{"id":26403,"date":"2025-02-12T13:40:05","date_gmt":"2025-02-12T08:10:05","guid":{"rendered":"https:\/\/www.verdantis.com\/?p=26403"},"modified":"2026-01-12T16:00:10","modified_gmt":"2026-01-12T10:30:10","slug":"harmonisierung-und-integritat-des-dynamischen-duos-fur-die-stammdatenverwaltung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.verdantis.com\/de\/harmonisierung-und-integritat-des-dynamischen-duos-fur-die-stammdatenverwaltung\/","title":{"rendered":"Harmonisierung und Integrit\u00e4t: Das dynamische Duo f\u00fcr die Master Data Management Suite"},"content":{"rendered":"
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Harmonisieren: KI-gest\u00fctztes Tool zur Datenbereinigung<\/span><\/h2>

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Unternehmen haben mit einer noch nie dagewesenen Menge an Daten zu tun, die \u00fcber verschiedene Plattformen verteilt sind. Da Daten f\u00fcr den Gesch\u00e4ftserfolg immer wichtiger werden, ist die Gew\u00e4hrleistung ihrer Genauigkeit, Konsistenz und Zuverl\u00e4ssigkeit von entscheidender Bedeutung. Dies ist der Punkt, an dem Tools zum Bereinigen von Stammdaten<\/strong> ins Spiel und ist die L\u00f6sung der n\u00e4chsten Generation, die die Art und Weise, wie Unternehmen an die Datenverwaltung herangehen, ver\u00e4ndern wird.<\/p>

Die Bereinigung von Stammdaten ist ein wichtiger Prozess f\u00fcr jedes Unternehmen, das saubere und genaue Daten sicherstellen m\u00f6chte. Durch die Implementierung eines Stammdatenbereinigungsprozesses k\u00f6nnen Sie die Entscheidungsfindung und die Effizienz verbessern, Kosten senken und das Kundenerlebnis verbessern.<\/p>

Es gibt viel zu viele Ber\u00fchrungspunkte, wenn es um die Verwaltung von Stammdatens\u00e4tzen geht. Einige davon sind Angebote von Lieferanten, Ausstanzungen, technische Daten und vor allem die Eingaben von Tausenden von Gesch\u00e4ftsanwendern an verschiedenen Standorten. Dies f\u00fchrt oft zu Stammdaten, die mit fehlenden Details, Fehlern, Inkonsistenzen und Duplikaten gespickt sind.<\/p>

KI kann komplexe Datenmuster und Beziehungen analysieren und identifizieren, die traditionellen Methoden m\u00f6glicherweise entgehen. Sie kann aus historischen Datenkorrekturen lernen und eine \u00e4hnliche Logik auf zuk\u00fcnftige Datens\u00e4tze anwenden, wodurch die Genauigkeit der Bereinigungsergebnisse im Laufe der Zeit effizient verbessert wird.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Die Rolle von Harmonize beim Bereinigen von Daten<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Automatisierte Datenklassifizierung: <\/strong>Gruppierung verschiedener Arten von Stammdaten in einem strukturierten und standardisierten Satz von vordefinierten Kategorien unter der \"Taxonomie\", um eine robuste Klassifizierungsstruktur aufzubauen. Eine der beliebtesten und weltweit am h\u00e4ufigsten verwendeten Taxonomien ist UNSPSC (United Nations Standard Products and Services Code). Andere Taxonomien, die in verschiedenen Regionen oder Branchen verwendet werden, sind eClass, PIDX, CPV, ETIM, GS1, ISIC und NAICS.<\/p>

Die KI-gesteuerte Stammdatenklassifizierung von Harmonize automatisiert den Prozess zur intelligenten Klassifizierung und logischen Kategorisierung von Daten auf der Grundlage von Mustern, Semantik und Kontext. Harmonize lernt aus den historischen Daten, verbessert die Genauigkeit im Laufe der Zeit und passt sich an die spezifischen Klassifizierungsanforderungen eines Unternehmens an.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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  1. Automatisierte Erkennung von Duplikaten:<\/strong> Ausgefeilte Algorithmen k\u00f6nnen doppelte Datens\u00e4tze auch dann erkennen und darstellen, wenn die Daten nicht exakt \u00fcbereinstimmen (z.B. Rechtschreibfehler, Abk\u00fcrzungen, mehrere Sprachen). Die KI-Modelle verstehen den Kontext hinter den Dateneintr\u00e4gen und sind daher \u00e4u\u00dferst effektiv bei der Erkennung von Duplikaten, die bei herk\u00f6mmlichen, auf exakten Feldwerten basierenden Ans\u00e4tzen \u00fcbersehen w\u00fcrden.<\/li><\/ol>
    1. Datenanreicherung:<\/strong> Erweiterung bestehender Daten durch Hinzuf\u00fcgen zus\u00e4tzlicher, umfassenderer Informationen aus externen, \u00f6ffentlich zug\u00e4nglichen Quellen wie Hersteller- und Lieferantenkatalogen, Datenverzeichnissen usw. Einsatz von generativer KI mit mehrschichtiger Validierung durch Querverweise auf vertrauensw\u00fcrdige externe Quellen, um sicherzustellen, dass die Informationen korrekt und aktuell sind, was diesen Prozess hoch skalierbar macht.<\/li><\/ol>
      1. Daten standardisieren und normalisieren:<\/strong> Da die Daten aus verschiedenen Quellen stammen k\u00f6nnen, die unterschiedlichen Standards\/Nomenklaturen folgen, verbessert die Standardisierung und Normalisierung der Daten den allgemeinen Zustand der Daten und die F\u00e4higkeit der Benutzer, pr\u00e4zise zu suchen und zu berichten und fundierte Entscheidungen zu treffen. Festgelegte Regeln\/Standards und Richtlinien sind entscheidend daf\u00fcr, wie die Daten eingegeben, formatiert und gespeichert werden sollten.<\/li><\/ol>
        1. Mehrsprachige Unterst\u00fctzung:<\/strong><\/li><\/ol>

          Daten, die je nach Herkunft in verschiedenen Sprachen vorliegen und Unstimmigkeiten in Bezug auf Rechtschreibung, Formatierung, Synonyme und Benennungskonventionen aufweisen k\u00f6nnen. Die Unterst\u00fctzung mehrerer Sprachen stellt sicher, dass alle Daten nach einheitlichen Standards verwaltet werden, unabh\u00e4ngig von der Sprache oder Region, in der sie erstellt wurden. Dies ist von entscheidender Bedeutung f\u00fcr die Aufrechterhaltung der Datenqualit\u00e4t in globalen Einheiten, die Einhaltung lokaler Vorschriften und die gleichzeitige Aufrechterhaltung einer zentralisierten Datenverwaltung.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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          Bei der Verarbeitung von Daten in mehreren Sprachen kommt es h\u00e4ufig zu \u00dcbersetzungsfehlern, falschen Zuordnungen oder kontextspezifischen Herausforderungen, die eine Bereinigung erfordern. Ein Tool mit Unterst\u00fctzung f\u00fcr mehrere Sprachen kann diese Diskrepanzen automatisch erkennen und sicherstellen, dass die eingegebenen Daten unabh\u00e4ngig von der Sprache, in der sie erstellt wurden, korrekt und kontextbezogen sind.<\/p>

          Hochentwickelte KI-gesteuerte Tools k\u00f6nnen Daten f\u00fcr die Analyse und Bereinigung in eine gemeinsame Sprache \u00fcbersetzen, wobei die Originalsprache in der Ausgabe erhalten bleibt. Wichtig ist, dass diese Tools den Kontext von W\u00f6rtern und S\u00e4tzen erkennen k\u00f6nnen und so die Fallstricke einer einfachen Wort-f\u00fcr-Wort-\u00dcbersetzung vermeiden.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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          \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Datenharmonisierung\"\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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          Integrit\u00e4t: Robustes Master Data Governance Tool<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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          Integrity ist eine KI-basierte Master Data Governance-Plattform, die eine robuste Rahmenbedingungen <\/strong>durch die Daten kontrolliert, standardisiert, bereinigt, verwaltet und gemeldet werden, um die Qualit\u00e4t und Konsistenz der Stammdaten eines Unternehmens \u00fcber mehrere Systeme und Gesch\u00e4ftseinheiten hinweg sicherzustellen. Integrity bietet den notwendigen Rahmen und die Arbeitsabl\u00e4ufe f\u00fcr die Festlegung von Richtlinien, Verfahren und die Datenverwaltung, um zu gew\u00e4hrleisten, dass die Stammdaten korrekt und vollst\u00e4ndig sind und mit den vordefinierten internen Standards und externen Vorschriften \u00fcbereinstimmen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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          Hauptmerkmale von Integrity:<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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          1. Self-Service-Verwaltung:<\/strong><\/p>

          Im Hinblick auf die Datenverwaltung ist die Selbstbedienungsfunktion revolution\u00e4r. Ohne von IT-Mitarbeitern abh\u00e4ngig zu sein, k\u00f6nnen Gesch\u00e4ftsanwender Stammdaten direkt einsehen, verwalten und aktualisieren. Diese Demokratisierung der Datenverwaltung verringert Engp\u00e4sse und steigert die Produktivit\u00e4t, indem sie Menschen aus verschiedenen Bereichen in die Lage versetzt, zur Datenqualit\u00e4t beizutragen.<\/p>

          KI-Datenmodelle nutzen Gesch\u00e4ftsregeln und Datenstandards, die durch die Verarbeitung von mehr als 150 Millionen Datens\u00e4tzen und mehr als 250 Kundenimplementierungen entstanden sind. Integrity interpretiert Benutzereingaben, um Datens\u00e4tze zu klassifizieren, anzureichern, zu standardisieren und zu deduplizieren, um einen robusten Golden Record zu erstellen. All dies geschieht bereits im ersten Schritt des Prozesses - der Initiierung der Datenerstellung\/Aktualisierungsanfrage.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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          2. Validierung in Echtzeit: <\/strong><\/p>

          Die Genauigkeit der Daten ist von entscheidender Bedeutung, und die Validierung in Echtzeit stellt sicher, dass die Stammdaten den Qualit\u00e4tsstandards des Unternehmens entsprechen, sobald sie eingegeben oder aktualisiert werden.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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          • Sofortige R\u00fcckmeldung:<\/strong> Bei der Eingabe von Daten in das System werden diese in Echtzeit auf Fehler, Duplikate oder Inkonsistenzen gepr\u00fcft und die Benutzer erhalten sofortiges Feedback.<\/li>
          • Verbesserte Datenqualit\u00e4t:<\/strong> Durch die Identifizierung von Fehlern bei der Eingabe stellt das Tool sicher, dass nur qualitativ hochwertige Daten in das System eingegeben werden, um Probleme im weiteren Verlauf zu vermeiden.<\/li>
          • Anpassbare Regeln:<\/strong> Die Validierungsregeln k\u00f6nnen auf die spezifischen Data-Governance-Richtlinien eines Unternehmens zugeschnitten werden, um die Einhaltung interner Standards und gesetzlicher Vorschriften zu gew\u00e4hrleisten.<\/li>
          • On Demand Enrichment:<\/strong> Mit der AutoEnrichAI-Funktion ordnet Integrity Herstellerinformationen wie Merkmale, Bilder, Verf\u00fcgbarkeit und Alternativen von Teilen in Echtzeit zu. Dadurch entf\u00e4llt die manuelle Datenbeschaffung, die Datenqualit\u00e4t wird erh\u00f6ht und die Durchlaufzeit der Anfragen wird verk\u00fcrzt.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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            3. Rollenbasierter Zugriff:<\/strong><\/p>

            Effektive Data Governance erfordert, dass die richtigen Personen zur richtigen Zeit Zugriff auf die richtigen Daten haben. Die rollenbasierte Zugriffskontrolle stellt sicher, dass Benutzer nur auf die Daten und Funktionen zugreifen k\u00f6nnen, die f\u00fcr ihre Rolle relevant sind.<\/p>

            Die Integrit\u00e4t stellt sicher, dass verschiedene Benutzerrollen Zugriff auf bestimmte Datens\u00e4tze und Arbeitsabl\u00e4ufe erhalten k\u00f6nnen, wodurch das Tool f\u00fcr alle Beteiligten intuitiver und effizienter wird.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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            4. Workflow-Automatisierung:<\/strong><\/p>

            Integrity bietet Workflow-Automatisierung in einem Stammdaten-Governance-Tool, das den Prozess der Dateneingabe, -genehmigung, -validierung und -aktualisierung rationalisiert, Konsistenz gew\u00e4hrleistet und den Bedarf an menschlichen Eingriffen reduziert.<\/p>

            Automatisierte Arbeitsabl\u00e4ufe erm\u00f6glichen die Einrichtung von Genehmigungsketten, in denen Daten\u00e4nderungen zur Validierung an die zust\u00e4ndigen Beh\u00f6rden weitergeleitet werden. Dadurch werden menschliche Fehler und manuelle Nacharbeiten reduziert.<\/p>

            Automatisierte Arbeitsabl\u00e4ufe bieten einen klaren \u00dcberblick dar\u00fcber, wo sich Datenanfragen im Prozess befinden. So k\u00f6nnen Sie den Fortschritt verfolgen und Engp\u00e4sse schnell beheben.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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            5. Umfassende Daten-Audits: <\/strong><\/p>

            Ein umfassendes Datenaudit ist eine systematische und gr\u00fcndliche Pr\u00fcfung der Daten, um sicherzustellen, dass sie mit den Unternehmensrichtlinien, den Datenqualit\u00e4tsstandards und den gesetzlichen Anforderungen \u00fcbereinstimmen.<\/p>

            Integrity enth\u00e4lt vordefinierte Pr\u00fcfregeln, mit denen Daten automatisch auf die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften hin \u00fcberpr\u00fcft werden.<\/p>

            Integrity unterh\u00e4lt detaillierte Pr\u00fcfpfade, in denen jede \u00c4nderung an den Daten aufgezeichnet wird, wer sie wann und warum vorgenommen hat. Dies gew\u00e4hrleistet Transparenz und Rechenschaftspflicht, was in regulierten Umgebungen von entscheidender Bedeutung ist.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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            Die Vorteile von Master Data Governance:<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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            1. Verbesserte Datenqualit\u00e4t<\/strong>: Die Integrit\u00e4t stellt sicher, dass die Stammdaten sauber, genau, vollst\u00e4ndig und konsistent sind, was f\u00fcr fundierte Gesch\u00e4ftsentscheidungen unerl\u00e4sslich ist.<\/li>
            2. Operative Effizienz<\/strong>: Die Integrit\u00e4t stellt sicher, dass die Daten system\u00fcbergreifend standardisiert sind, was Ineffizienzen reduziert und reibungslosere Gesch\u00e4ftsabl\u00e4ufe und Prozesse erm\u00f6glicht.<\/li>
            3. Verbesserte Compliance<\/strong>: Integrit\u00e4t sorgt f\u00fcr einen klaren Governance-Rahmen, so dass die Unternehmen sicherstellen k\u00f6nnen, dass sie die gesetzlichen Anforderungen erf\u00fcllen, und so das Risiko von Geldstrafen und Bu\u00dfgeldern aufgrund von nicht konformen\/falschen Daten verringern.<\/li>
            4. Daten Vertrauen<\/strong>: Vertrauensw\u00fcrdige Daten erm\u00f6glichen es den Beteiligten im gesamten Unternehmen, sich auf Stammdaten f\u00fcr den t\u00e4glichen Betrieb und langfristige Strategien zu verlassen.<\/li>
            5. Risikominderung:<\/strong> Integrity sorgt f\u00fcr die Durchsetzung von Datensicherheitsrichtlinien und die Nachverfolgung von Daten\u00e4nderungen, wodurch das Risiko von Datenschutzverletzungen und unbefugtem Zugriff innerhalb des Unternehmens verringert wird.<\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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              \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Datenverwaltung\"\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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              Wichtige gesch\u00e4ftliche Punkte:<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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              In einer datenzentrierten Welt m\u00fcssen Unternehmen der Datenverwaltung und -qualit\u00e4t Priorit\u00e4t einr\u00e4umen, um wettbewerbsf\u00e4hig zu bleiben. Harmonize und Integrity stellen nicht nur sicher, dass die Daten korrekt und zuverl\u00e4ssig sind, sondern bieten auch greifbare Gesch\u00e4ftsvorteile, indem sie Folgendes verbessern Effizienz<\/strong>, Fahren Kosteneinsparungen<\/strong>, Gew\u00e4hrleistung der Einhaltung der Vorschriften und Unterst\u00fctzung Skalierbarkeit<\/strong>.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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              1. Die Effizienz:<\/strong><\/p>

              Effiziente Gesch\u00e4ftsabl\u00e4ufe h\u00e4ngen von hochwertigen, gut verwalteten Daten ab. Mit der Implementierung von Harmonize und Integrity k\u00f6nnen Unternehmen wichtige Prozesse automatisieren und die betriebliche Effizienz steigern.<\/p>

              • Automatisierte Datenvalidierung und -standardisierung:<\/strong> Harmonisierungs- und Integrit\u00e4ts-Tools validieren Daten automatisch anhand von vordefinierten Regeln und Standards. Dadurch wird sichergestellt, dass die Daten im gesamten Unternehmen korrekt, vollst\u00e4ndig und konsistent sind, was manuelle Fehler und Nacharbeit reduziert.<\/li>
              • Verbesserte Zug\u00e4nglichkeit der Daten:<\/strong> Mit gut verwalteten Stammdaten k\u00f6nnen Benutzer in verschiedenen Abteilungen problemlos auf die ben\u00f6tigten Informationen zugreifen und diese abrufen. Dies reduziert den Zeitaufwand f\u00fcr die Suche nach Daten und verbessert die Entscheidungsfindung.<\/li>
              • Verringerung der redundanten Dateneingabe:<\/strong> Harmonize hilft bei der Identifizierung und Beseitigung doppelter Datens\u00e4tze, verhindert Redundanzen und minimiert den Aufwand f\u00fcr die Dateneingabe. Das spart nicht nur Zeit, sondern stellt auch sicher, dass Entscheidungen auf einer einzigen Quelle der Wahrheit beruhen.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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                2. Kosteneinsparungen:<\/strong><\/p>

                Bei qualitativ hochwertigen Daten geht es nicht nur um Effizienz, sondern auch um Kostensenkung. Eine schlechte Datenqualit\u00e4t kann zu erheblichen finanziellen Verlusten f\u00fchren, einschlie\u00dflich erh\u00f6hter Betriebskosten, gesetzlicher Geldbu\u00dfen und verpasster Gesch\u00e4ftsm\u00f6glichkeiten.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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                • Senkung der IT-Kosten:<\/strong> Die manuelle Datenverwaltung erfordert oft umfangreiche IT-Unterst\u00fctzung, insbesondere bei der Beseitigung von Datenfehlern, Duplikaten oder Inkonsistenzen. Mit den Tools von Harmonize und Integrity, die diese Prozesse automatisieren, k\u00f6nnen Unternehmen ihre Abh\u00e4ngigkeit von kostspieligen IT-Eingriffen verringern und so Ressourcen f\u00fcr strategischere Initiativen freisetzen.<\/li>
                • Optimiertes Inventar-Management:<\/strong> F\u00fcr Unternehmen in Branchen wie der Fertigung oder dem Einzelhandel kann eine schlechte Datenverwaltung zu \u00dcber- oder Unterbest\u00e4nden f\u00fchren, was beides mit erheblichen Kosten verbunden ist. Saubere, gut verwaltete Daten sorgen f\u00fcr eine genauere Bedarfsprognose und Bestandskontrolle, wodurch Verschwendung reduziert und der Cashflow verbessert wird.<\/li>
                • Reduzierte Compliance-Kosten:<\/strong> Die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften erfordert h\u00e4ufig, dass Unternehmen saubere, genaue Datens\u00e4tze f\u00fchren. Data Governance-Tools stellen sicher, dass Unternehmen diese gesetzlichen Anforderungen erf\u00fcllen und Geldbu\u00dfen und Strafen im Zusammenhang mit Datenverletzungen oder Ungenauigkeiten vermeiden.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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                  3. Skalierbarkeit: <\/strong><\/p>

                  Mit dem Wachstum von Unternehmen w\u00e4chst auch das Volumen und die Komplexit\u00e4t ihrer Daten. Ohne die richtigen Datenmanagement- und Governance-Praktiken haben Unternehmen Schwierigkeiten, mit ihren wachsenden Datenanforderungen Schritt zu halten. Die Tools von Integrity und Harmonize sind auf Skalierbarkeit ausgelegt und erm\u00f6glichen es Unternehmen, zu wachsen und gleichzeitig die Kontrolle \u00fcber ihre Daten zu behalten.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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                  • Zukunftssichere Datenarchitektur:<\/strong> Harmonize and Integrity-Tools stellen sicher, dass Data Governance-Richtlinien vorhanden sind, um neue Systeme, Prozesse und Gesch\u00e4ftseinheiten zu ber\u00fccksichtigen, wenn das Unternehmen w\u00e4chst. Das bedeutet, dass Unternehmen ihren Betrieb skalieren k\u00f6nnen, ohne dass es zu Problemen mit der Datenqualit\u00e4t kommt.<\/li>
                  • Umgang mit gro\u00dfen Datenmengen:<\/strong> Wenn Unternehmen expandieren, steigt das Volumen der von ihnen verwalteten Daten exponentiell an. Harmonize ist f\u00fcr die Verarbeitung gro\u00dfer Datenmengen ausgelegt und stellt sicher, dass die Datenqualit\u00e4t auch dann erhalten bleibt, wenn die Menge der zu verarbeitenden Informationen zunimmt.<\/li>
                  • Unterst\u00fctzung von Fusionen und \u00dcbernahmen (M&A):<\/strong> Wenn Unternehmen Fusionen oder \u00dcbernahmen durchf\u00fchren, stehen sie oft vor der Herausforderung, gro\u00dfe Mengen an unterschiedlichen Daten zu integrieren. Harmonize and Integrity Tools erleichtern reibungslose M&A-Prozesse, indem sie sicherstellen, dass Daten aus verschiedenen Quellen harmonisiert und an die Governance-Standards des Unternehmens angepasst werden.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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                    Kunden-Szenarien:<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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                    Die Reise einer globalen S\u00fc\u00dfwarenfabrik zur Transformation ihrer Stammdaten:
                    Eine Erfolgsgeschichte von Verdantis Master Data Management<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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                    Das 1911 gegr\u00fcndete amerikanische multinationale Unternehmen ist ein f\u00fchrender Hersteller von S\u00fc\u00dfwaren, Tiernahrung und anderen Nahrungsmitteln sowie ein Anbieter von Tierpflegedienstleistungen und besch\u00e4ftigt mehr als 100.000 Mitarbeiter an \u00fcber 300 Standorten, darunter mehr als 130 Fabriken in etwa 75 L\u00e4ndern weltweit. Das Unternehmen mit Hauptsitz in McLean, Virginia, USA, ist eines der gr\u00f6\u00dften Lebensmittelunternehmen der Welt und erwirtschaftet j\u00e4hrlich einen Umsatz von mehr als $35 Milliarden Euro.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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                    Die Herausforderung: Daten Komplexit\u00e4t und Inkonsistenz in den Daten:<\/span><\/strong><\/h5>

                    Der Betrieb des Unternehmens erstreckte sich \u00fcber mehrere Regionen, die jeweils eigene Systeme zur Verwaltung von Kunden-, Produkt- und Lieferantendaten unterhielten.<\/p>

                    • Geografische Regionen - Nordamerika und Lateinamerika (NALA), Europa und GUS (EUCIS) und Asien-Pazifik, Naher Osten und Afrika (APMEA).<\/li>
                    • Quellsysteme: 5 SAP-Instanzen und Microsoft One Navision.<\/li>
                    • Datenvolumen: 1 Million SKUs - MRO-Teile und Verbrauchsmaterial.<\/li>
                    • Sprachen: 10<\/li>
                    • Taxonomie: SMD und UNSPSC.<\/li><\/ul>

                      Diese Fragmentierung f\u00fchrte zu mehreren Herausforderungen:<\/p>

                      • Datensilos:<\/strong> Jede Abteilung und Region hatte ihre eigenen Datenverwaltungsprozesse, wodurch Informationssilos entstanden, die die globale Transparenz behinderten.<\/li>
                      • Doppelte und inkonsistente Daten:<\/strong> Die Duplizierung von Daten \u00fcber Lieferanten und Produkte hinweg war ein gro\u00dfes Problem, das zu Ineffizienzen und Fehlern bei Beschaffung, Inventar und Vertrieb f\u00fchrte.<\/li>
                      • Ungenaue Berichterstattung:<\/strong> Uneinheitliche Standards f\u00fcr die Dateneingabe und fragmentierte Systeme bedeuteten, dass Berichte und Erkenntnisse oft unzuverl\u00e4ssig waren, was die Umsetzung globaler Strategien erschwerte.<\/li>
                      • Kostspielige manuelle Prozesse:<\/strong> Da die Daten \u00fcber verschiedene Systeme verteilt waren, waren manuelle Eingriffe zur Konsolidierung und Bereinigung der Daten erforderlich, was die Betriebskosten in die H\u00f6he trieb.<\/li><\/ul>
                        Die L\u00f6sung: Verdantis Stammdatenmanagement<\/span><\/strong><\/h5>

                        Um diese Herausforderungen zu bew\u00e4ltigen, ging das Unternehmen eine Partnerschaft mit Verdantis<\/strong> eine robuste MDM-Plattform zu implementieren, die seine Daten weltweit vereinheitlichen kann. Verdantis nutzte seine KI-unterst\u00fctzte MDM-L\u00f6sung<\/strong> um Daten zu bereinigen, von Duplikaten zu befreien und anzureichern und so eine bessere Datenqualit\u00e4t und -verwaltung in allen Gesch\u00e4ftsbereichen zu erm\u00f6glichen. Zu den wichtigsten Elementen der L\u00f6sung geh\u00f6ren:<\/p>

                        1. Zentralisierte Datendrehscheibe:<\/strong> Verdantis schuf eine einzige Quelle der Wahrheit, indem es Produkt-, Lieferanten- und Kundendaten aus verschiedenen Systemen in einer einheitlichen, zentralisierten Plattform zusammenf\u00fchrte.<\/li>
                        2. KI-gest\u00fctzte De-Duplizierung:<\/strong> Verdantis setzte fortschrittliche KI-Algorithmen ein, um doppelte Datens\u00e4tze zu identifizieren und zu entfernen und so saubere und genaue Daten im gesamten Unternehmen zu gew\u00e4hrleisten.<\/li>
                        3. Standardisierung von Daten:<\/strong> Um die Konsistenz zu gew\u00e4hrleisten, wandte Verdantis globale Standards f\u00fcr Datenfelder an und vereinheitlichte die Art und Weise, wie Produkte, Lieferanten und Kundendaten erfasst und gepflegt werden.<\/li>
                        4. Automatisierte Datenverwaltung:<\/strong> Verdantis half bei der Implementierung von Data-Governance-Protokollen, die die Datenqualit\u00e4t kontinuierlich \u00fcberwachten, die manuelle \u00dcberwachung reduzierten und zuk\u00fcnftige Datenfehler verhinderten.<\/li>
                        5. Zugriff auf Echtzeitdaten:<\/strong> Die MDM-L\u00f6sung erm\u00f6glichte einen einfachen Zugriff auf zuverl\u00e4ssige Daten \u00fcber eine benutzerfreundliche Schnittstelle, so dass sie schneller datengest\u00fctzte Entscheidungen treffen konnten.<\/li><\/ol>
                          Die Ergebnisse: Operative Effizienz und Datengenauigkeit<\/strong><\/span><\/h5>

                          Die Auswirkungen der MDM-L\u00f6sung von Verdantis auf den Betrieb des Unternehmens waren unmittelbar und erheblich:<\/p>