Sind Ihre Daten auf verschiedene Systeme verteilt, sodass Berichte unterschiedliche Zahlen ausweisen und Ihre Teams zu viel Zeit damit verbringen, herauszufinden, welche davon richtig sind? Wir integrieren, bereinigen, normalisieren und verknüpfen Ihre Daten, damit Ihr Unternehmen mit einheitlichen, zuverlässigen Informationen arbeiten und auf der Grundlage vertrauenswürdiger Daten schneller Entscheidungen treffen kann.
Eine automatisierte Lösung normalisiert Daten aus archivierten Bankunterlagen, auch in Fällen, in denen Identifikationsmerkmale fehlen oder falsch sind oder Informationen aus verschiedenen Quellen abgeglichen werden müssen.
Ein dediziertes Data Warehouse bündelt Daten aus mehreren operativen Datenbanken und bietet dem Business-Intelligence-Team so einen konsolidierten Überblick, ohne dass serverübergreifende Abfragen erforderlich sind oder die operativen Systeme zusätzlich belastet werden.
Das System empfängt Kontoauszüge in verschiedenen Formaten, extrahiert die relevanten Informationen und ordnet die Zahlungen automatisch den richtigen Kundenkonten zu. Es verarbeitet jeden Monat Millionen von Datensätzen.
Ein und dieselbe Kennzahl kann je nach System, Bericht oder Quelle unterschiedliche Werte anzeigen. Bevor Sie eine Entscheidung treffen, müssen Sie herausfinden, welcher Wert der richtige ist.
Die Daten sind auf verschiedene Anwendungen, Datenbanken und Dateien verteilt. Um einen vollständigen Überblick zu erhalten, muss jemand diese Daten sammeln, zusammenführen und abgleichen, bevor sie genutzt werden können.
Das Extrahieren, Aufbereiten und Zusammenführen von Daten nimmt Zeit in Anspruch. Bis die Informationen die Personen erreichen, die sie benötigen, kann sich die Situation bereits geändert haben.
Doppelte Einträge, fehlende Werte, uneinheitliche Formate oder widersprüchliche Angaben erfordern zusätzliche Überprüfungen, bevor die Daten als Grundlage für eine wichtige Entscheidung dienen können.
Sie mögen zwar den richtigen Anwendungsfall und die richtige Technologie haben, doch fragmentierte, inkonsistente oder schlecht strukturierte Daten erschweren den Übergang von einem Experiment zu einer Lösung, auf die sich das Unternehmen verlassen kann.
Mehr Quellen, größere Datenmengen und häufigere Aktualisierungen belasten die bestehenden Systeme und Prozesse zunehmend, was es erschwert, Daten zu verarbeiten und sie bei Bedarf schnell genug bereitzustellen.
Da Daten zunehmend über verschiedene Systeme, Anwendungen und Teams hinweg übertragen werden, wird die Zugriffsverwaltung immer schwieriger. Bei sensiblen Daten müssen Sie wissen, wer diese einsehen oder ändern darf, und in der Lage sein, diese Aktivitäten bei Bedarf nachzuverfolgen.
Kontinuität und Weiterentwicklung bei wachsenden Datenmengen und steigenden Anforderungen.
Die Daten stehen bereits zur Analyse bereit, sodass Berichte und Antworten nicht mehr von tagelanger manueller Arbeit oder der ständigen Einbindung des Datenteams abhängen.
Eine einheitliche Plattform kann doppelte Speicherkapazitäten, sich überschneidende Tools und den Wartungsaufwand reduzieren und so die Betriebskosten Ihres Datenökosystems senken.
Klare Zugriffskontrollen und Nachvollziehbarkeit erleichtern den Schutz sensibler Daten, die Verwaltung von Berechtigungen sowie die Einhaltung von Audit- und Compliance-Anforderungen.
Integrierte, gut strukturierte und kontrollierte Daten bieten Analytics- und AI-Initiativen eine solidere Grundlage, um über vereinzelte Experimente hinauszugehen und unternehmensweit skaliert zu werden.
Wenn das Datenvolumen wächst, neue Quellen hinzukommen oder neue Anwendungsfälle entstehen, kann sich die Plattform weiterentwickeln, ohne dass Sie Ihre Dateninfrastruktur jedes Mal neu aufbauen müssen.
Langjährige Erfahrung
Abgeschlossene Projekte
Durchschnittliche Kundenbeziehung
Der Aufbau einer Unternehmensdatenplattform wirft viele Fragen auf: Was soll aufbewahrt werden, was soll vernetzt werden, müssen Daten verschoben werden, wie lassen sie sich schützen und wie kann sichergestellt werden, dass die Nutzer ihnen tatsächlich vertrauen und sie nutzen können? Wir haben die Fragen zusammengestellt, die in Gesprächen mit unseren Kunden am häufigsten aufkommen.
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Ein Data Warehouse und BI-Tools können zwar einen Teil des Problems lösen, jedoch nicht unbedingt die Datenintegration, -qualität, -Governance und den unternehmensweiten Zugriff. Wir gehen von dem aus, was Sie bereits haben, ermitteln, was funktioniert und was fehlt, und fügen nur das hinzu, was tatsächlich benötigt wird.
Nicht unbedingt. Eine Datenplattform kann mit Ihrem bestehenden ERP-System, CRM, Ihren Datenbanken, Altsystemen und anderen Quellen zusammenarbeiten. Einige Daten können migriert werden, während andere Daten an ihrem ursprünglichen Speicherort verbleiben und bei Bedarf integriert oder repliziert werden können.
Wir gehen von einem konkreten geschäftlichen Bedarf aus: einem Bericht, dessen Erstellung zu lange dauert, einer Entscheidung, für die zuverlässige Daten fehlen, einem Prozess, der auf manueller Konsolidierung beruht, oder einem bestimmten Datenbereich. Auf dieser Grundlage ermitteln wir die benötigten Daten und bauen die Plattform entsprechend den tatsächlichen Prioritäten aus.
Es reicht nicht aus, Daten auf eine neue Plattform zu übertragen. Wir identifizieren Qualitätsprobleme, legen einheitliche Definitionen und Validierungsregeln fest und überwachen die Datenflüsse im Laufe der Zeit, damit die Teams nachvollziehen können, woher die Daten stammen und wie zuverlässig sie sind.
Wir integrieren Sicherheit und Zugriffskontrolle von Anfang an in die Plattformarchitektur. Wir legen fest, wer auf verschiedene Datenkategorien zugreifen oder diese ändern darf, und führen Rückverfolgbarkeits- und Prüfmechanismen ein, die auf Ihren Sicherheits-, Compliance- und regulatorischen Anforderungen basieren.
Ja, wenn die Herausforderung in der Datenbasis liegt. AI benötigt Daten, die vernetzt, strukturiert, geregelt und zuverlässig sind. Eine Datenplattform kann diese Grundlage schaffen, wobei jede AI-Initiative dennoch einen eigenen, klaren geschäftlichen Anwendungsfall benötigt.
Das hängt von der Anzahl und Komplexität Ihrer Datenquellen, der Datenqualität, den Datenmengen, den Integrationen, den Sicherheitsanforderungen und den Funktionen ab, die die Plattform unterstützen muss. Bei komplexen Umgebungen gehen wir in der Regel schrittweise vor, damit jeder Teil überprüft werden kann, bevor wir mit dem nächsten Schritt fortfahren.
Die Investitionshöhe hängt vom Umfang, der Architektur, der Anzahl der Datenquellen, den Datenmengen, den Integrationen und den Sicherheitsanforderungen ab. Zunächst legen wir fest, welche Aufgaben die Plattform tatsächlich lösen soll, sodass der Umfang und die Investition an klare geschäftliche Prioritäten geknüpft sind und nicht nur um der Infrastruktur selbst willen erfolgen.