Firmenadressen – Dubletten finden und bereinigen

Beitrag veröffentlicht am 3. Februar 2025

In CRM-Datenbanken entstehen regelmäßig Dubletten, die die Datenqualität verschlechtern und Geschäftsprozesse behindern können. Die Ursachen hierfür sind vielfältig: manuelle Fehleingaben, unzureichende Dublettenprüfungen bei der Dateneingabe oder auch systembedingte Importe ohne vorherige Bereinigung. In diesem Beitrag erklären wir die verschiedenen Dublettenarten und wie man diese in einer Adressdatenbank erkennt und bereinigt.

Arten von Dubletten in CRM-Datenbanken

Einfache Dubletten

    Einfache Dubletten entstehen, wenn eine Firma mehrfach mit identischen Informationen in der Adressdatenbank gespeichert wird. Ein Beispiel:

    1. Datensatz: p17 GmbH, Mühlenmathe 50, 48599 Gronau
    2. Datensatz: p17 GmbH, Mühlenmathe 50, 48599 Gronau

    Solche Dubletten sind meist leicht erkennbar und können durch eine standardisierte Dublettenprüfung identifiziert werden. In vielen CRM-Systemen gibt es integrierte Funktionen zur Dublettensuche, beispielsweise in cobra ADRESS PLUS, wodurch bestimmte Algorithmen doppelte Einträge erkannt und zusammengeführt werden können.

    Intradubletten

    Intradubletten sind schwieriger zu identifizieren, da sie durch abweichende Schreibweisen oder kleinere Fehler entstehen. Beispielsweise:

    1. Datensatz: p17 GmbH, Mühlenmathe 50, 48599 Gronau
    2. Datensatz: p 17 GmbH, Mühlenmathe 50, 48599 Gronau (Westf.)

    Hier können bereits kleine Unterschiede wie ein Leerzeichen oder eine abweichende Ortsangabe dazu führen, dass die Dublettenprüfung solche Einträge nicht sofort als identisch erkennt. In diesen Fällen hilft ein sogenanntes Fuzzy Matching, das mit einer gewissen Fehlertoleranz arbeitet und ähnliche Datensätze zusammenführt.

    Versteckte Dubletten

    Eine besonders komplexe Form der Dublette ist die versteckte Dublette. Diese entsteht durch Unternehmensumbenennungen, Umzüge, Umfirmierungen oder Geschäftsübernahmen. Ein Beispiel:

    1. Datensatz: Beloch & Franzbach GmbH, Gildehauser Straße 17, 48599 Gronau
    2. Datensatz: p17 GmbH, Kircheninsel 3, 48599 Gronau
    3. Datensatz: p17 GmbH, Mühlenmathe 50, 48599 Gronau

    In diesem Fall handelt es sich um ein Unternehmen, das mehrfach in der Datenbank erfasst wurde, jedoch unter verschiedenen Adressen und Firmennamen. Während der dritte Datensatz der aktuellste ist, könnten die ersten beiden mit ihm zusammengeführt werden. Solche Dubletten lassen sich oft nur durch einen externen Adressabgleich oder historische Datenanalysen identifizieren.

    Methoden zur Dublettenprüfung

    Regelbasierte Dublettensuche

      Eine regelbasierte Suche arbeitet mit klar definierten Kriterien, um doppelte Datensätze zu erkennen. Kriterien können unter anderem sein:

      • Exakte Übereinstimmung von Firmenname und Adresse
      • Übereinstimmung von Telefonnummern oder E-Mail-Adressen
      • Ähnlichkeiten in der Schreibweise (z. B. mit Entfernungsmethoden wie Levenshtein-Distanz)

      Diese Methode ist vor allem für einfache Dubletten geeignet und kann mit den Bordmitteln vieler CRM-Systeme durchgeführt werden.

      Fuzzy Matching

      Fuzzy Matching ist eine fortschrittlichere Methode, die ungenaue oder fehlerhafte Datensätze erkennt. Hierbei werden Algorithmen verwendet, die auf statistischen Methoden basieren und Ähnlichkeiten anhand von Buchstabenfolgen, phonetischen Vergleichen oder Wahrscheinlichkeitsmodellen berechnen.

      Anwendungsfälle für Fuzzy Matching:

      • Erkennen von Tippfehlern
      • Abgleich von Namensvarianten (z. B. „Müller GmbH“ und „Mueller GmbH“)
      • Analyse von abgekürzten oder ausgeschriebenen Firmennamen

      Abgleich mit externen Datenbanken

      Für versteckte Dubletten bietet sich ein Abgleich mit externen Adressdatenbanken an. Diese enthalten oft historische Firmendaten und können Veränderungen wie Umzüge oder Umfirmierungen nachvollziehen. Anbieter solcher Datenbanken liefern meist zusätzliche Informationen, wie:

      • Handelsregistereinträge
      • Insolvenzmeldungen
      • Historische Standorte und frühere Namen

      Durch einen regelmäßigen Abgleich lassen sich Dubletten langfristig minimieren und die Datenqualität in der CRM-Datenbank verbessern.

      Die Bedeutung eines Datenaudits

      Bevor mit der eigentlichen Dublettenbereinigung begonnen wird, ist es sinnvoll, ein Datenaudit durchzuführen. Dabei wird die vorhandene Datenqualität analysiert, um den Umfang und die Art der Dubletten zu bestimmen. Ein Datenaudit kann bereits bei kleineren Adressdatenbanken aufzeigen, welche Maßnahmen zur Bereinigung sinnvoll sind.

      Folgende Fragen werden in einem Datenaudit geklärt:

      • Wie viele Dubletten gibt es?
      • Welche Dublettenarten kommen vor?
      • Wie stark sind die Abweichungen zwischen den Datensätzen?
      • Ist eine manuelle oder automatisierte Bereinigung sinnvoller?

      Durch diese Voranalyse lassen sich gezielte Maßnahmen definieren, um die Datenbank zu optimieren.

      Automatisierung der Dublettenbereinigung

      Die manuelle Bereinigung von Dubletten ist zeitaufwendig und fehleranfällig. Daher empfiehlt sich der Einsatz von Automatisierungsprozessen, die regelmäßig die Datenbank auf Dubletten überprüfen und automatisch Vorschläge zur Bereinigung machen. In vielen CRM-Systemen kann dies durch:

      • Skripte zur Datenbereinigung
      • Regelmäßige Datenbankprüfungen
      • Workflows zur Dublettenkontrolle

      unterstützt werden. Je nach System und Anwendungsfall kann auch eine Integration mit externen Adressdiensten erfolgen, um aktuelle Firmendaten stets aktuell zu halten.

      Fazit

      Dubletten in CRM-Datenbanken sind ein häufiges Problem, das zu inkonsistenten Daten und ineffizienten Geschäftsprozessen führen kann. Während einfache Dubletten relativ leicht erkennbar sind, erfordern Intradubletten und versteckte Dubletten fortschrittlichere Methoden wie Fuzzy Matching oder den Abgleich mit externen Datenbanken.

      Eine kontinuierliche Dublettenprüfung und ein professionelles Datenaudit helfen dabei, die Datenqualität nachhaltig zu verbessern und die CRM-Datenbank sauber zu halten. Automatisierungsprozesse und moderne Datenabgleichsmethoden erleichtern die Bereinigung und sorgen langfristig für eine zuverlässige Datenbasis.

      Benjamin Beloch am Smartphone

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