Data Quality
Data-Quality-Lösungen
Ermöglichen Sie mit Data-Quality-Lösungen, die Ihre speziellen Geschäftsziele berücksichtigen, fundierte datengestützte Entscheidungen, die Kosten reduzieren, Erlöse steigern, die Compliance verbessern und Risiken minimieren.
„70 % der Unternehmen, die ihren Daten nicht trauen, geben an, dass die Datenqualität ihr größtes Problem ist.“
2023 Data Integrity Trends and Insights
Datenqualität: Aufbau von Vertrauen für bessere Ergebnisse
Ihr Unternehmenserfolg hängt von korrekten Daten für hilfreiche Erkenntnisse ab.
Studien haben jedoch ergeben, dass die Qualität und Konsistenz der Daten für die meisten Unternehmen immer noch eine wichtige Herausforderung darstellen.
Fehlerhafte, unvollständige und nicht verfügbare Daten verringern die Qualität des Kundenerlebnisses, reduzieren die Betriebseffizienz und können Probleme im Hinblick auf die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften verursachen.
Daher ist die Datenqualität eine wichtige Voraussetzung für Datenintegrität. Die Qualität Ihrer Daten ist von wesentlicher Bedeutung, um den Daten Ihres Unternehmens zu vertrauen und Business-Intelligence- und Machine-Learning-Algorithmen für fundierte, datengestützte Entscheidungen zu nutzen.
Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten genau, gültig und vollständig sind
Precisely bietet Ihnen die Werkzeuge, die Sie benötigen, um aktuelle Informationen zu verwalten, die Geschäftsergebnisse steigern – dank konsistenter, genauer Daten. Unsere Lösungen helfen, Ihre wichtigsten Anforderungen an die Datenqualität zu erfüllen:
- Grundlegende Geschäftsregeln und Regeln für die Datenqualität: Schwerpunkte sind Vollständigkeit, Konformität, Gültigkeit, Aktualität und Genauigkeit der Daten. Entwerfen von Geschäftslogik, die Ihren Anforderungen entspricht: Überprüfen Sie auf Probleme, die in der Vergangenheit aufgetreten sind, und Probleme, die Sie in Zukunft verhindern möchten.
- Automatisierte Validierung und Bereinigung: Erzielen Sie erhebliche Zeiteinsparungen, und verringern Sie manuelle Prozesse. Es können Regeln angewendet werden, die automatisch ausgeführt werden und ungültige Daten verwerfen.
- Integrierte Datenqualität und Data Governance: Stellen Sie sicher, dass im Rahmen Ihrer Data-Governance-Lösung Datenqualitätsergebnisse und Scorecards zur Datenqualität ganz einfach mit Ihren Teams geteilt werden.
Precisely Data Integrity Suite
Mit der modular aufgebauten interoperablen Precisely Data Integrity Suite kann Ihr Unternehmen Vertrauen in seine Daten aufbauen. Daten mit einem maximalen Grad an Genauigkeit, Konsistenz und Kontext ermöglichen schnelle, fundierte Entscheidungen, die Ihnen beim Erweitern des Kundenstamms, dem Erhöhen der Kundenzufriedenheit, dem Verstärken der Kundenbindung, dem Senken der Kosten sowie beim Bewältigen von Risiken und Compliance helfen.
Je genauer Ihre Adress- und Standortdaten, desto zuverlässiger Ihre Geschäftsergebnisse. Das Problem: Eine falsche Adresse kann höhere Kosten, Risiken und die Betrugsanfälligkeit erhöhen. Wenn viele Adressen fehlerhaft sind, können die Auswirkungen erheblich sein. Zudem machen es inkonsistente Eingaben schwierig, Adressdaten als Ressource für Analysen, Abgleiche und die Datenanreicherung zu nutzen.
Die Lösung: Silos müssen aufgebrochen werden, um für möglichst genaue Standort- und Adressdaten die Konsistenz zu verbessern.
Ermöglicht wird dies durch Geo-Adressierung.. Durch die Einbeziehung von Geokodierungs- und Adressierungsfunktionen erzielen Sie äußerst präzise Standort- und Adressdaten und können diese Daten mit Kontextinformationen anreichern, um grundverschiedene Datensätze miteinander zu verknüpfen.
Für eine noch höhere Konsistenz wird bei der Geo-Adressierung jeder Adresse die PreciselyID, unsere eindeutige Kennung, zugewiesen.
Mittels der PreciselyID können Sie Ihre Standort- oder Adressdaten mit unserem Katalog von mehr als 400 Datensätzen anreichern. Diese enthalten mehr als 9.000 Attribute, z. B. Points of Interests und Eigenschaftsattribute, dynamische Daten, beispielweise zu demografischen Entwicklungen oder Wetteränderungen im Zeitverlauf.
Datenqualität ist keine statische Eigenschaft. Um das Potenzial Ihrer Daten für Ihre Ziele vollständig ausschöpfen zu können, müssen Sie die Qualität, Zuverlässigkeit und Leistung der Daten ständig überwachen. Dabei hat Data Observability eine wichtige Funktion.
Das Problem: Nicht erkannte Datenprobleme führen schnell zu höheren Kosten und unerwarteten Betriebsstörungen.
Die Lösung: kontinuierliche Überwachung Ihrer Daten und proaktive Warnungen über Anomalien. In anderen Worten: Data Observability.
Durch proaktives Überwachen und Analysieren Ihrer Daten bei Problemen – und das Benachrichtigen der für die Problemlösung verantwortlichen Personen – erlangen Sie solidere Datenpipelines, produktivere Teams und zufriedenere Kunden. Außerdem verringen Sie die Risiken bei der Entscheidungsfindung, die durch fehlerhafte Analysen entstehen, und können das Wachstum Ihres Unternehmens resolut und effizient vorantreiben.
Weitere Informationen über das Modul Data Observability der Data Integrity Suite
Sie können Zugriff auf alle möglichen Daten haben – wenn diese jedoch auf mehrere Systeme verteilt und in diesen isoliert sind, ist ihr Nutzen für Ihr Unternehmen beschränkt.
Eine einzelne konsistente Sicht auf die Daten ermöglicht ein genaueres Verständnis Ihrer Datenlandschaft.
Das Problem: Ungleiche Datensysteme verursachen mehrfache, inkonsistente Datensätze für Ihre wichtigsten Einheiten, z. B. Kunden, Anbieter und Produkte. Dies verhindert eine bessere Entscheidungsfindung und bessere Geschäftsergebnisse.
Die Lösung: Ihr Ansatz sollte zwei Prozesse umfassen:
- Beseitigen Sie durch das Identifizieren von Einheiten Unstimmigkeiten: Wenden Sie relevante Datenabgleichsregeln an, um Duplikate zu entfernen und für jede eindeutige Einheit einen einzelnen, umfassenden und fehlerfreien Datensatz zu erstellen. Precisely-Lösungen bieten umfassende Fuzzy-Matching-Funktionen mit einer einfachen Benutzeroberfläche zum Ermitteln potenzieller Übereinstimmungen.
- Erlangen Sie eine einheitliche Sicht wichtiger Daten: Wenn die Identifizierung von Einheiten abgeschlossen ist, nutzen Sie eine einheitliche Sicht der Daten, um die Übersichtlichkeit und die Ergebnisse zu verbessern.
- Betrachten wir beispielsweise eine einzelne Sicht auf den Kunden. Für alle Benutzer in Ihrem Unternehmen muss es einfach sein, auf dieselbe Sicht zuzugreifen und vom Kundendatensatz zu den Aufträgen für diesen Kunden und zu den Produkten in diesen Aufträgen zu navigieren, und dies alles auf einer einfachen Benutzeroberfläche.
Data-Quality-Lösungen ermöglichen dies mit Graph-Datenbank-Technologie, als Grundlage der benutzerfreundlichen Oberfläche.
Egal, ob Sie Daten für Kunden, Anbieter, Produkte oder weitere Einheiten verwalten – für alle diese gilt:Informationen ändern sich schnell und können jederzeit veralten. Das Nachverfolgen aller dieser Änderungen und Aktualisierungen über zahlreiche Systeme und Formate hinweg ist mühsam und häufig nahezu unmöglich.
Deshalb ist es jetzt wichtiger denn je, über eine Datenqualitätslösung zu verfügen, die mit dem sich ständig wandelnden digitalen Umfeld Schritt hält.
Hochwertige Daten in Ihren unternehmenskritischen Systemen wie Customer-Relationship-Management (CRM) und Enterprise-Resource-Planning (ERP) ermöglichen eine höhere Effizienz und eine bessere Entscheidungsfindung. Und Sie ersparen sich viel Zeit und Probleme, wenn Sie verhindern, dass in diese Systeme mangelhafte Daten gelangen. Das Problem: Das Beheben von Folgeproblemen bei der Exaktheit der Daten ist zeitaufwendig und kostenintensiv.
Die Lösung: Wenn Sie diese Überprüfungen im Voraus mit nativen Front-End-Add-ons für oft verwendete Systeme wie NetSuite, Microsoft Dynamics, SAP und Salesforce implementieren, sparen Sie Zeit und verhindern negative Auswirkungen auf den Kontakt zu Kunden und betriebliche Prozesse.
Kurzum: Handeln Sie im Voraus, um die Effizienz und Kundenzufriedenheit zu erhöhen.
Weitere Informationen über CRM- und ERP-Validierungslösungen
Wie viele Dateneingabepunkte gibt es in Ihrem gesamten Unternehmen? Wahrscheinlich mehrere, und Ihre Daten durchlaufen während des Betriebskreislaufs viele Systeme und Prozesse.
Das Problem: Mit zunehmender Bewegung der Daten erhöht sich die Wahrscheinlichkeit, dass sie verloren gehen oder falsch transformiert werden.
Die Lösung: Die Überprüfung der aktiven Daten in Kombination mit reibungslosen Abgleichsprozessen ermöglicht eine schnellere Erkennung und Lösung von Problemen.
In den meisten Unternehmen gibt es viele Szenarien, in denen Daten abgeglichen werden müssen – nur interne Daten oder gegen Drittanbieterdaten, als Batch-Abgleich oder als Abgleich mit gestreamten Daten.
In allen Fällen und Branchen vereinfachen die Datenqualitätslösungen von Precisely das Umleiten von Transaktionen, die nicht abgeglichen werden können, zu Warteschlangen für die Teammitglieder, die für die Überprüfung und Auflösung verantwortlich sind.
Ressourcen
Anwenderbericht
Equens – 100%ige Liefertreue bei der Finanzabwicklung
Anwenderbericht
Verbesserung der Trefferquote für Millionen von Transaktionen
eBook
Verfolgung des ROI für Echtzeitdaten
Infografik
Bereitstellung von vertrauenswürdigen Daten in einer Echtzeit-Welt mit Apache Kafka
Whitepaper
Verwaltung von Daten in Bewegung: Überlegungen zur Datenqualität bei Streaming-Daten
Porsche
Porsche musste bei seinen Händlern und Partnern weltweit Customer-Relationship-Management (CRM) implementieren und es diesen ermöglichen, Kundendatensätze mit den korrekten Namens- und Adressdaten in der richtigen Sprache für jedes betreffende Land anzufügen, zu konsolidieren und zu standardisieren
„Nach erfolgreich sichergestellter Datenqualität steht dem CRM von Porsche nichts mehr im Wege.“
CRM Project Manager
Porsche
Bauen Sie mit zweckmäßigen Datenlösungen Vertrauen auf
Sorgen Sie mit zuverlässigen, vollständigen und zweckmäßigen Daten für einen schnellen, erfolgreichen Start Ihrer fortschrittlichen Analyse-, Marketing-, Machine-Learning- und KI-Initiativen.
Die Data-Quality-Lösungen von Precisely machen dies möglich. Gewinnen Sie neue Erkenntnisse, verbessern Sie die Kundenbeziehungen und vermeiden Sie falsche Schritte durch fehlerhafte, unvollständige Daten.
