Data Integration & Data Governance

Je größer und breiter der Datenbestand, desto wichtiger wird die sichere, performante und nachvollziehbare zentrale Bereitstellung der Informationen.

"Wenn Sie einen Scheißprozess digitalisieren, dann haben Sie einen scheiß digitalen Prozess"

(Thorsten Dirks, CEO, Telefónica Deutschland)

Je größer und breiter Ihr Datenbestand im Unternehmen, desto wichtiger wird die sichere, performante und nachvollziehbare zentrale Bereitstellung der Informationen.  Data Integration beschreibt alle Methoden und Technologien zur Sammlung und Verwaltung von Informationen aus einer oder mehreren Quellen (Data Integration/Datenlogistik). Insbesondere  zur Nachvollziehbarkeit der Informationen dient die Data Governance einer analytischen Lösung: Die grundsätzliche Nachverfolgung von Daten von der Quelle bis zur Auswertung (egal welcher Art), die technische und fachliche Dokumentation der Daten sowie die angewandten Transformationen erlauben einem Unternehmen erst, endgültige Aussagen zu Richtigkeit und Aussagekraft der Informationen zu treffen.

Master Data Management

Ein besonderes Augenmerk liegt außerdem auf dem „Master Data Management“: Wenn Daten aus unterschiedlichen Quellen gemeinsam verarbeitet und analysiert werden sollen, dann müssen die Informationen, besonders die Stammdaten, daraus auch vereinheitlicht werden. Die Herausforderung liegt dabei nicht in der technischen, sondern fachlichen Umsetzung, denn die Zusammenführung von z. B. Artikelstammdaten aufgrund ähnlicher Namen kann nur teilautomatisiert erfolgen. Moderne Tools, die mittels künstlicher Intelligenz Ähnlichkeiten erkennen und Kandidaten vorschlagen, ergänzen dabei Systeme, die manuelle Prozesse und entsprechende Freigaben unterstützen.

Wir unterstützen unsere Kunden in allen Aspekten der Datenintegration, im Aufbau einer Lösung zur Data Governance und in den notwendigen Prozessen.

Datenintegration umfasst alles rund um Datenzusammenführung und Vereinheitlichen von Datenbeständen

Aufgabenspektrum der Datenintegration

Das Aufgabenspektrum der Datenintegration umfasst deutlich mehr als nur die Zusammenführung von Daten über ETL-Prozesse. Es beinhaltet ebenfalls Themengebiete wie das Vereinheitlichen von Datenbeständen in unterschiedlichen operativen Systemen, die Anreicherung von unvollständigen und fehlerhaften Daten sowie die Harmonisierung von Stammdaten. In Zeiten globaler Märkte bedeutet dies nicht selten auch eine Integration von Daten über die eigenen Unternehmensgrenzen hinaus:

  • Automatisierte Meldung von Daten an Kunden, Zulieferer oder andere Adressaten
  • Einbindung unternehmensexterner Datenquellen (z. B. WebServices)
  • Automatische Synchronisation von Stammdaten unterschiedlicher Systeme

Optimierung der Datenintegration

Optimierung der Datenintegration

Herausforderungen:

  • Datenqualität: Bestehende Strecken liefern ungenügende oder unvorhersehbare Qualität
  • Prozessqualität: Bestehende Strecken sind nicht (mehr) performant oder zuverlässig genug, Ladefenster können nicht eingehalten werden oder haben sich verkürzt 
  • Technologien haben sich verbessert und neue Features sollen genutzt werden, neue fachlichen Anforderungen erfordern Redesign, z. B. von Batch nach Echtzeit

Angebot:

  • Mit unseren Datenintegrationsexperten werden die Anforderungen aufgenommen und Optionen diskutiert und umgesetzt                   
  • Resultat für Sie: optimale Datenintegration!

Data Governance: Beratung hinsichtlich der Optionen und Technologien

Technische und fachliche Beratung zu Data Governance, Master Data Management und zur Unterstützung von Compliance:

  • Regularien (Sonderfall DSGVO): der Gesetzgeber erwartet die Auskunft über Speicherung, Herkunft und Verwendung von Daten. Erreichbar nur, wenn Daten nachvollziehbar verarbeitet und gespeichert werden!
  • Data Lineage / Impact Analyse: oft kann durch die Nutzung von ETL-Tools automatisiert der Datenstrom nachvollzogen werden, inkl. technischer und operativer Metadaten
Data Governance: Beratung hinsichtlich der Optionen und Technologien
  • Gesicherte Erkenntnisse: wie können Fachanwender die präsentierten Informationen verstehen und interpretieren? Durchgängige fachliche Metadaten ermöglichen einheitliches Verständnis ohne Fehlinterpretationen
  • Das Gleiche oder dasselbe: die Vereinheitlichung von Stammdaten stellt sicher, dass Informationen gleicher Kunden/Produkte/Lieferanten auch richtig zugeordnet werden
  • Unbewusste Beeinflussung: Data Science Modelle müssen nachvollziehbar ihre Ergebnisse verständlich erklären, damit Unternehmen die Einflussfaktoren kennen und steuern können!

Für jedes Projekt den richtigen Hersteller

Sie suchen technische Unterstützung in den Themen rund um Analytics: Datenintegration/Governance, Big Data/Data Warehouse/Data Lake, Business Intelligence, Data Science oder Corporate Performance Management? Wir arbeiten mit OpenSource Technologien und kommerziellen Lösungen folgender Hersteller:

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Unsere Referenzen: