Einsatz

Projekte

DataRocket unterstützt Datenqualitätsverantwortliche in unterschiedlichen Phasen eines Projektes. DataRocket kann in jeder Phase unterstützend angewendet werden.

Die Verbesserung der (Stamm)-Datenqualität ist ein komplexes und oft langfristiges Projekt in Unternehmen, insbesondere wenn der Einsatz eines dynamisch präventiven Systems zum Stammdatenmanagement geplant ist. Die Verwaltung von Daten ist eine typische Querschnittsfunktion in einem Unternehmen. Dementsprechend komplex und mannigfaltig sind die Herausforderungen.

Typische Erfolgsfaktoren in einem MDM-Projekt sind die Einbindung der Fachbereiche, der IT, der Prozessverantwortlichen und nicht zuletzt der Rückhalt durch das Management.

Als Verantwortlicher für die Stammdaten und Datenqualität in Ihrem Unternehmen stehen Sie vor der Herausforderung den Überblick über die aktuelle Datenqualität zu behalten. Der Verbesserungsprozess muss koordiniert werden, um die Mehrwerte und Vorteile die durch eine hohe Datenqualität entstehen zu identifizieren und bewerten zu können.

Wir unterstützen Sie in verschiedenen Projektphasen. Mit dem Ziel Ihre Datenqualität langfristig auf einem hohen Niveau zu halten und Ihre Vorteile in Kennzahlen darzustellen.

 

Screening der Datenlandschaft

Ausgangsituation:
Sie möchten die Datenqualität in Ihrem Unternehmen verbessern? Es ist ihnen nicht möglich, ein konkretes Problem/Anwendungsfälle darzustellen oder gar Mehrwerte einer hohen Datenqualität messbar zu machen?

Vorgehen:
In einem Workshop analysieren wir mit Ihnen Ihre Datenlandschaft, identifizieren Qualitätsprobleme und bewerten die Mehrwerte, die durch ein vollumfängliches Master Data Management in Ihrem Unternehmen erzielt werden können.

Ergebnis:
Im Ergebnis erhalten Sie einen „Schlachtplan“ in Form eines Kurzberichts mit Handlungsempfehlungen um das Projekt – Master Data Management zu stemmen!

Prüfung der Datenbestände

Ausgangsituation:
Ihnen sind Datenqualitätsprobleme in Ihrem Unternehmen bekannt, aber Ihnen ist unklar wie das Qualitätslevel ausgeprägt ist?

Vorgehen:
Wir bewerten in einem 2-3 tägigen Starterprojekt Qualitätskriterien für eine Datenquelle mit DataRocket (syntaktische Prüfung (Zeichensatz) + semantische Prüfung).

Ergebnis:
Datenprofilbericht zu Ihrer Datenlandschaft (z. B. Duplikate, Golden Records, Fehler- und Plausibilitätsverletzungen, Füllgrade, Min-Max-Werte, Deskriptive Statistiken).

Projekte zur Bereinigung

Ausgangsituation:
Sie wissen „wo der Schuh drückt“ und möchten Ihrer Datenqualität einen Schub nach oben verpassen?

Vorgehen:
Wir bestimmen zusammen mit Ihnen individuelle Qualitätskriterien und Kennzahlen (zur Mehrwertmessung) die berechnet werden sollen. Dies bilden wir in DataRocket in Form einer Datapipeline ab, mit der auch die Bereinigung wrkflowgestützt vorgenommen wird.

Ergebnis:
Im Ergebnis erhalten Sie Daten optimaler Qualität, ein kontinuierliches Reporting und ein strukturiert abgebildetes Datenqualitätsregelwerk.

Echtzeit Qualitätssicherung

Ausgangsituation:
Sie sind bestrebt die Qualitätssicherung zu automatisieren, dass absinken der Datenqualität z. B. durch Fehler bei der ein Eingabe/Änderung von Datensätzen oder durch Datenmigrationen schon frühzeitig zu vermeiden und so langfristig und kontinuierlich eine hohe Datenqualität der Stammdaten als Service für die Fachbereiche und Reporting Grundlage sicherzustellen.

Vorgehen:
DataRocket fungiert als zentraler Hub. Relevante Systeme werden mit DataRocket verbunden. Das hinterlegte Qualitätsregelwerk überprüft automatisiert z.B. bereits während der Eingabe, ob die Werte gültig sind, oder gerade in diesem Moment ein Duplikat erzeugt wird.

Ergebnis:
Vollumfängliches Master Data Management System. Sie haben eine zentrale Datenquelle mit gesicherten Daten (Single-Point-of-Truth) und eine 360°Sicht auf Ihre Daten. Ihr wertvollstes Gut – Ihre Stammdaten – haben Sie im Griff und somit auch Ihr Geschäft.

Branchen

Als Multidomain-Lösung kann DataRocket in allen Branchen mehrwehrtstiftend angewendet werden.

DataRocket ist eine Multidomain Stammdatenmanagementlösung. Die flexible Architektur und die Möglichkeit zur freien Modellierung eines Datenmodells ermöglicht den Einsatz in jeder Branche, in der Daten eine besondere Wichtigkeit haben.

Eine breite Schnittstellenbasis und der Rückgriff auf Standards ermöglichen eine einfache Verwendung für alle Branchen.

Schnittstellen zu branchenspezifischen IT-Systemen entwickeln wir gerne individuell für Sie. Alternativ bieten wir zusammen mit unseren „Solution-Partnern“ die Anbindung von DataRocket über Integrationslösungen wie die inubit Suite von Bosch oder der TransConnect Plattform der SQL-Projekt AG an. So erhalten Sie schnellen Zugriff auf branchenspezifische Schnittstellen und Standards.

Datenarten

DataRocket ist eine Multidomain MDM-Software, mit der Sie sämtliche Datenarten integrieren und verbessern können. Unabhängig vom Typ der Daten können Sie DataRocket anwenden.

Der Kunde ist König - Das gilt auch für seine Daten.

Typische Herausforderungen in Bezug auf Kundendaten:

  • Syntaktisch uneinheitliche Daten
  • Fehlende Kontakt- oder Adressdaten
  • Fehlender Abgleich zwischen Kundenmanagement- und Abrechnungssystem
  • Bestimmung von Dubletten
  • Ergänzung von Datenbeständen
  • Plausibilitätsprüfung und Validierung von Daten

Wie profitieren Sie von hochqualitativen Kundendaten?

  • Fehlerfreie und schnelle Prozesse
  • Erhöhte Kundenzufriedenheit
  • Zufriedene Mitarbeiter
  • Bessere Übersicht und Auswertung/Reporting
  • Zusätzliche Daten für Analyse und Kundenwertberechnung

Wie kann DataRocket Ihnen helfen Ihre Kundendaten zu verbessern?

  • Ermittlung eines einheitlichen Kundendatenstammes (Golden Record)
  • 360° Grad-Sicht auf die Kundendaten
  • Validierung von Adressdaten
  • Bereinigung von Dubletten
  • Integrierte Kundendaten in allen IT-Systemen
  • Prüfung der Kundendatenqualität bei der Eingabe
  • Anreicherung von Datenbeständen
  • Zugriff auf Open Data zur Gewinnung neuer Informationen

Produkt- und Materialdaten benötigen eine hohe Qualität, damit die Logistikkette funktioniert und die Produktion nicht stoppt!

Typische Herausforderung für Produkt- und Materialdaten:

  • Falsche Dispositions-Parameter: Losgrößen, Meldebestände, Rabatte, Mengen
  • Fehlerhafte Sicherheitsbestände und Wiederbeschaffungszeiten
  • Dubletten (uneindeutige Daten)
  • Dummys
  • Artikelgruppenzuordnung
  • Klassifizierungsprobleme
  • Werteprüfungen
  • Zuständigkeiten für Daten

Wie profitieren Sie von hochqualitativen Produkt- und Materialdaten?

  • Exakte Lagerbestände und Bestellmengen
  • Minimierte Beschaffungs- und Lagerhaltungskosten
  • Identifikation von „Lagerleichen“
  • Kunden- und Lieferantenzufriedenheit steigt durch verlässliche Information in der globalen Supply-Chain
  • Weitergabe von Daten hoher Qualität als Serviceleistung zum Produkt
  • Valideres und performantes Reporting
  • Reduktion der Kapitalintensität
  • Vereinfacht die Wiederverwendbarkeit von Teilen
  • Sie sind startklar für „Internet of Things“ und „Industrie 4.0“

Wie kann DataRocket Ihnen helfen Ihre Produkt- und Materialdaten zu verbessern?

  • Schaffung einer einheitlichen Referenzdatenstruktur
  • Ermittlung eines einheitlichen Materialstammes (Golden Record)
  • 360° Grad-Sicht auf die Produkt- und Materialdaten
  • Schaffung eines abteilungs- oder unternehmensweiten Regelwerkes zur Prüfung der Daten
  • Identifikation von Dubletten
  • Markierung von Dummys
  • Integrierte Produkt- und Materialdaten in allen IT-Systemen
  • Einbindung der DQ-Kontrolle in existierende Genehmigungsworkflows
  • Zuweisen von Aufgaben zur Bereinigung der Daten an Fachabteilungen (z. B. Lager)
  • Automatisierte Erstellung von webbasierten dynamischen Qualitätsreports

Korrekte Ortsinformationen sind der Schlüssel für eine effektive Logistik und Ressourcenplanung.

Typische Herausforderungen für Geodaten:

  • Fehlerhafte Geobasisdaten wie Koordinaten (X/Y-Werte)
  • Fehlerhafte Zuordnungen von Geobasisdaten zu Attributen/Metabeschreibungen (z. B. POI)
  • Fehlerhafte Metadatenbeschreibungen (Verwendung eines Grundstückes)
  • Doppelte Orte (Dubletten)
  • Konzeptuelle-, Format-, Werte-, Topologische- Geometrische Konsistenz
  • Positionsgenauigkeit (innere + äußere) und Rasterdatengenauigkeit
  • Zeitliche Korrektheit
  • Klassifikation von Geodaten

Wie profitieren Sie von hochqualitativen Geodaten?

  • Exakte Routenplanung
  • Korrekte Ortung
  • Vermeidung von Umwegen
  • Vereinfachte Ortsbasierte Ressourcenplanung
  • Korrekte Geschäftszahlen für Regionen/Standorte
  • Verbesserte Adressdaten
  • Optimiertes Flächen- und Bedarfsmanagement
  • Reduzierte Kosten durch die Nutzung von frei verfügbaren Daten

Wie kann DataRocket Ihnen helfen Ihre Geodaten zu verbessern?

  • Identifikation von Dubletten
  • Visualisierung von Primärdaten (Kunden- oder Materialdaten) mit Hilfe von Geodaten
  • Integration des Geoinformationssystemes (GIS)
  • Umgang mit geometrischen Formen (Shape)
  • Berücksichtigung der Mehrdimensionalität der Daten 2D / 2,5D / 3D / 4D
  • Validierung und Anreicherung von Geodatenbeständen mittels Open-Source-Daten

Eine organisationsweite Übersicht vorhandener technischer und infrastruktureller Daten ist der Ausgangspunkt für ein serviceorientiertes IT- und Organisationsmanagement.

Typische Herausforderungen in Bezug auf technische und infrastrukturelle Daten:

  • Fehlende Übersicht – „Wildwuchs“ an EXCEL-Listen
  • Daten werden oft von Mitarbeitern selbst gepflegt
  • Häufig numerisch ohne klare Struktur und Semantik
  • Aktualität der Datengrundlage fraglich (schnelle Veralterung der Daten)
  • Bei maschinellen Daten existiert eine Vielzahl von automatisiert generierten Daten
  • Redundante Daten in unterschiedlichsten Formaten
  • Keine klaren Datengrundlagen

Wie profitieren Sie von hochqualitativen technischen und infrastrukturellen Daten?

  • Verbessertes organisationsweites IT Service Management
  • Grundlage zur Umsetzung von ITIL
  • Optimierung des Facility, IT- und Organisationsmanagements
  • Aufbau eines Wissensmanagements
  • Standardisierte Prozesse im IT-Bereich und Organisation
  • Dezentrale Unterstützung der Kunden
  • Optimierte Rolloutplanung
  • Vereinfachte Rechnungsprüfung und Weiterverrechnung
  • Basis für Kostencontrolling und Nachlizenzierung

Wie kann DataRocket Ihnen helfen Ihre technischen und infrastrukturellen Daten zu verbessern?

  • Abbildung eines Referenzdatenmodelles als Grundlage
  • Schaffung eines einheitlichen Verzeichnisses über sämtliche Datenquellen hinweg (auch EXCEL)
  • Indizierte Volltextsuche über alle Daten
  • 360° Sicht auf Ihre Daten
  • Zugriffs- und Werteregeln für Daten, die von Mitarbeitern gepflegt werden
  • Identifikation von Dubletten
  • Anbindung  von SCCM und DMS-Systemen
  • Anbindung an Active Directory und Nameserver (z. B. LDAP)
  • Technische Unterstützung bei der Datenkonsolidierung durch Workflowprozesse und Einbindung von Mitarbeitern

Standards

Der Klassifizierungsstandard eCl@ss und der Datenstandard GDSN der GS1 (Global Standards One) als führende Standards für eine einheitliche Datenbasis in der Fertigungs- und Handelsindustrie werden von DataRocket unterstützt.

DataRocket unterstützt den branchenübergreifenden Produktdatenstandard für die Klassifizierung und Beschreibung von Produkten und Dienstleistungen. eCl@ss vereinfacht den elektronischen Handel klassifizierter Produkte zwischen mehreren Partnern. Der Standard fungiert als ein Referenzdatenmodell – ein „Gemeinsamer Nenner“ für den Austausch der Daten sowie deren Klassifizierung. DataRocket bietet Funktionen und Algorithmen, die Sie bei der Klassifizierung Ihrer Materialstämme nach eCl@ss unterstützen und Ihren Aufwand erheblich reduzieren.

Das Global Data Synchronization Network (GDSN) schafft für alle beteiligten Handelspartner einer Wertschöpfungsskette eine standardisierte Datenhaltung und konsistente Datenbereitstellung über das Internet. DataRocket wird über die gesamte Wertschöpfungskette genutzt und fungiert als zentraler Knotenpunkt und Standardisierungszentrum, auf das alle Akteure zugreifen können. Die Berücksichtigung von GDSN bzw. GS1 als Referenzdatenmodell ist obligatorisch.

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