{"id":9418,"date":"2026-04-21T11:38:12","date_gmt":"2026-04-21T09:38:12","guid":{"rendered":"https:\/\/cirmar.com\/datenluecken-schliessen\/"},"modified":"2026-04-21T11:38:13","modified_gmt":"2026-04-21T09:38:13","slug":"datenluecken-schliessen","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/cirmar.com\/de\/datenluecken-schliessen\/","title":{"rendered":"Datenl\u00fccken schlie\u00dfen"},"content":{"rendered":"\n

Wir verwandeln Datenl\u00fccken in Erkenntnisse.<\/h2>\n\n
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Digitale Produktp\u00e4sse (DPPs) ben\u00f6tigen keine perfekten Daten, um wertvoll zu sein. Tats\u00e4chlich beginnen die meisten Organisationen mit unvollst\u00e4ndigen, fragmentierten oder nur teilweise strukturierten Informationen. Wir bei Cirmar unterst\u00fctzen Organisationen dabei, mit den bereits vorhandenen Daten voranzukommen \u2013 wir verwandeln bestehende Daten in aussagekr\u00e4ftige Erkenntnisse und verbessern die Qualit\u00e4t kontinuierlich. Anstatt auf Perfektion zu warten, konzentrieren wir uns auf Fortschritt. Denn im Sinne einer Kreislaufwirtschaft ist der n\u00e4chste Schritt immer wertvoller als Stillstand.<\/strong><\/p>\n\n

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Ausgehend von dem, was Sie haben<\/h2>\n\n

Viele Organisationen z\u00f6gern, mit Datenverarbeitungsprogrammen (DPPs) zu beginnen, da ihre Daten unvollst\u00e4ndig sind. Materialien sind m\u00f6glicherweise unbekannt, Lieferanteninformationen fehlen oder Produktspezifikationen sind veraltet.<\/p>\n\n

Das ist normal.<\/p>\n\n

Datenlandschaften entwickeln sich im Laufe der Zeit, und die Erwartung vollst\u00e4ndiger Vollst\u00e4ndigkeit von Anfang an verz\u00f6gert oft unn\u00f6tigerweise das Handeln. Indem wir mit den bereits vorhandenen Daten arbeiten, erm\u00f6glichen wir Organisationen, ihre ersten Datenverarbeitungspl\u00e4ne (DPPs) zu erstellen und damit Struktur, Erkenntnisse und Dynamik aufzubauen.<\/p>\n\n

Von da an wird die Verbesserung Teil des Prozesses.<\/p>\n\n

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Daten sind nie fertig<\/h3>\n\n

Produktdaten sind nicht statisch \u2013 sie ver\u00e4ndern, erweitern und verbessern sich im Laufe des Produktlebenszyklus. Neue Erkenntnisse werden gewonnen, Lieferanten teilen zus\u00e4tzliche Informationen und Vorschriften f\u00fchren zu neuen Anforderungen.<\/p>\n\n

DPPs spielen in dieser Entwicklung eine entscheidende Rolle. Sie spiegeln nicht nur den heutigen Wissensstand wider, sondern bilden einen Rahmen f\u00fcr die kontinuierliche Erweiterung und Verfeinerung dieses Wissens.<\/p>\n\n

Durch die Strukturierung von Daten in Datenverarbeitungspl\u00e4nen (DPPs) schaffen Organisationen Transparenz: Was ist bekannt, was fehlt und wo liegen die gr\u00f6\u00dften Verbesserungspotenziale? Dadurch werden Datenl\u00fccken handhabbar und k\u00f6nnen gezielt genutzt werden.<\/p>\n\n

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L\u00fccken in Chancen verwandeln<\/h3>\n\n

Datenl\u00fccken werden oft als Einschr\u00e4nkung betrachtet. Wir sehen sie als Ausgangspunkt.<\/p>\n\n

Wenn L\u00fccken sichtbar werden, k\u00f6nnen sie priorisiert werden. Nicht alle fehlenden Daten haben die gleiche Auswirkung. Manche Informationen sind f\u00fcr die Einhaltung von Vorschriften oder f\u00fcr Kreislaufwirtschaftsanwendungen unerl\u00e4sslich, w\u00e4hrend andere Daten im Laufe der Zeit verbessert werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n

Durch die Identifizierung und Strukturierung dieser L\u00fccken k\u00f6nnen Organisationen ihre Anstrengungen dort konzentrieren, wo es am wichtigsten ist \u2013 sei es die Verbesserung der Materialtransparenz, die Einbindung von Lieferanten oder die Optimierung interner Datenprozesse.<\/p>\n\n

Dadurch wird Unsicherheit in Richtung gelenkt.<\/p>\n\n

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\u201eViele Organisationen machen sich Sorgen um die letzten paar Prozentpunkte, um die Daten zu perfektionieren. Beginnen wir mit den ersten 90 % und nutzen wir die gewonnenen Erkenntnisse, um direkt Mehrwert zu generieren!\u201c<\/p>\n\n\n\n

Frans Beckers<\/strong><\/p>\n<\/div><\/div>\n\n

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Von fragmentierten Daten zu strukturierter Verbesserung<\/h3>\n\n

Ohne Struktur kann die Verbesserung der Datenqualit\u00e4t \u00fcberfordernd wirken. Informationen sind verstreut, Verantwortlichkeiten unklar und Fortschritte schwer messbar.<\/p>\n\n

Ohne Struktur kann die Verbesserung der Datenqualit\u00e4t \u00fcberfordernd wirken. Informationen sind verstreut, Verantwortlichkeiten unklar und Fortschritte schwer messbar.<\/p>\n\n

Dies erm\u00f6glicht es Organisationen:<\/p>\n\n