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Golden Record statt Datensilos: verlässliche Vertriebsdaten für alle Business Units

Golden Record statt Datensilos: verlässliche Vertriebsdaten für alle Business Units

Kundendaten aus Salesforce, SAP HANA und MSSQL konsolidiert auf Azure Databricks

Lesedauer3 Min.
VeröffentlichtAugust 2026

1 Golden Record

Kunden, Accounts & Standorte

3+ Quellsysteme

Salesforce, SAP HANA & MSSQL

0 manuelle Exporte

automatisierte Datenflüsse

Die wichtigsten Ergebnisse

  • Ein Golden Record

    Kunden, Accounts und Standorte systemübergreifend konsolidiert, bereinigt und anwendungsbereit.

  • Schluss mit Dubletten

    Widersprüchliche Formate und Redundanzen aus Salesforce, SAP HANA und MSSQL werden automatisiert zusammengeführt.

  • Basis für Vertrieb & KI

    Segmentierung, Forecasting und KI-Use-Cases arbeiten auf einer verlässlichen, konsolidierten Datenbasis.

  • Spürbare Effizienzgewinne

    Hohe Datenqualität entlastet die Teams und steigert die interne Datenakzeptanz.

Übersicht

Kunde
Logistikkonzern
Anonymisierte Referenz
Branche
Logistik

Verwendete Technologien & Systeme

Databricks
Databricks
Azure Data Factory
Azure Data Factory
Databricks Unity Catalog
Databricks Unity Catalog
Azure SQL
Azure SQL
Power BI
Power BI
Die Transformation

Von Ausgangssituation zur Lösung.

01Ausgangssituation

Azure Databricks Use Case für Echtzeitdaten & BI in der Logistik

Zentrale Datenarchitektur für Echtzeitanalyse, Logistic Analytics & Wachstum

Ein internationaler Logistikkonzern arbeitete mit Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen (darunter Salesforce, SAP HANA und MSSQL), verteilt über Regionen und Business Units. Die Folge: Dubletten, uneinheitliche Formate, manuelle Exporte und eine fehlende, konsolidierte Sicht auf Kundenstrukturen, Standorte und Geschäftseinheiten.

Die heterogene Datenlandschaft und die mangelnde zentrale Transparenz erschwerten Effizienz im Operativen und verhinderten fundierte Entscheidungen in Vertrieb und Management.

Die daraus resultierende Fragmentierung führte zu verpassten Chancen: Strategisch relevante Use Cases (etwa Upselling, Forecasting oder gezielte Kundensegmentierung) konnten durch die fehlenden Einblicke nicht realisiert werden. Selbst technisch zugängliche Daten waren oft unbrauchbar: widersprüchliche Formate, massive Redundanzen und ein manuell unmöglich handhabbares Datenvolumen.

Um dieses Potenzial zu nutzen, braucht es eine harmonisierte Datenbasis, auf die Verlass ist: einen Golden Record, der die Entitäten systemübergreifend konsolidiert, bereinigt und anwendungsbereit verfügbar macht.

Logistikkonzern: Ausgangssituation
02Herausforderung

Sales Enablement durch saubere Daten als strategisches Ziel

Das heterogene Datenumfeld verhinderte eine durchgängige Transparenz in der Supply Chain, insbesondere bei taktischer Planung und operativer Steuerung.

– Verteilte Daten in Salesforce, SAP, MSSQL und weiteren Quellsystemen

– Keine konsolidierte Sicht auf Kunden, Accounts und Standorte — kein ganzheitlicher Dateneinblick möglich

– Manuelle Exporte und fehlende Synchronisation zwischen Systemen

– Keine validen Standards für Adress- oder Unternehmensdaten — eine Vielzahl von Dubletten und sprachlichen Inkonsistenzen

– Schlechte Datenqualität und hohe Komplexität durch Volumen und Formatvielfalt

– Fehlendes Vertrauen in Daten, sowohl bei technischen als auch fachlichen Nutzenden

– Daten müssen in Near Realtime vorliegen

Logistikkonzern: Herausforderung
03Mehrwerte

Vertriebsdaten bereinigen und konsolidieren

Der Golden Record schafft eine konsolidierte, verlässliche Datenbasis, als Hebel für datengetriebene Vertriebsprozesse und Skalierung.

– AI Readiness: einheitliche Entitätenstruktur für Kunden, Accounts und Standorte

– Automatisierte Bereinigung und Standardisierung von Dubletten und Adressen

– Reduktion manueller Aufwände in Analyse und Planung

– Hohe Datenqualität im B2B-Vertrieb über alle Business Units hinweg

– Vertrauenswürdige Datengrundlage für Vertrieb, Controlling und Management

– Self-Service-Zugriff auf konsolidierte Datenstrukturen

– Höhere Datenakzeptanz durch klare Herkunft und Nachvollziehbarkeit

– Enablement von Use Cases wie Segmentierung, Forecasting und Targeting

– Technologisches Fundament für KI-gestützte Vertriebsprozesse

Logistikkonzern: Mehrwerte
04Fazit

Sales Enablement durch konsolidierte Datenstrukturen

Golden Record: mehr als nur ein Datensatz

Die Einführung des Golden Records markiert einen strukturellen Wendepunkt im Umgang mit unternehmensweiten Daten. Was zuvor in uneinheitlichen Formaten und manuellen Prozessen gefangen war, konnte in eine skalierbare, automatisierte Architektur und eine konsolidierte Datenbasis überführt werden.

Diese zentrale Sicht auf Kunden, Accounts und Standorte ermöglicht nicht nur verlässliche Analysen, sondern schafft eine belastbare Grundlage für datengetriebene Vertriebsprozesse, von Segmentierung und Forecasting bis hin zu KI-basierten Use Cases.

Die hohe Datenqualität sorgt für spürbare Effizienzgewinne innerhalb der Teams und steigert die interne Datenakzeptanz. Der durch Generative AI, Machine Learning und NLP ermöglichte Golden Record ist damit mehr als nur ein technisches Fundament: er ist ein strategischer Enabler für Wachstum und zukunftssichere Unternehmenssteuerung im Enterprise-Kontext.

Logistikkonzern: Fazit
Azure Databricks als technisches Rückgrat für konsolidierte Kunden- und Accountdaten

Was die Plattform strukturell liefert.

Golden Record als zentrale, bereinigte Datenbasis

Zusammenführung und Anreicherung von Kunden-, Account- und Standortdaten aus verschiedenen Systemen, als Grundlage für verlässliche Analysen und Entscheidungen

Deduplication zur Entitätenharmonisierung

Automatisierte Entitätenharmonisierung mit Generative AI & NLP zur Erkennung semantischer Zusammenhänge, skalierbar über Formate und Systeme hinweg

Data Lakehouse Architektur mit Azure Databricks

Eine skalierbare Plattform zur effizienten Verarbeitung, Speicherung und Nutzung von strukturierten, wie unstrukturierten Daten

Self-Service BI für Sales Teams & Controlling

Validierte Daten stehen direkt in benutzerfreundlichen Tools zur Verfügung, ohne manuelle Exporte oder eine Abhängigkeit von der IT

Data Readiness für Forecasting & Targeting

Saubere Datenbasis als Ausgangspunkt für trennscharfe Segmentierung, zuverlässige Prognosen und KI-gestützte Use Cases

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Alexander Rabe
Alexander Rabe
Co-Founder · Head of Data & AI