Das DAM Guru-Programm (DGP) ist ein kostenloser Service, der Profis im Bereich Digital Asset Management (DAM) mit Rat- und Hilfesuchenden oder Organisationen zusammenbringt, die DAM erlernen, oder DAM-Profis einstellen wollen.
Im ersten Jahr konnten die Mitglieder noch über Excel-Dateien verwaltet werden. Als aber die Mitgliederzahl in die Hunderte ging, benötigen die Manager des Programms mehr Kontrolle und besseren Überblick. Während sie die Einführung eines CRM-Systems erwogen, entdeckten sie, dass Picturepark DAM die bessere Option war.
Human asset management
Ein Digital Asset Management-System für die Verwaltung der Mitgliedschaften eines solchen Programms zu verwenden scheint zunächst einmal nicht naheliegend zu sein. Aber Picturepark bot eine einzigartige Funktion, über die kein CRM verfügte: adaptive Metadaten.
„Wir hatten Picturepark nicht in Betracht gezogen, da wir Menschen “verwalteten”, nicht digitale Assets“, erläutert Ben Smidt, der Manager des Programms. „Aber als wir unsere Mitglieder als “Human Assets” interpretierten, sahen wir die Möglichkeiten klarer“.
Tatsächlich gibt es viele Ähnlichkeiten zwischen dem Management von Personen und digitalen Assets, inklusive der Attribute, der Verbindungen und des Status. Als das Guru-Programm begann Services im Bereich Arbeitsvermittlung anzubieten, erweiterten sich diese Parallelen noch um Anforderungen, Einschränkungen und Regionen.
Adaptive Metadaten beschreiben das Individuum besser
Eine der frühen Herausforderungen der DGP-Manager war, dass keine zwei Mitglieder vergleichbar waren. Bei vielen der DAM-Experten („Gurus“) muss die jahrelange Erfahrung berücksichtigt werden, während andere als DAM-Einsteiger vorrangig lernen wollen. Außerdem arbeitet das Programm mit Kontakten, die keine Mitglieder waren, wie beispielsweise Arbeitgebern, die Stellen besetzen wollen. Auch Personen, die sich zunächst nur über die Mitgliedschaft informieren wollen, müssen erfasst werden.
Die Technologie der adaptiven Metadaten von Picturepark ermöglicht den Managern, kleinere, überschaubare „Metadaten-Bausteine“ zu definieren, die kombiniert werden können, um ein detailliertes Profil für jedes Mitglied oder jeden Kontakt zu erreichen. Picturepark nennt dies die „Baustein-Klassen“.
Jede Klasse kann ihre eigenen Metadatenfelder, Vorgabewerte für Metadatenfelder oder beides bieten. Damit kann eine Klasse als Metadaten-Vorlage, als Werkzeug für die Einrichtung neuer Felder eines Metadatenschemas eines Datensatzes oder beides fungieren.
Das DGP Picturepark besteht aus sieben Klassen:
Basisinfo – Diese Klasse enthält ein kleines Set von Metadatenfeldern, die für alle gelten – darunter etwa Name, E-Mail, Region und Titel.
Mitglied – Wird sie zu einem Kontakt hinzugefügt, bietet diese Klasse zusätzliche Felder für die Erfassung der DAM- und der Branchenerfahrung und mehr. Diese Felder werden nach „Erfahrung“ und „Interesse“ unterschieden – damit können die Manager angeben, was ein Mitglied weiß und was es wissen will.
Arbeitgeber – Wenn jemand eine offene Stelle mit DAM-Bezug anbietet, wird die Klasse “Arbeitgeber” hinzugefügt. Diese enthält Felder für Funktion, Beschreibung, Arbeitsort und mehr. Durch die Bereitstellung dieser Klassenzuordnungen bleibt das Metadatenschema flexibel genug für Kontakte, die, ohne Mitglied zu sein, Jobs anbieten, sowie für Mitglieder, die Jobs anbieten.
GuruTalk – Wenn ein Mitglied auf der Website des DAM Guru-Programms ein „Guru Talk“-Profil anlegt, wird diese Klasse dem Datensatz des Mitgliedes hinzugefügt. Damit können Status, Datum der Veröffentlichung, URL und mehr hinzugefügt werden. Das Statusfeld ermöglicht den Managern zu verfolgen, welche GuruTalk-Profile geplant, in Arbeit oder abgeschlossen sind oder abgebrochen wurden.
Webinar – Wenn sich ein Mitglied bereit erklärt, Webinare durchzuführen, bietet diese Klasse ähnliche Felder wie für GuruTalk-Profile, ist aber für die Beschreibung von Webinaren reserviert.
Kontakte – Wenn ein Mitglied mit einem anderen Mitglied verbunden ist, ermöglicht diese Klasse mit spezifischen Feldern die Erfassung und Verfolgung solcher Verbindungen. Eine Liste der Mitglieder ist dem Feld „Mitglieder“ als kontrolliertes Vokabular hinterlegt, was die Auswahl der Mitglieder vereinfacht.
Arbeitsprofil – Ein Mitglied, das seine Services Auftraggebern anbieten will, kann ein Beschäftigungsprofil ausfüllen, das seinem Datensatz Metadatenfelder mit der Angabe des Zeitraums, der Region sowie der Arbeitshistorie und mehr hinzufügt.
„Würden all diese Felder für alle vorgehalten, hätte dies zu einem gigantischen und kaum mehr praktikablen Metadatenschema geführt“, erläutert David Diamond, der Schöpfer des Programms. „Indem wir nur die benötigten Klassen hinzufügen, erhalten wir überschaubare Metadatenschemas, die nach Bedarf geändert werden können.“
Diamond bezieht sich auf einen wichtigen Aspekt der adaptiven Metadaten: Klassen können jederzeit hinzugefügt oder entfernt werden. Damit können die Manager zum Beispiel dem Datensatz eines Mitgliedes, das eine offene Stelle anbietet, die Klasse „Arbeitgeber“ hinzufügen und wieder entfernen, wenn die Stelle besetzt wurde.
„Ein leeres Metadatenfeld führt zu einer ganz anderen Nutzererfahrung als ein Feld, das nicht sichtbar ist“, sagt Diamond. „Warum sollten wir den Datensatz mit Feldern “verunreinigen”, die nie ausgefüllt werden oder die nicht mehr benötigt werden?“
Grenzüberschreitende kontrollierte Vokabulare
Die Datenkonsistenz ist der Schlüssel, wenn es um die Ermittlung zueinander passender Werte geht. Kontrollierte Vokabulare stellen sicher, dass immer konsistente Werte verwendet werden, was die effektive Ermittlung übereinstimmender oder korrelierender Werte sicherstellt.
Die im Picturepark-System des DGP verwendeten Vokabulare wurden aus den Tabellen importiert, in denen sie erstellt wurden. Damit mussten die Manager sie nicht neu erstellen, was wiederum die Konsistenz alter und neuer Daten garantierte.
Abbildung 1. Durch den Aufbau kontrollierter Vokabulare in Tabellen konnte das Team besser zusammenarbeiten sowie die Begriffe und ihre Synonyme besser darstellen. Picturepark kann Tabellen als native Excel-Formate oder im CSV-Format importieren. Bevorzugte Begriffe sind in Spalte B, ihre Synonyme in Spalte C aufgeführt.
Kontrollierte Vokabulare ermöglichen Managern, für jedes Metadatenfeld schnell relevante Metadaten zu finden und zuzuweisen. Wenn die Nutzer ein Synonym für einen bevorzugten Wert eingeben, wird dieser bevorzugte Wert angezeigt.
Einmal in Picturepark eingegeben, erscheinen die Vokabulare in einer Baumansicht. Bestehende Begriffe können hier bearbeitet oder gelöscht und neue Begriffe können hinzugefügt werden.
Abbildung 2. Vokabulare in Picturepark können von dazu berechtigten Nutzern bearbeitet werden. Begriffe und Synonyme können hinzugefügt, bearbeitet oder gelöscht werden.
Komplette Vokabularknoten können spezifischen Metadaten–feldern zugewiesen werden. Dort machen sie Vorschläge für Eingaben und fungieren als Filter für dieses Feld, um zu verhindern, dass nicht autorisierte Werte verwendet werden.
Abbildung 3. Mit der Picturepark Managementkonsole können Vokabulare in wenigen Schritten Feldern zugewiesen werden. Durch die Verwendung von Vokabularen über mehrere Metadatenfelder hinweg können Systemmanager die systemweite Standardisierung von Begriffen sicherstellen. Im DGP-System etwa wird das Vokabular „Branchen“ für die Erfahrung, Interessen und Jobanforderungen genutzt.
Abbildung 4. Wenn mit der Eingabe von „International“ begonnen wird, sieht der Nutzer, dass „IPTC“ der bevorzugte Begriff für „International Press Telecommunications Council“ ist – wie in obiger Abbildung zu sehen. (Abbildung 1).
Begriffe in Vokabularen sind auch verfügbar über das Fenster für die erweiterte Feldsuche – das erleichtert die Suche und stellt sicher, dass die verwendeten Suchbegriffe den in den Metadaten verwendeten Begriffen entsprechen.
Abbildung 5. Die Nutzer können sehen, welche Metadaten zulässige Werte für jedes Feld sind, dem ein kontrolliertes Vokabular zugewiesen wurde. Dies macht die Zuweisung von Metadaten präziser und vollständiger über das gesamte System hinweg – Rechtschreibfehler und untergeordnete Begriffe werden vermieden.
Wenn ein neuer Begriff im Vokabular benötigt wird – wenn etwa ein Mitglied über Erfahrung mit einer DAM-Lösung verfügt, die noch nicht ins System eingegeben wurde – kann dieser im laufenden Betrieb hinzugefügt werden, ohne dass ein Systemadministrator hinzugezogen werden muss.
Abbildung 6. Berechtigte Benutzer können dem Vokabular neue Begriffe „on-the-fly“ hinzufügen. Dabei können auch Synonyme angegeben werden. Auf die gleiche Weise können Begriffe oder ihre Synonyme bearbeitet oder gelöscht werden.
Synonyme erhärten Vermutungen
Wie oben zu sehen, ermöglicht die Unterstützung von Synonymen in Picturepark die Nutzung alternativer Begriffe (und häufiger Rechtschreibfehler), welche die bevorzugten Begriffe repräsentieren.
So ist beispielsweise ein Begriff für eine Branche „Finanzen – Versicherungen“, er kann aber auch über die Eingabe von „Bank“, Bankwesen“ oder „Finanzierung“ gefunden werden.
Abbildung 7. Durch die Anzeige bevorzugter Werte schon während der Eingabe von Synonymen wird die Konsistenz der Metadaten gesteigert, und die Nutzer lernen, was die Vokabulare ihres Unternehmens enthalten.
Synonyme sind auch hilfreich für die Identifizierung von DAM-Systemen entweder über den Produkt- oder Herstellernamen, oder um den bevorzugten Begriff für die Mitgliederfähigkeit „Entwicklung“ auch durch die Eingabe von „Programmierung“, „Coding“ oder „Scripting“ zu finden.
„Die Mitglieder nutzen verschiedene Begriffe, um die gleichen Dinge zu beschreiben“, erläutert Smidt. „Wenn wir uns auf die von den Mitgliedern verwendeten Begriffe verlassen würden, wäre unsere Trefferquote viel geringer. Wir müssen einen internen Standard für die Terminologie nutzen und die Unterstützung von Synonymen in Picturepark macht uns das sehr einfach.“
Smidt beschrieb das Beispiel eines Mitgliedes, das sich selbst als Bibliothekar bezeichnete, dessen Fähigkeiten im Bezug auf DAM-Aufgaben aber nahezu mit den Anforderungen eines Archivars überein stimmten. Durch die Standardisierung auf den Begriff „Informationsprofi“ kann das Programm Mitglieder besser entsprechend ihrer Fähigkeiten auswählen als auf der Basis von Abschlüssen oder Titeln.
„Synonyme sind noch nützlicher, wenn es darum geht, Mitglieder für bestimmte Positionen zu finden“, fährt Smidt fort. „Es ist selten, dass Personalverantwortliche, die uns ansprechen, genau wissen, was sie brauchen – das ist ja auch einer der Gründe, warum sie uns ansprechen.“
Die endlose Parade von Portraits
Bei mehr als 650 Mitgliedern (zum Zeitpunkt der Redaktion dieses Artikels) müssen sich die Manager des Programms ziemlich regelmäßig damit befassen, die Portraitfotos zu aktualisieren. Die Versionskontrolle in Picturepark macht es einfach, neue Portraits hinzuzufügen, die bisherigen für den Fall der Fälle aber zu behalten.
Abbildung 8. Neue Portraits können jederzeit hinzugefügt werden. Alte Versionen bleiben erhalten.
Wenn ein Portrait benötigt wird, können die Programmmanager es in den Formaten nutzen, die sie brauchen. Dies ermöglicht ihnen, eine einzige „Master-Version“ vorzuhalten, ohne jemals mehrere Kopien aktualisieren zu müssen. Noch besser: Wenn eine spezielle Variante notwendig ist – ein Beispiel ist die 100x100 Pixel große Version für die Webinar-Software des Programms – kann diese „on-the-fly“ generiert werden, ohne dass dafür Photoshop oder ein anderes externes Programm notwendig ist.
Abbildung 9. Vorgaben für die Konvertierung von Assets können angelegt und geteilt werden – damit können Nutzer schnell Bilder herunterladen, die für bestimmte Zwecke immer gleich formatiert sind.
Wenn die Portraits der Mitglieder im Web verwendet werden, kann ein Live-Link zum jeweiligen Asset in Picturepark genutzt werden. Dies stellt sicher, dass bei jeder Aktualisierung des Portraits alle Referenzen im Web gleichzeitig aktualisiert werden. Beispielsweise wird dieser Link immer zum neuesten Portrait unseres DGP-Mitglieds David Riecks führen.
Schnelle, einfache Suche
Die DGP-Manager können auf drei Arten Datensätze suchen:
- Einfache Suche – Diese Option bietet eine Google-ähnliche Benutzererfahrung: Die Nutzer geben einen oder mehrere Suchbegriffe ein, relevante Ergebnisse werden gefunden und gerankt.
- Feldsuche – Diese Option ermöglicht den Managern des Programms die Suche nach Vorkommen von Suchbegriffen in bestimmten Feldern. Optional können bestimmte Konditionen über eine UND/ODER-Logik verknüpft werden.
- Gesicherte Suche – Feldsuchen können für den Zugriff über das Menü gespeichert werden – das spart Zeit und sichert die Konsistenz über mehrere Sitzungen hinweg.
Welche Art der Suche angewandt wird, hängt von der gewünschten Feinheit der Suchergebnisse oder der Spezifität der Suchkriterien ab.
Ist der Suchbegriff etwa eine E-Mail-Adresse, ein Twitter-Account oder ein anderer eindeutiger Wert, dann ist es wahrscheinlich, dass die schnelle, einfache Option den korrekten Datensatz findet. Auch wenn es das Ziel ist, alle Mitglieder in London zu finden, die GuruTalk-Interviews gegeben haben, wird die einfache Suchoption gut funktionieren.
Abbildung 10. Ähnlich wie bei der Arbeit mit der Google-Suche wird die einfache Suche von Picturepark am häufigsten dafür verwendet, eine Auswahl von Datensätzen zu finden, von denen eine Auswahl getroffen wird. In diesem Beispiel möchte der Nutzer alle DGP-Mitglieder in London finden, die ein GuruTalk-Interview gegeben haben.
Manager können Wörter oder Wortfragmente eingeben und eine Liste von Treffern sehen, bevor die Suche ausgeführt wird. Diese Funktion bietet ihnen Hinweise darauf, was sie von der Suche erwarten können. Und sie erspart ihnen, ganze Zeichenfolgen einzugeben.
Abbildung 11. Die einfache Suche in Picturepark zeigt für Felder, die als indiziert konfiguriert wurden, Treffer bereits auf der Basis von Wortteilen. Im obigen Bild sehen Sie Treffer für „medi“, was Treffer für Branchen und DAM-Systeme erbringt.
Einige Felder wie etwa die E-Mail-Adresse werden nicht für Treffer auf Basis von Wortteilen indiziert, da es unwahrscheinlich ist, dass jemand nach „park“ als Teil einer E-Mail-Adresse sucht (dies ist eine administrative Entscheidung und könnte sich in anderen Systemen unterscheiden).
Es ist möglich, Picturepark über einen Stern für eine „Wild Card-Suche“ dazu „zu zwingen“, nach teilweisen Übereinstimmungen zu suchen.
Abbildung 12. Über einen Stern (*) als Platzhalter ist es möglich, Treffer auf Basis von Wortteilen zu finden – auch in Feldern, die dafür nicht konfiguriert wurden. Ohne den Stern würden in diesem Beispiel keine Ergebnisse gefunden, da das Feld für E-Mail-Metadaten nicht für die Teilwortsuche konfiguriert wurde.
Fein gestufte Suche lässt keinen Platz für Fehler
Aufgrund der Natur des DAM Guru-Programms ist es üblich, dass die Manager Datensätze von Mitgliedern auf der Basis ganz bestimmter Kriterien finden müssen.
Wenn zum Beispiel jemand einen DAM-Guru in Nordamerika sucht, der über mehr als 10-jährige Erfahrung verfügt und Mandarin spricht, kann Picturepark diese Person finden.
Abbildung 13. Feldsuchen können gespeichert und zwischen Nutzern geteilt werden. Beachten Sie, dass die Feldauswahl auf Basis von Teilwortsuchen (gelb markiert) angezeigt werden können – damit müssen sich die Nutzer nicht an die genauen Feldnamen erinnern.
Der Vorteil der Feldsuche gegenüber der einfachen Suche ist, dass Mehrdeutigkeiten in den Suchergebnissen ausgeschlossen sind.
Wenn zum Beispiel „digital preservation“ als Begriff für die einfache Suche genutzt wird, findet Picturepark alle Mitglieder mit dieser Fähigkeit – oder solche, die jemanden mit diesen Kenntnissen suchen oder sie sich aneignen wollen. Wenn aber die Feldsuche genutzt wird, können die Nutzer den Kontext angeben, in dessen Rahmen der Begriff gefunden werden soll.
Abbildung 14. Feldsuchen ermöglichen den Benutzern die Angabe, in welchen Feldern übereinstimmende Werte angezeigt werden sollen. Dank der intensiven Nutzung kontrollierter Vokabulare im gesamten DGP-System kann Picturepark auf der Basis der Eingabe durch die Nutzer sofort Vorschläge machen.
Feldsuchen wie oben gezeigt können für die spätere neuerliche Ausführung durch dazu berechtige Nutzer gespeichert werden. Dies ist besonders bei komplexen Suchen vorteilhaft, oder um zu vermeiden, dass ein Nutzer eine bestimmte Suche anders als ein anderer Nutzer formuliert und damit zu anderen Ergebnissen kommt.
Unstrukturierte Metadaten behalten ihren Platz
Mehr als 50 Metadatenfelder werden genutzt, um alle Aspekte des DGP-Managements zu verfolgen. Einige dieser Felder werden gezielt aus den Suchergebnissen ausgeblendet, da sie einige Suchergebnisse negativ beeinflussen können.
So geben Mitglieder in einem Textfeld im DGP-Anmeldeformular einen Überblick über ihre Erfahrungen und Ziele. Die unstrukturierte Art dieses Feldes ermöglicht den Mitgliedern, sich ausführlich zu äußern. Die Manager des Programms können wichtige Werte extrahieren, die dann in strukturierten Metadatenfeldern verwendet werden können. Aber das Feld eignet sich nur bedingt für die Suche, da den darin enthaltenen Begriffen der Kontext fehlt.
Bedeutet die Angabe „Taxonomie“ beispielsweise, dass das Mitglied ein Taxonomie-Experte ist oder mehr über Taxonomien lernen will? Vielleicht wurde der Begriff in einem ganz anderen Zusammenhang genutzt, etwa in einer Referenz auf ein Buch oder ein Webinar.
Aus diesem Grund werden bei einfachen Suchen die Metadatenfelder mit unstrukturiertem Text vom System nicht in den Ergebnissen berücksichtigt. Wenn Manager bewusst in den Inhalten eines solchen Feldes suchen wollen, können sie dies über die Feldsuche erreichen.
Es sei anzumerken, dass einige der unstrukturierten Felder nach der Migration der Daten aus Excel indiziert wurden. Dies ermöglicht den Managern das Finden von Datensätzen noch bevor die unstrukturierten Daten in passendere, strukturierte Felder kategorisiert wurden.
Gemeinschaftliches Systemdesign
Die Picturepark-Instanz des DAM Guru-Programms ist das Ergebnis einer Zusammenarbeit des Programmmanagers Ben Smidt, von Deb Fanslow, ihres Zeichens Profi im Bereich Bibliothekswesen und selbst Mitglied des DAM Guru-Programms, sowie David Diamond, dem Schöpfer des Programms.
„Ben und ich hätten das System eigenständig aufbauen können,“ sagt Diamond. „Aber wie töricht wäre es gewesen, ein DAM für ein Programm für DAM-Experten zu entwickeln, ohne das vom Programm bereits angebotene Know-how zu nutzen?“
Diamond wusste, dass Fanslow ihr Profil mit Picturepark-Erfahrung ergänzen wollte, so nutzte er die Chance, sie in das Projekt zu involvieren.
„Ich wusste, dass wir von Debs Erfahrung in Bibliothekswissenschaften nur profitieren konnten“, sagt er. „Außerdem würde ich kein DAM entwickeln, ohne einen Informationsprofi einzubeziehen – das wäre nicht gerade sinnvoll.“
Vom Entwurf bis zur Implementierung dauerte es nur ein paar Wochen, so Diamond.
„Wir begannen damit, unser Metadatenschema in einem Dokument auf Google Docs zu entwickeln“, erinnert sich Diamond. „Das hat uns ermöglicht, im Rahmen der Definition der benötigten Klassen und Felder zusammenzuarbeiten, und so konnten wir einfach die Vokabulare aufbauen, die wir für diese Felder benötigten.“
Die Vokabulare in einer Tabelle zu sehen half dem kleinen Team, die Reichweite eines jeden Begriffes besser zu erkennen und bei Bedarf Synonyme hinzuzufügen.
Die Erfahrung von Fanslow als Informations-Profil war in dieser Phase von unschätzbarem Wert, sagt Diamond.
„Digital Asset Management umfasst eine Reihe von Begriffen, die keine offizielle Definition haben“, sagt er. „Debs Sicht half uns, diese umfangreiche Terminologie in ein Vokabular zu gießen, das äußerst nützlich und nachhaltig ist.
„Noch besser für mich“, fügt er hinzu, „nach nur einer kurzen Demo, wie eine Picturepark-Instanz aufgesetzt wird, übernahm es Deb, das System im Wesentlichen selbst aufzubauen. Das war eine angenehme Überraschung, die mir Zeit gespart hat.“
Kantige Metadaten in runde Metadatenfelder
Sobald das System aufgesetzt war, war es Zeit, die Daten der Mitglieder aus Excel zu importieren.
„Um ehrlich zu sein, hatte ich gar nicht bis auf diese Stufe vorausgedacht“, gesteht Diamond. „Excel ist praktisch, wenn es um die einmalige Änderung von Metadaten geht, aber es ist schrecklich, wenn man laufend Metadaten pflegen möchte. Ich erwartete wahre Alpträume wegen inkonsistenter Daten.“
Der erste Schritt bestand darin, die Vokabulare und die für jeden Begriff definierten Synonyme zu importieren. Einmal in Picturepark würden die Vokabulare den entsprechenden Metadatenfeldern zugeordnet, um als Eingabefilter für diese Felder zu fungieren.
Abbildung 15.Importierte Vokabulare werden den Systemadministratoren in einem Baum angezeigt, der in Picturepark weiter bearbeitet werden kann (links). Die Nutzer sehen die Begriffe entweder als Vorschläge bei der Eingabe oder, wenn sie auf den Abwärtspfeil rechts eines Feldes klicken, als Liste aller Begriffe im Vokabular (rechts).
„Dieser Teil war eigentlich ziemlich einfach“, sagt Fanslow. „Es war schön, all diese Begriffe nach dem Import in Picturepark zu sehen, aber es war noch schöner, ihre Synonyme zu entdecken. Es hätte sehr lange gedauert, dies manuell zu bewerkstelligen.“
„Der nächste Schritt war ziemlich nervig, ganz so, wie ich es mir vorgestellt hatte,“ gibt Diamond zu.
Unter den Hunderten von Zeilen von Mitgliedsdaten in Excel fanden sich inkonsistente Terminologie, Rechtschreibfehler und schlimmeres.
„Die Mitglieder des DAM Guru-Programms kommen aus aller Welt“, erläutert Smidt. „Wir haben Mitglieder, deren Namen Zeichen beinhalten, die durch diese ganze Datenverarbeitung doch etwas durcheinander gekommen waren.“
Als das Programm ins Leben gerufen wurde, wurden Anfragen zur Mitgliedschaft über ein System für die Marketingautomatisierung abgewickelt, das Picturepark (das Unternehmen) heute nicht mehr einsetzt. Laut Smidt war das System nicht voll und ganz kompatibel mit dem Unicode-Zeichensatz, was aber für die richtige Umsetzung der Namen einer Reihe von Mitgliedern notwendig ist.
„Einige dieser Namen waren so verunstaltet, dass sie praktisch nicht mehr zu erkennen waren“, erinnert sich Smidt.
Schlimmer noch – im Zuge der Verunstaltung der Werte hatte das Marketing Automation-System manchmal nicht druckbare Zeichen eingefügt, die zu einem „unsichtbaren Chaos“ führten. Excel war zwar in der Lage gewesen, diese Zeichen zu importieren und in Zellen abzulegen, aber Picturepark war nicht gewillt, sie im Rahmen des Imports zu akzeptieren.
„Wir erhielten während des Datenimports immer Fehler, konnten die Ursache aber nicht finden“, denkt Diamond zurück.
Es war die Picturepark-Produktmanagerin Olivia Schütt, die zu Hilfe kam.
„Als David mir von den Problemen erzählte, hatte ich das Gefühl, dass vielleicht unsichtbare Kobolde in der Tabelle am Werk waren,“ erzählt Schütt. „Picturepark mag solche schlechten Importdaten nicht, aber ich gebe zu, dass wir unseren Benutzern dies besser erklären hätten können.“
Schütt zeigte Diamond, wie die Daten in Excel bereinigt werden können. Der nächste Importversuch klappte perfekt und das System war einsatzbereit, voll mit korrekten Mitgliederdaten.
Vertraulichkeit der Daten ein Muss
Es gibt zwei Benutzerkonten im DGP-System – eines für Smidt und eines für Diamond. Obwohl das DAM Guru-Programm vom Unternehmen Picturepark initiiert wurde und gesponsert wird, ist es vollkommen getrennt von den Picturepark-Vertriebsprozessen.
„Viele dem DGP beigetretene Mitglieder suchen Beratung im Zuge der Anschaffung von Software“, sagt Diamond. „Wir vermeiden es, diese Mitglieder in Kontakt zu bringen mit Mitgliedern, die im Vertrieb von DAM-Software tätig sind – wir alle können uns vorstellen, wohin das führt. Diese Richtlinie gilt gleichermaßen für DGP-Mitglieder, die im Picturepark-Vertriebsteam tätig sind als auch für solche, die für Picturepark-Partner arbeiten.“
Die Support-Mitarbeiter von Picturepark haben, wenn erforderlich, Zugang zum System. Aber laut Diamond gibt es keinen Picturepark-Mitarbeiter, der die Bedeutung der Achtung der Privatsphäre der DGP-Mitglieder nicht versteht.
„Das DAM Guru-Programm ist unser Baby“, sagt er in Bezug auf das Picturepark-Team. „Alle kennen die Regeln und niemand hier würde es wagen, diese Linien zu überschreiten.“
Was kommt noch im Picturepark des DAM Guru-Programms?
Nun, da die Mitgliederdaten in einem System verwaltet werden, das es den Managern erlaubt, komplexere Aufgaben zu erledigen, kann das DAM Guru-Programm zusätzliche Services anbieten.
„Wir haben, wie wir glauben, die weltgrößte Datenbank von Know-how zu Digital Asset Management“, sagt Smidt. „Vor dem Umstieg auf Picturepark konnten wir erst agieren, wenn Mitglieder uns nach passenden Kontakten gefragt haben. Aber jetzt können wir Mitglieder proaktiv informieren, wenn wir etwas haben, was für sie interessant sein könnte – wie beispielsweise neue Mitglieder, die früher geäußertem Interesse entsprechen oder auf bestimmte DAM-Erfahrung bezogene Anfragen von Konferenzveranstaltern.“
Außerdem wird eine Reihe der für das nächste große Upgrade von Picturepark geplanten Verbesserungen den DGP-Managern erlauben, viel mehr mit dem System zu erledigen.
„Picturepark ist noch keine perfekte Lösung für die Verwaltung vom Mitgliedschaften, schließlich war es gar nicht dafür gedacht“, gibt Diamond zu. „Aber Dank der adaptiven Metadaten ist Picturepark schon so flexibel, dass wir mehr damit erledigen können, als wir uns je gedacht haben.“
Vielen Dank an Corey Chimko, Peter Graham, David Riecks, Sarah Saunders, Julie Shean und Romney Whitehead für die Erlaubnis, die Daten ihrer Mitgliedschaft im DAM Guru-Programm hier zeigen zu dürfen.
