwickelte und fehlertolerante Suchfunktion.
Diese arbeitet mit Ähnlichkeitsbewertungen statt mit exakten Treffern. Namen, Adressen oder Kontaktdaten werden nicht nur identisch verglichen, sondern auch auf strukturelle und semantische Ähnlichkeiten geprüft. Dadurch lassen sich Datensätze zusammenführen, die sich in Schreibweise oder Format unterscheiden. Im Ergebnis entsteht eine deutlich robustere Datenverarbeitung, die typische Eingabefehler oder inkonsistente Formate automatisch ausgleicht.
Automatisiert, aber kontrolliert
Ein großer Teil der Datenbereinigung läuft automatisiert ab. Insbesondere standardisierte Informationen wie Adressen oder Kontaktdaten können direkt während der Eingabe geprüft und korrigiert werden.
Das System arbeitet mit Schwellwerten. Ab einem definierten Ähnlichkeitsgrad werden Datensätze automatisch als identisch gewertet und zusammengeführt. Liegt die Übereinstimmung darunter, wird der Fall zur manuellen Prüfung markiert. So wird verhindert, dass falsche Zusammenführungen unbemerkt bleiben. In der Praxis bedeutet das, dass Standardfehler automatisch korrigiert werden, während Sonderfälle gezielt manuell nachbearbeitet werden können.
"Saubere Daten sind heute nicht nur ein Projekt, sie sind ein Wettbewerbsvorteil."
Mihal Berberoglu,
Managing Director bei Tolerant Software
Die Golden Record
Das Ziel dieser Datenverarbeitung ist ein möglichst vollständiges Kundenprofil. Dafür werden mehrere Datensätze zu einer sogenannten Golden Record zusammengeführt. Diese enthält sämtliche verfügbaren Informationen zu einem Kunden. „Ich habe beispielsweise fünf gleiche Datensätze und ziehe das Beste aus allen zusammen“, beschreibt Stefan Sedlacek diesen Ansatz. Die ursprünglichen Daten bleiben dabei erhalten und sind jederzeit nachvollziehbar. Die Golden Record dient als konsolidierte Sicht, die für operative Prozesse genutzt werden kann.
Datenhoheit
Deutlich wird die Bedeutung sauberer Daten im Verhältnis zwischen Handel und Herstellern. Hier treffen unterschiedliche Interessen aufeinander. Hersteller sind darauf angewiesen, möglichst vollständige und korrekte Kundendaten zu erhalten, etwa für Marketing oder Steuerungsprozesse. Händler hingegen wollen die Kontrolle über ihre Daten behalten. „Das Autohaus will seine Daten behalten, der Hersteller möchte möglichst vollständige Daten nutzen“, beschreibt Sedlacek dieses Spannungsfeld.
Gleichzeitig wird Datenqualität zu einem wirtschaftlichen Faktor. In vielen Fällen ist sie Voraussetzung für zusätzliche Margen. Sind die Daten unvollständig oder fehlerhaft, können diese Vorteile verloren gehen. Auch operative Prozesse sind davon betroffen. Verkaufsgebiete oder Zuständigkeiten werden häufig datenbasiert gesteuert. Stimmen die Daten nicht, kann es zu falschen Zuordnungen kommen. Provisionen werden dann nicht korrekt verteilt, was zu Konflikten innerhalb des Händlernetzes führen kann.
"Die Daten werden zuerst im Autohaussystem eingegeben, und dieses System tauscht dann mit unserem System die Daten aus."
Stefan Sedlacek,
Geschäftsführer Tolerant Software
Prozesse und Effizienz
Die Auswirkungen betreffen nicht nur die Daten selbst, sondern auch die Prozesse im Autohaus. „Viele unterschätzen, welchen Einfluss Datenqualität auf das Tagesgeschäft hat. Wenn man einmal sauber arbeitet, merkt man schnell, wie viel effizienter die Prozesse werden“, betont Mihal Berberoglu, Managing Director bei Tolerant. Denn viele Abläufe sind historisch gewachsen und enthalten unnötige Schleifen, die durch unsaubere Daten zusätzlich verstärkt werden. Wenn alle Abteilungen auf denselben Datenstand zugreifen, entfallen solche Mehrfachprüfungen und Abstimmungen. Der Informationsfluss wird schneller und transparenter.
Compliance im Hintergrund
Ein weiterer Anwendungsbereich ist die Einhaltung regulatorischer Vorgaben. Kundenfreigaben, etwa für Marketingmaßnahmen, müssen sauber dokumentiert und aktuell gehalten werden. Eine zentrale Verwaltung sorgt dafür, dass Änderungen systemübergreifend und sogar in Herstellerportalen berücksichtigt werden.
Auch Prüfungen gegen Sanktionslisten oder gesetzliche Anforderungen lassen sich automatisieren. Auffällige Datensätze werden erkannt und können geprüft werden, ohne den laufenden Kundenprozess zu unterbrechen. Gerade bei sensiblen Themen ist diese Trennung entscheidend.
"Viele unterschätzen, welchen Einfluss Datenqualität auf das Tagesgeschäft hat. Wenn man einmal sauber arbeitet, merkt man schnell, wie viel effizienter die Prozesse werden."
Mihal Berberoglu,
Managing Director bei Tolerant Software
KI als Unterstützung
Beim Einsatz von künstlicher Intelligenz setzt Tolerant Software auf eine ergänzende Rolle. Die eigentliche Datenverarbeitung basiert weiterhin auf der eigenen Technologie, die extrem große Datenmengen effizient durchsuchen kann. KI wird vor allem in der Bewertung eingesetzt. Sie hilft dabei, Datensätze zu vergleichen, Unterschiede herauszuarbeiten und Entscheidungen vorzubereiten. „Bei der Nachbearbeitung kann KI sehr gut helfen und Hinweise geben“, erklärt Stefan Sedlacek. Damit dient sie als Assistenzsystem, das Mitarbeiter bei komplexen Prüfungen unterstützt.
Grundlage für die Zukunft
Mit zunehmender Digitalisierung wächst auch die Bedeutung der Daten noch weiter. Neue Anwendungen, insbesondere im Bereich KI, setzen eine konsistente Datenbasis voraus. „Saubere Daten sind heute nicht nur ein Projekt, sie sind ein Wettbewerbsvorteil“, bringt es Mihal Berberoglu auf den Punkt. Die Herausforderung besteht damit nicht nur darin, neue Technologien einzuführen, sondern zunächst die Grundlage zu schaffen. Im Autohaus beginnt diese Grundlage bei den Daten.
