Zu den Aufgaben des Customer Relationship Management (CRM) gehört die Pflege und Optimierung der vorhandenen Kundendaten. Niemand möchte gerne mit „Frau Max Mustermann“ angeschrieben werden und auch Adressangaben wie „Mussterstraße 1“ sind heutzutage vermeidbar.
Angesichts der Vielzahl an Daten ist eine manuelle Aufarbeitung der Bestände nicht möglich. Sie ist aber auch nicht mehr zeitgemäß. In vielen Bereichen existieren umfassende Stammdaten oder Regeln, die eine maschinelle Überprüfung erlauben. Erst die herausgefilterten Kandidaten werden dann von Menschen überprüft und korrigiert.

Zu diesem Zweck wurde in HWK-Universal das Modul „NDB“ entwickelt, dessen Akronym sich in „NamensDatenBank“ auflöst. Ursprünglich nur zur Aufbereitung der Vor- und Nachnamen gedacht, kamen später weitere Analysen hinzu. Jeder kann das Modul NDB verwenden. Abhängig von den erkannten Datenbankrechten werden die entsprechenden Bereiche zur Analyse angeboten.

Blatt mit Einzelergebnissen Prüfung der Vornamen
Die Vornamensdatenbank umfasst momentan rund 45.000 Einträge, wobei zusammengesetzte Vornamen wie „Karl-Heinz“ auf den einzelnen Einträgen „Karl“ und „Heinz“ basieren.
Die bekannten Vornamen beschränken sich nicht nur auf deutsche Vornamen, sondern umfassen den gesamten europäischen Raum. Das Programm korrigiert daher auch Schreibweisen auf das jeweilige Alphabet der Landessprache. So wird „Sigurdur“ immer zu „Sigurður“ und „Cetin“ immer zu „Çetin“ umgesetzt. Bei der Umsetzung wird auch immer das Geschlechtskennzeichen ergänzt bzw. korrigiert.

Prüfung der Geschlechtskennzeichen
Nach erfolgter Korrektur der Vornamen sind noch die Fälle zu prüfen, in denen das Geschlechtskennzeichen nicht korrekt ist. Auch hier verwendet die Datenbank die entsprechenden Stammdaten der Vornamen.
Dabei sind die Sonderfälle bekannt, in denen ein Vorname nicht eindeutig einem Geschlecht zugeordnet werden kann (Eike, Helge, Jacky, Saskia etc.). Ebenso wird beispielsweise berücksichtigt, dass „Maria“ bei Männern als zweiter Vorname auftreten kann.
Nach Bearbeitung der Daten lässt sich erst die Frage beantworten, wie viele weibliche Betriebsinhaber in der Handwerksrolle eingetragen sind.

Prüfung der Familiennamen
Auch wenn keine Datenbank mit allen möglichen Familiennamen existiert, besteht dennoch die Möglichkeit einer linguistischen Prüfung. So besteht für jede Kombination aus drei Buchstaben eine gewisse Wahrscheinlichkeit für ihr Auftreten in deutschen Wörtern. So lassen sich kaum wahrnehmbare Schreibfehler wie „Mustermannn“ von einer Maschine aufdecken.

Ausgewertete Trends Prüfung der Straßennamen
Für eine Visualisierung von Adressdaten auf Landkarten wird eine hohe Qualität dieser Daten benötigt. Dazu müssen die Straßennamen möglichst fehlerfrei geschrieben und die Postleitzahl korrekt sein. Der Abgleich verwendet die Datenbank der geophysikalischen Systeme als Referenz.

Prüfung der Telefonnummern
Angesichts der bestehenden Möglichkeit, direkt aus HWK-Universal heraus eine Telefonnummer wählen zu können, kommt der Pflege der vorhandenen Daten eine neue Bedeutung hinzu. Dabei stößt man vor allem auf Konstellationen, in denen das Feld Daten aufnehmen musste, für die in Altsystemen kein Platz vorhanden gewesen war.

Prüfung der Email-Adressen
Gerade bei der neuen Generation der Auszubildenden ersetzt die Email-Adresse mehr und mehr die Postanschrift. Um so wichtiger, wenn die hinterlegte Angabe korrekt erfasst ist. Auch wenn eine Email-Adresse nicht wirklich auf ihre Gültigkeit hin überprüft werden kann, muss sie strukturell doch einigen Anforderungen entsprechen, die maschinell geprüft werden können. Manchmal fehlt das @-Zeichen oder der Domainname, hin und wieder sind Umlaute nicht aufgelöst. Jedoch werden auch bekannte Schreibfehler wie „jahoo“ aufgedeckt.