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Stammdaten Navigator

Das Whitepaper beschreibt die Transformation, die der deutsche Energiemarkt durch die Festlegung der Bundesnetzagentur zum 24-Stunden-Lieferantenwechsel (LFW24) durchläuft. Es stellt die Notwendigkeit einer proaktiven Stammdatenexzellenz als strategischen Vorteil dar, der über bloße Compliance hinausgeht.

Mehrwerte und strategische Vorteile

• Reduzierung von Betriebskosten und Risiken: Das Dokument betont, dass schlechte Datenqualität zu erheblichen direkten Betriebskosten, wie etwa für manuelle Klärungsprozesse, und zu höheren Ausgleichsenergiekosten führt. Ein robustes Stammdatenmanagement hilft, diese Kosten zu senken.
• Steigerung der Kundenzufriedenheit: Fehlerhafte Abrechnungen oder fehlende Informationen können die Kundenbeziehung schädigen und zu Abwanderungen führen. Eine solide Datenbasis, die zu einem konsolidierten "Golden Customer Record" führt, ermöglicht personalisierte Kundenservices und stärkt die Kundenbindung.
• Grundlage für neue Geschäftsmodelle: Das Whitepaper positioniert hochwertige Daten als Fundament für die Entwicklung innovativer, datengesteuerter Geschäftsmodelle. Es ermöglicht die Monetarisierung von Daten über die reine Abrechnung hinaus und schafft eine Plattform für zukünftiges Wachstum.
• Steigerung der operativen Effizienz: Die Automatisierung von Massenprozessen wie der Vertragsverwaltung und Abrechnung befreit Personalressourcen von repetitiven Aufgaben, was zu Kosteneinsparungen und einer Steigerung der Mitarbeiterzufriedenheit führt.
• Erhöhung der Marktintelligenz: Durch die zentrale Konsolidierung von Daten können Energieversorger fundierte Marktanalysen durchführen, präzise Prognosen des Kundenverhaltens erstellen und proaktiv auf Marktveränderungen reagieren.

Technologischer und prozessualer Ansatz

Das Whitepaper schlägt einen zweistufigen Soll-Prozess vor, der einen proaktiven, präventiven Ansatz zur Datenqualität mit einem automatisierten Rahmen für die bilaterale Fehlerklärung kombiniert. Es plädiert für den Einsatz moderner Technologien wie KI-gestützte Systeme zur Datenvalidierung, die aus Fehlern lernen und die Notwendigkeit menschlicher Eingriffe kontinuierlich reduzieren können. Die Lösung überwindet die Beschränkungen historisch gewachsener IT-Systeme und setzt auf eine modulare Architektur mit spezialisierten IT-Lösungen wie einem dedizierten Data Hub.