Wir konzipierten eine umfassende Strategie zur Datenharmonisierung und -bereinigung und implementierten Übernahmeprogramme, die die benötigte Datenqualität sicherstellten und automatisierte Routinen und Validierungen beinhalteten.
Unser Kunde, ein mittelständischer Maschinenbauer, steht vor dem Problem inkonsistenter Stammdaten aufgrund paralleler Datenhaltung in verschiedenen Systemen. Die dadurch entstehende Prozessineffizienz äußert sich unter anderem in hohem Verwaltungsaufwand und trägen Prozessen. Beispielsweise führen Dubletten im Kreditorenstammsatz mit unterschiedlichen Einkaufskonditionen dazu, dass der Einkauf im Bestellvorgang manuell eingreifen muss.
Zur Behebung plant der Kunde die Einführung eines zentralen Master Data Management Systems (MDM), welches zukünftig die Stammdaten in die operativen IT-Systeme verteilt. Dies geschieht unter Einhaltung definierter Stammdatenprozesse gemäß einer neu entwickelten Data Governance. Beim initialen Beladen des MDM-Systems gilt es eine Stammdatenqualität zu erreichen, die die Grundlage für künftige Steigerung der Prozesseffizienz darstellt.
CLIENT
Die sorgfältige Planung und Umsetzung der Datenharmonisierung sowie die Definition klarer Prozesse zur Sicherstellung von Datenqualitätsstandards sind essentiell.
Gemeinsam mit unserem Kunden entwickelten wir Konzepte für die initiale Befüllung des Datenmanagement-Systems. Dabei lag der Fokus auf der Datenharmonisierung, -bereinigung und -implementierung der benötigten Übernahmeprogramme. Für verschiedene Stammdatenobjekte wurden die jeweils führenden Systeme benannt und Prozesse zur Harmonisierung definiert. Außerdem stellten wir Analysen und Reports zur Datenbereinigung und Entscheidungsunterstützung in den jeweiligen Quellsystemen bereit. Die realisierten Datenflüsse enthielten Logiken zur Ermittlung führender Datensätze bei bestehenden Dubletten und automatisierte Routinen und Validierungen zur Sicherstellung definierten Datenqualitätsstandards.
Durch unsere Expertise bei der Implementierung von ETL-Strecken, konnten viele unserer Best Practices das Projekt beschleunigen. Unter anderem halfen die erstellten Reports unserem Kunden bei der iterativen Datenbereinigung der Quellsysteme. Dadurch konnte bereits bei Produktivsetzung die Datenqualität erheblich verbessert werden. Unsere regelbasierten Transformationsroutinen sicherten darüber hinaus den avisierten Qualitätsstandard. Die entwickelten Lösungen enthielten ebenfalls die Möglichkeit zum Massendatenupload aus Flat-Files, die unserem Kunden auch zukünftig die Option des Massentransfers ermöglichen.
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