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Adressverwaltung

Adressverwaltung bezeichnet den systematischen Umgang mit Adressen von Personen, Unternehmen und Einrichtungen innerhalb einer Organisation oder in öffentlichen Diensten. Ziel ist es, konsistente, aktuelle und valide Adressdaten bereitzustellen, Dubletten zu vermeiden und Kommunikations-, Versand- sowie Geschäftsprozesse effizient zu unterstützen.

Typische Datenelemente umfassen Namen, Straße und Hausnummer, Postleitzahl, Ort und Land sowie ergänzende Angaben wie Telefonnummer,

Wesentliche Prozesse sind Erfassung, Validierung und Normalisierung von Adressen, Dublettenerkennung, Aktualisierung bei Änderungen, sowie Archivierung bzw.

Datenschutz und Compliance sind zentrale Anforderungen. Bei der Adressverwaltung fallen personenbezogene Daten unter Datenschutzgesetze; es gelten

Anwendungen der Adressverwaltung reichen von personalisierter Kommunikation und zielgerichtetem Versand über Logistik- und Lieferkettenprozesse bis hin

Herausforderungen sind fragmentierte Datenquellen, internationale Adressformate, Sprache und Zeichensätze, sowie die Pflege von Datenschutzrechten. Erfolgreiche Adressverwaltung

E-Mail,
Organisation,
Kundennummer
oder
Rollenbezug.
Adressdaten
werden
oft
in
verschiedenen
Anwendungen
geführt,
etwa
in
Customer-Relationship-Management-Systemen,
ERP-
oder
Versandsystemen,
sowie
in
Verzeichnisdiensten
(LDAP/Active
Directory)
für
interne
Kontakte.
Eine
gute
Adressverwaltung
umfasst
Modelle,
Felder,
Validierungsregeln
und
Mechanismen
zur
Abgleichung
(Matching)
sowie
zur
Synchronisation
zwischen
Systemen.
Löschung
alter
Datensätze.
Qualitätsmanagement
umfasst
regelmäßige
Qualitätschecks,
Geocoding
bei
Bedarf
(Lage
auf
einer
Karte)
und
Integrationslogik,
die
sicherstellt,
dass
Änderungen
in
allen
Systemen
nachziehen.
Zweckbindung,
Einwilligung,
Zugriffskontrollen,
Auditierbarkeit
und
geeignete
Sicherheitsmaßnahmen.
Oft
wird
eine
Verantwortlichkeit
(Data
Owner)
festgelegt.
zu
Compliance-Reporting
und
Reporting.
Vorteile
sind
bessere
Zustellraten,
niedrigere
Kosten
durch
Reduktion
von
Dubletten
und
eine
verbesserte
Entscheidungsgrundlage.
erfordert
klare
Verantwortlichkeiten,
regelmäßige
Datenqualität,
Standardisierung,
Konzepte
zur
Duplikatenerkennung
und
robuste
Integrationsarchitekturen.