DQM / Datenqualitätsmanagement: saubere Daten, saubere Prozesse, starkes Unternehmen.

Erfahrene Spezialistin im DQM, mit über 20 Jahren Erfahrung in Qualitätsaufbau, Optimierung und Analysieren komplexer Datenstrukturen.

• Datenmanagement25 J.
• Eigenmotivation
• Hohe Problemlösungskompetenz
• Schnelle Auffassungsgabe
• Teamarbeit

Sehr geehrte Damen und Herren,

nach über zwei Jahrzehnten im Stammdatenmanagement habe ich mich entschieden, meine Erfahrungen und Fachkenntnisse künftig auch freiberuflich einzusetzen. Mein Schwerpunkt liegt auf PIM-Systemen, Datenaufbereitung, Datenqualität und hieraus entstehende Prozessoptimierungen.

Gerne unterstütze ich Ihr Unternehmen dabei, Ihre Produkt- und Kundendaten strukturiert, konsistent und effizient zu gestalten – mit einem besonderen Fokus auf Datenqualität, Transparenz und Automatisierung.

Was mich auszeichnet, ist mein hoher Qualitätsanspruch, meine präzise Arbeitsweise und die Fähigkeit, komplexe Datenstrukturen schnell zu erfassen und zu optimieren. Ob für kurzfristige Projekte, Systemeinführungen oder langfristige Unterstützung – ich bringe die nötige Erfahrung, Sorgfalt und Flexibilität mit.

Gerne stelle ich Ihnen mein Profil in einem persönlichen Gespräch oder digitalen Austausch vor.

Mit freundlichen Grüßen

C. B.

Erfolg bedeutet für mich, durch eine hohe Datenqualität und optimierte Prozesse messbare Kosteneinsparungen zu erzielen.

Saubere Datenqualität ist die Grundlage für effiziente Prozesse, fundierte Entscheidungen und zufriedene Kunden. Sie vermeidet Fehler, reduziert Kosten und stellt sicher, dass alle Bereiche eines Unternehmens mit korrekten und einheitlichen Informationen arbeiten.

1. Zuverlässige Entscheidungen:
Nur korrekte, vollständige und aktuelle Daten ermöglichen fundierte Analysen und strategische Entscheidungen.

2. Effiziente Prozesse:
Saubere Daten vermeiden Doppelarbeit, Suchzeiten und Korrekturschleifen.
Prozesse wie Bestellabwicklung, Preisgestaltung oder Lagerverwaltung laufen reibungsloser.
Automatisierungen (z. B. im PIM-System) funktionieren nur mit korrekten Stammdaten.

3. Kosteneinsparung:
Fehlerhafte Daten verursachen Folgekosten – etwa durch Retouren, Reklamationen, fehlerhafte Rechnungen oder falsche Lieferungen.
Gute Datenqualität reduziert diese Fehlerquellen deutlich.

4. Kundenzufriedenheit:
Kunden verlassen sich auf richtige Produktinformationen, Preise und Verfügbarkeiten.
Falsche oder unvollständige Daten führen zu Unzufriedenheit und Vertrauensverlust.

5. Rechtssicherheit & Compliance:
In vielen Branchen sind bestimmte Produktinformationen gesetzlich vorgeschrieben (z. B. Zutaten, Herkunft, Energieverbrauch).
Nur saubere Daten gewährleisten die Einhaltung dieser Vorgaben.

6. Reibungslose Zusammenarbeit:
Eine einheitliche Datenbasis sorgt dafür, dass alle Abteilungen (z. B. Einkauf, Vertrieb, Marketing, IT) mit denselben Informationen arbeiten.
Das verhindert Missverständnisse und verbessert die interne Kommunikation.