We all know that in order to make data-based decisions, it’s often not enough to just look at a single source of information. Often, truly new insights are only gained by combining several pieces of information.

Whether it’s merging sales figures from different departments, integrating customer feedback from multiple channels, or simply compiling financial data from different accounts, the task of combining data can be annoying. Especially for business users, this process often feels like navigating a maze without a map. So why exactly is it so tricky and time-consuming?

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1. Data Inconsistencies

One of the most common issues when combining data from different sources is inconsistency. Data might be stored in different formats, use different naming conventions, or have varying levels of detail. For example, one system might list a customer’s name as “John Smith,” while another records it as “Smith, John.” If you’re not familiar with how databases work, identifying and resolving these discrepancies can be frustrating.

Another common inconsistency is with date formats. One dataset might use “DD/MM/YYYY,” while another uses “YYYY-MM-DD.” These small differences can cause significant headaches when trying to merge data. For non-technical users, the challenge is compounded by the lack of tools or knowledge to standardize this data efficiently.

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2. Data Silos

In many organizations, data is kept in silos, meaning that different departments or teams have their own systems and processes for storing information. A marketing team might use one software for managing customer relationships, while the sales team uses another. When it’s time to combine this data, you may find that these systems don’t “talk” to each other easily.

For some users, accessing these silos can feel like trying to enter a locked room without a key. The process of extracting and combining data from these separate systems can be incredibly time-consuming, especially when you’re unfamiliar with the tools needed to do so.

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3. Lack of Standardization

Even when data is accessible, the lack of standardization across different sources can make combining it a nightmare. Different departments may have their own way of categorizing and recording data. For example, one team might track revenue by product line, while another tracks it by region. Trying to merge these datasets into a cohesive whole without being a data scientist can be like trying to fit together pieces of different puzzles.

This lack of standardization often requires manual intervention to align the data, which is both time-consuming and prone to errors.

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4. Complex Tools & Software

Even with the right data and some standardization, the tools used to combine and analyze larger amounts of data can be intimidating for some team members. Programs like SQL, Python, or even advanced Excel functions require a certain level of technical proficiency. Without this knowledge, users may feel overwhelmed and unable to complete the task efficiently.

This complexity can lead to a reliance on technical teams, which can cause delays and bottlenecks. Business users often find themselves stuck in a loop of requesting help, waiting for responses, or trying to learn new tools on the fly — all of which can slow down the process significantly.

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5. Data Security & Privacy Concerns

When dealing with data, especially sensitive or personal information, security and privacy concerns come into play. Combining data from different sources often means transferring it between systems, which can expose it to potential breaches if not handled correctly.

For some users, navigating the security guidelines and understanding the implications of data privacy laws like GDPR can be confusing. The fear of making a mistake that could compromise data security adds an additional layer of stress, making the entire process more daunting.

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Conclusion: The Path Forward

Combining data from multiple sources is a task that requires careful consideration, attention to detail, and often, technical know-how. For non-technical users, this process can be especially challenging due to data inconsistencies, silos, a lack of standardization, complex tools, and security concerns.

While these challenges may seem overwhelming, there are solutions. User-friendly data integration tools are becoming more available (such as DataMonkey ;) ), and businesses are increasingly recognizing the need for easy, day-to-day data access. With the right support and resources, the daunting task of combining data can become more manageable, allowing everyone to make the most of the valuable information at their fingertips.

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Deutsch

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Was macht es so komplex, verschiedene Daten zu kombinieren?

Wir alle kennen das: Um datengestützte Entscheidungen zu treffen, reicht es häufig nicht aus, sich nur eine einzelne Informationsquelle anzuschauen. Oft entstehen wirklich neue Erkenntnisse erst daraus, dass man mehrere Informationen miteinander kombiniert.

Ob es um die Zusammenführung von Vertriebszahlen aus verschiedenen Abteilungen geht, um das Sammeln von Kundenfeedback von mehreren Kanälen oder einfach um die Finanzdaten aus verschiedenen Konten — Daten zu kombinieren, kann nervig sein. Vor allem für Business User fühlt sich dieser Prozess oft an, als würde man ohne Karte durch ein Labyrinth navigieren. Aber was macht es so knifflig und zeitaufwendig?

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1. Inkonsistente Daten

Ein typisches Problem bei der Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen ist die Inkonsistenz. Die Daten können in unterschiedlichen Formaten gespeichert sein, unterschiedliche Konventionen verwenden oder verschieden detailliert sein. In einem System kann der Name eines Kunden beispielsweise als “Max Mustermann” aufgeführt sein, während er in einem anderen als “Mustermann, Max” gespeichert ist. Wenn Du mit Datenbanken nicht vertraut bist, kann es frustrierend sein, diese Unterschiede zu erkennen und zu lösen.

Eine weitere häufige Inkonsistenz sind z. B. Datumsformate. Ein Datensatz verwendet vielleicht “TT.MM.JJJJ”, während ein anderer “JJJJ-MM-TT” verwendet. Diese kleinen Unterschiede können bei der Zusammenführung von Daten erhebliche Probleme verursachen.

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2. Datensilos

In vielen Unternehmen werden Daten in ‘Silos’ aufbewahrt: Das bedeutet, dass verschiedene Abteilungen oder Teams ihre eigenen Systeme und Prozesse für die Speicherung von Informationen haben. Ein Marketingteam verwendet vielleicht eine Software für die Verwaltung von Kundenbeziehungen, während das Vertriebsteam eine andere verwendet. Wenn es hilfreich wäre, diese Daten zusammenzuführen, stellt Ihr möglicherweise fest, dass diese Systeme nicht ohne weiteres miteinander “sprechen”.

Für viele Teammitglieder kann das Handling dieser Daten entsprechend frustrierend und zeitaufwendig sein, vor allem, wenn man mit den dafür erforderlichen Tools nicht vertraut ist.

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3. Fehlende Standardisierung

Selbst wenn die Daten zugänglich sind, kann die fehlende Standardisierung über verschiedene Quellen hinweg die Kombination der Daten zu einem Albtraum machen. Verschiedene Abteilungen haben möglicherweise ihre eigene Art, Daten zu kategorisieren und aufzuzeichnen. So kann ein Team beispielsweise den Umsatz nach Produktlinie erfassen, während ein anderes die Daten nach Region erfasst. Der Versuch, diese Datensätze zu einem kohärenten Ganzen zusammenzufügen, ohne Data Scientist zu sein, kann wie der Versuch sein, Teile unterschiedlicher Puzzles zusammenzusetzen. Diese fehlende Standardisierung erfordert oft manuelle Eingriffe, um die Daten abzugleichen, was sowohl zeitaufwendig als auch fehleranfällig ist.

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4. Komplexe Tools & Software

Selbst mit den richtigen Daten und einer gewissen Standardisierung können die Tools, die zur Kombination und Analyse größerer Datenmengen verwendet werden, für einige Teammitglieder einschüchternd wirken. Programme wie SQL, Python oder auch “nur” fortgeschrittene Excel-Funktionen erfordern ein gewisses Maß an technischen Kenntnissen. Ohne diese Kenntnisse fühlen sich die Benutzer möglicherweise überfordert und können die Aufgabe nicht effizient erledigen.

Diese Komplexität kann dazu führen, dass man auf technische Teams angewiesen ist, was in vielen Firmen zu Verzögerungen und Engpässen führt. Business User stecken oft fest zwischen Supportanfragen, dem Warten auf Antworten oder dem Versuch, die Tools nebenbei selbst zu erlernen — all das kann den Prozess erheblich verlangsamen.

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5. Datensicherheit & -schutz

Beim Umgang mit Daten, insbesondere mit sensiblen oder persönlichen Informationen, kommen zudem noch Sicherheits- und Datenschutzbedenken ins Spiel. Das Kombinieren von Daten aus verschiedenen Quellen bedeutet oft, dass sie zwischen Systemen übertragen werden, was zu potenziellen Verstößen führen könnte.

Für viele Nutzer kann es verwirrend sein, sich in den Datenschutzrichtlinien oder der DSGVO zurechtzufinden. Die Angst, Fehler zu machen, die die Datensicherheit gefährden könnten, sorgt für zusätzlichen Stress und macht den gesamten Prozess noch zäher.

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Fazit: Und jetzt?

Das Kombinieren von Daten aus verschiedenen Quellen ist eine Aufgabe, die sorgfältige Überlegungen, Liebe zum Detail und oft auch technisches Know-how erfordert. Für nicht-technische Benutzer kann dieser Prozess aufgrund von Dateninkonsistenzen, Silos, mangelnder Standardisierung, komplexen Tools und Sicherheitsbedenken eine besondere Herausforderung darstellen.

Auch wenn diese Herausforderungen da sind, gibt es Lösungen. Benutzerfreundliche Tools für die Datenintegration und -kombination werden immer gängiger (z. B. DataMonkey ;) ), und viele Unternehmen erkennen zunehmend die Notwendigkeit eines einfachen, alltäglichen Datenzugriffs für alle im Unternehmen — nicht nur für Tech-Experten. Mit der passenden Unterstützung und den richtigen Ressourcen lassen sich die Herausforderungen gut lösen, so dass jeder die Daten und Informationen, die dem Unternehmen zur Verfügung stehen, optimal für seine täglichen Entscheidungen nutzen kann.

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