Harmonize: een door AI aangestuurde tool voor gegevensopschoning
Organisaties krijgen te maken met een ongekende hoeveelheid gegevens, verspreid over verschillende platforms. Aangezien gegevens steeds belangrijker worden voor zakelijk succes, is het van cruciaal belang om de nauwkeurigheid, consistentie en betrouwbaarheid ervan te waarborgen. Dit is waar Tools voor het opschonen van stamgegevens speelt een belangrijke rol en is de oplossing van de volgende generatie die de manier waarop bedrijven met gegevensbeheer omgaan ingrijpend verandert.
Het opschonen van stamgegevens is een essentieel proces voor elke organisatie die wil zorgen voor schone en nauwkeurige gegevens. Door een proces voor het opschonen van stamgegevens in te voeren, kunt u de besluitvorming en de efficiëntie verbeteren, kosten verlagen en de klantervaring verbeteren.
Er zijn veel te veel raakvlakken bij het beheer van stamgegevensrecords. Om er maar een paar te noemen: offertes van leveranciers, punchout-beschrijvingen, technische gegevens en, het allerbelangrijkste, input van duizenden zakelijke gebruikers verspreid over verschillende geografische locaties. Dit leidt er vaak toe dat stamgegevens vol zitten met ontbrekende gegevens, fouten, inconsistenties en dubbele vermeldingen.
AI kan complexe datapatronen en verbanden analyseren en herkennen die met traditionele methoden wellicht over het hoofd worden gezien. Het kan leren van correcties in historische gegevens en soortgelijke logica toepassen op toekomstige datasets, waardoor de nauwkeurigheid van de opschoningsresultaten in de loop van de tijd op efficiënte wijze wordt verbeterd.
De rol van Harmonize bij het opschonen van gegevens
Geautomatiseerde gegevensclassificatie: Het groeperen van verschillende soorten stamgegevens in een gestructureerde en gestandaardiseerde reeks vooraf gedefinieerde categorieën onder de „Taxonomie” om een robuuste classificatiestructuur op te bouwen. Een van de populairste en meest gebruikte taxonomieën wereldwijd is UNSPSC (United Nations Standard Products and Services Code); andere soorten taxonomieën die in verschillende regio's of sectoren worden gebruikt, zijn onder meer eClass, PIDX, CPV, ETIM, GS1, ISIC en NAICS.
De AI-gestuurde classificatie van stamgegevens van Harmonize automatiseert het proces om gegevens op intelligente wijze te classificeren en logisch in categorieën in te delen op basis van patronen, semantiek en context. Harmonize leert van historische gegevens, waardoor de nauwkeurigheid in de loop van de tijd toeneemt, en past zich aan de specifieke classificatiebehoeften van een organisatie aan.
- Geautomatiseerde detectie van dubbele gegevens: Geavanceerde algoritmen kunnen dubbele records herkennen en weergeven, zelfs wanneer de gegevens niet exact overeenkomen (bijvoorbeeld bij spelfouten, afkortingen of meerdere talen). De AI-modellen begrijpen de context achter de gegevensinvoer, waardoor ze uiterst effectief zijn in het opsporen van duplicaten die bij traditionele benaderingen – waarbij uitsluitend op exacte veldwaarden wordt gekeken – over het hoofd zouden worden gezien.
- Gegevensverrijking: Het verrijken van bestaande gegevens door aanvullende, uitgebreidere informatie toe te voegen uit externe bronnen in het publieke domein, waaronder catalogi van fabrikanten en leveranciers, gegevensregisters, enz. Gebruik van generatieve AI met meerlaagse validatie door gegevens te toetsen aan betrouwbare externe bronnen, om te waarborgen dat de informatie nauwkeurig en actueel is, waardoor dit proces zeer schaalbaar is.
- Gegevens standaardiseren en normaliseren: Aangezien de gegevens afkomstig kunnen zijn uit meerdere bronnen die verschillende standaarden of terminologie hanteren, draagt het standaardiseren en normaliseren ervan bij aan de algehele kwaliteit van de gegevens en stelt het gebruikers in staat om nauwkeurig te zoeken en rapportages op te stellen, en weloverwogen beslissingen te nemen. Vastgestelde regels, standaarden en richtlijnen zijn essentieel voor de manier waarop de gegevens moeten worden ingevoerd, opgemaakt en opgeslagen.
- Ondersteuning voor meerdere talen:
Gegevens die, afhankelijk van hun herkomst, in verschillende talen voorkomen en waarbij inconsistenties kunnen optreden op het gebied van spelling, opmaak, synoniemen en naamgevingsconventies. Meertalige ondersteuning zorgt ervoor dat alle gegevens volgens één enkele reeks standaarden worden beheerd, ongeacht de taal of de regio waarin ze zijn aangemaakt. Dit is cruciaal voor het handhaven van de gegevenskwaliteit binnen wereldwijde entiteiten, het waarborgen van naleving van lokale regelgeving en tegelijkertijd het handhaven van gecentraliseerd gegevensbeheer.
Bij het verwerken van gegevens in meerdere talen kom je vaak vertaalfouten, onjuiste koppelingen of contextspecifieke problemen tegen die een opschoning vereisen. Een tool met ondersteuning voor meerdere talen kan deze afwijkingen automatisch opsporen en ervoor zorgen dat de ingevoerde gegevens nauwkeurig en contextueel correct zijn, ongeacht de taal waarin ze zijn aangemaakt.
Geavanceerde, door AI aangestuurde tools kunnen gegevens omzetten in een gemeenschappelijke taal voor analyse en opschoning, terwijl de oorspronkelijke taal in de uitvoer behouden blijft. Belangrijk is dat deze tools de context van woorden en zinsdelen kunnen herkennen, waardoor de valkuilen van eenvoudige woord-voor-woordvertalingen worden vermeden.
Integrity: krachtige tool voor het beheer van stamgegevens
Integrity is een op AI gebaseerd platform voor masterdatabeheer dat een robuuste kader waarmee gegevens worden gecontroleerd, gestandaardiseerd, opgeschoond, beheerd en gerapporteerd om de kwaliteit en consistentie van de stamgegevens van een organisatie in meerdere systemen en bedrijfsonderdelen te waarborgen. Integrity biedt het benodigde kader en de nodige workflows voor het opstellen van beleid, procedures en gegevensbeheer, om te garanderen dat stamgegevens nauwkeurig en volledig blijven en voldoen aan vooraf vastgestelde interne normen en externe regelgeving.
Belangrijkste kenmerken van integriteit:
1. Zelfbeheer:
Op het gebied van databeheer is de selfservicefunctie revolutionair. Zonder afhankelijk te zijn van IT-medewerkers stelt deze functie zakelijke gebruikers in staat om stamgegevens rechtstreeks in te zien, te beheren en bij te werken. Deze democratisering van het gegevensbeheer vermindert knelpunten en verhoogt de productiviteit, doordat medewerkers uit verschillende afdelingen de mogelijkheid krijgen om bij te dragen aan de gegevenskwaliteit.
AI-datamodellen maken gebruik van bedrijfsregels en datastandaarden die zijn ontwikkeld op basis van de verwerking van meer dan 150 miljoen records en meer dan 250 klantimplementaties. Integrity interpreteert gebruikersinvoer om records te classificeren, aan te vullen, te standaardiseren en te ontdubbelen, met als doel een robuust ‘golden record’ op te bouwen. Dit alles vindt plaats in de allereerste stap van het proces: het initiëren van een verzoek tot het aanmaken of bijwerken van gegevens.
2. Validatie in realtime:
De nauwkeurigheid van gegevens is van cruciaal belang, en realtime validatie zorgt ervoor dat stamgegevens direct na invoer of bijwerking voldoen aan de gegevenskwaliteitsnormen van de organisatie.
- Directe feedback: Terwijl gegevens in het systeem worden ingevoerd, controleert het realtime validatiesysteem op fouten, dubbele vermeldingen of inconsistenties en geeft het onmiddellijk feedback aan de gebruikers.
- Verbeterde gegevenskwaliteit: Door fouten al bij de invoer op te sporen, zorgt de tool ervoor dat er alleen gegevens van hoge kwaliteit in het systeem worden opgenomen, waardoor problemen verderop in het proces worden voorkomen.
- Aanpasbare regels: Validatieregels kunnen worden afgestemd op het specifieke beleid inzake gegevensbeheer van een organisatie, waardoor naleving van interne normen en wettelijke vereisten wordt gewaarborgd.
- Verrijking op aanvraag: Met de AutoEnrichAI-functie voegt Integrity in realtime fabrikantinformatie toe, zoals kenmerken, afbeeldingen, beschikbaarheid en alternatieven van onderdelen. Hierdoor is handmatig gegevens verzamelen niet meer nodig, wordt de gegevenskwaliteit verbeterd en wordt de doorlooptijd van verzoeken verkort.
3. Toegang op basis van rol:
Voor effectief gegevensbeheer is het noodzakelijk dat de juiste personen op het juiste moment toegang hebben tot de juiste gegevens. Op rollen gebaseerde toegangscontrole zorgt ervoor dat gebruikers alleen toegang hebben tot de gegevens en functionaliteiten die relevant zijn voor hun rol.
Integriteit zorgt ervoor dat verschillende gebruikersrollen toegang kunnen krijgen tot specifieke datasets en workflows, waardoor de tool voor alle betrokkenen intuïtiever en efficiënter wordt.
4. Automatisering van werkprocessen:
Integrity biedt workflowautomatisering in een tool voor het beheer van stamgegevens, waarmee het proces van gegevensinvoer, goedkeuring, validatie en bijwerking wordt gestroomlijnd, waardoor consistentie wordt gewaarborgd en de noodzaak van menselijke tussenkomst wordt verminderd.
Met geautomatiseerde workflows kunnen goedkeuringsketens worden opgezet, waarbij wijzigingen in de gegevens worden doorgestuurd naar de bevoegde instanties voor validatie, waardoor menselijke fouten en handmatige opvolging worden beperkt.
Geautomatiseerde workflows bieden een duidelijk overzicht van de fase waarin gegevensverzoeken zich in het proces bevinden, waardoor de voortgang eenvoudig kan worden gevolgd en eventuele knelpunten snel kunnen worden aangepakt.
5. Uitgebreide gegevenscontroles:
Een uitgebreide gegevensaudit is een systematisch en grondig onderzoek van gegevens om te waarborgen dat deze in overeenstemming zijn met het beleidskader, de normen voor gegevenskwaliteit en de wettelijke vereisten.
Integrity bevat vooraf gedefinieerde auditregels die gegevens automatisch toetsen aan wettelijke vereisten, waardoor wordt gewaarborgd dat organisaties aan de voorschriften blijven voldoen.
Integrity houdt gedetailleerde audittrajecten bij, waarin elke wijziging in de gegevens wordt vastgelegd, evenals wie deze heeft aangebracht, wanneer en waarom. Dit zorgt voor transparantie en verantwoordingsplicht, wat van cruciaal belang is in gereguleerde omgevingen.
De voordelen van masterdatabeheer:
- Verbeterde gegevenskwaliteit: Integriteit zorgt ervoor dat de stamgegevens schoon, nauwkeurig, volledig en consistent zijn, wat essentieel is voor het nemen van weloverwogen zakelijke beslissingen.
- Operationele efficiëntie: Integriteit zorgt ervoor dat de gegevens in alle systemen gestandaardiseerd zijn, waardoor inefficiënties worden verminderd en bedrijfsactiviteiten en -processen soepeler verlopen.
- Verbeterde naleving: Integrity biedt duidelijke bestuurskaders, zodat organisaties kunnen waarborgen dat ze aan de wettelijke vereisten voldoen, waardoor het risico op financiële aansprakelijkheid, boetes en sancties als gevolg van niet-conforme of onjuiste gegevens wordt verminderd.
- Data Trust: Dankzij betrouwbare gegevens kunnen belanghebbenden in de hele organisatie vertrouwen op stamgegevens voor zowel de dagelijkse bedrijfsvoering als langetermijnstrategieën.
- Risicobeperking: Integrity zorgt voor de naleving van het gegevensbeveiligingsbeleid en houdt wijzigingen in de gegevens bij, waardoor het risico op datalekken en ongeoorloofde toegang binnen de organisatie wordt verminderd.
Belangrijkste zakelijke punten:
In een datacentrische wereld moeten bedrijven prioriteit geven aan databeheer en datakwaliteit om concurrerend te blijven. Harmonize en Integrity zorgen er niet alleen voor dat gegevens nauwkeurig en betrouwbaar zijn, maar leveren ook tastbare zakelijke voordelen op door het verbeteren van efficiëntie, autorijden kostenbesparingen, waarbij wordt gezorgd voor naleving en ondersteuning wordt geboden schaalbaarheid.
1. Efficiëntie:
Een efficiënte bedrijfsvoering is afhankelijk van hoogwaardige, goed beheerde gegevens. Met de implementatie van Harmonize en Integrity kunnen bedrijven belangrijke processen automatiseren en hun operationele efficiëntie verbeteren.
- Geautomatiseerde gegevensvalidatie en -standaardisatie: De tools van Harmonize en Integrity controleren gegevens automatisch aan de hand van vooraf gedefinieerde regels en normen, waardoor wordt gewaarborgd dat de gegevens nauwkeurig, volledig en consistent zijn binnen de hele organisatie, waardoor handmatige fouten en herwerk worden beperkt.
- Verbeterde toegankelijkheid van gegevens: Dankzij goed beheerde stamgegevens kunnen gebruikers uit verschillende afdelingen de informatie die ze nodig hebben gemakkelijk raadplegen en opvragen. Dit vermindert de tijd die wordt besteed aan het zoeken naar gegevens en verbetert de besluitvormingscapaciteiten.
- Vermindering van dubbele gegevensinvoer: Harmonize helpt bij het opsporen en verwijderen van dubbele records, waardoor redundantie wordt voorkomen en de inspanningen voor gegevensinvoer tot een minimum worden beperkt. Dit bespaart niet alleen tijd, maar zorgt er ook voor dat beslissingen worden gebaseerd op één enkele betrouwbare bron.
2. Kostenbesparingen:
Bij gegevens van hoge kwaliteit gaat het niet alleen om efficiëntie, maar ook om kostenbesparing. Een slechte gegevenskwaliteit kan leiden tot aanzienlijke financiële verliezen, waaronder hogere operationele kosten, boetes van toezichthouders en gemiste zakelijke kansen.
- Verlaging van de IT-kosten: Handmatig gegevensbeheer vereist vaak aanzienlijke IT-ondersteuning, met name bij het aanpakken van gegevensfouten, dubbele gegevens of inconsistenties. Door deze processen te automatiseren met de tools van Harmonize en Integrity kunnen organisaties hun afhankelijkheid van kostbare IT-interventies verminderen, waardoor middelen vrijkomen voor meer strategische initiatieven.
- Geoptimaliseerd voorraadbeheer: Voor organisaties in sectoren zoals de productiesector of de detailhandel kan slecht gegevensbeheer leiden tot overbevoorrading of onderbevoorrading, wat in beide gevallen aanzienlijke kosten met zich meebrengt. Schone, goed beheerde gegevens zorgen voor nauwkeurigere vraagprognoses en voorraadbeheer, waardoor verspilling wordt teruggedrongen en de cashflow wordt verbeterd.
- Lagere nalevingskosten: Om aan de wettelijke voorschriften te voldoen, moeten organisaties vaak zorgen voor schone en nauwkeurige gegevensbestanden. Met tools voor gegevensbeheer kunnen organisaties ervoor zorgen dat ze aan deze wettelijke vereisten voldoen en zo boetes en sancties in verband met datalekken of onjuistheden voorkomen.
3. Schaalbaarheid:
Naarmate bedrijven groeien, nemen ook de omvang en de complexiteit van hun gegevens toe. Zonder de juiste werkwijzen op het gebied van gegevensbeheer en -governance hebben organisaties moeite om gelijke tred te houden met hun toenemende gegevensbehoeften. De tools van Integrity en Harmonize zijn ontworpen om schaalbaarheid te ondersteunen, waardoor bedrijven kunnen groeien en tegelijkertijd de controle over hun gegevens behouden.
- Een toekomstbestendige gegevensarchitectuur: De tools van Harmonize en Integrity zorgen ervoor dat er beleid op het gebied van databeheer is geïmplementeerd om nieuwe systemen, processen en bedrijfsonderdelen te kunnen integreren naarmate de organisatie groeit. Dit betekent dat bedrijven hun activiteiten kunnen uitbreiden zonder dat ze later met problemen op het gebied van gegevenskwaliteit te maken krijgen.
- Omgaan met grote hoeveelheden gegevens: Naarmate organisaties groeien, neemt de hoeveelheid gegevens die ze beheren exponentieel toe. Harmonize is ontworpen om grootschalige datasets te verwerken en zorgt ervoor dat de gegevenskwaliteit gewaarborgd blijft, zelfs als de hoeveelheid verwerkte informatie toeneemt.
- Ondersteuning bij fusies en overnames (M&A): Wanneer organisaties fuseren of overnames doorvoeren, staan ze vaak voor de uitdaging om grote hoeveelheden uiteenlopende gegevens te integreren. Harmonize- en Integrity-tools zorgen voor soepelere M&A-processen door ervoor te zorgen dat gegevens uit verschillende bronnen worden geharmoniseerd en afgestemd op de governance-normen van de organisatie.
Klantenscenario's:
Het traject van Global Food Confectionery naar de transformatie van de stamgegevens:
Een succesverhaal over Master Data Management bij Verdantis
Dit Amerikaanse multinationale bedrijf, opgericht in 1911, is een toonaangevende producent van zoetwaren, dierenvoeding en andere voedingsmiddelen, en een aanbieder van dierverzorgingsdiensten. Het bedrijf heeft meer dan 100.000 medewerkers in dienst op meer dan 300 locaties, waaronder meer dan 130 fabrieken in ongeveer 75 landen wereldwijd. Het bedrijf, met hoofdkantoor in McLean, Virginia, VS, is een van 's werelds grootste voedingsmiddelenbedrijven en genereert jaarlijks een wereldwijde omzet van meer dan $35 miljard.
De uitdaging: complexiteit en inconsistenties in de gegevens:
De activiteiten van de organisatie strekten zich uit over meerdere regio’s, waarbij elke regio afzonderlijke systemen hanteerde voor het beheer van klant-, product- en leveranciersgegevens.
- Geografische regio's – Noord-Amerika en Latijns-Amerika (NALA), Europa en het GOS (EUCIS) en Azië-Pacific, het Midden-Oosten en Afrika (APMEA).
- Bron systemen: 5 SAP-instanties en Microsoft One Navision.
- Gegevensvolume: 1 miljoen SKU’s – MRO-onderdelen en verbruiksartikelen.
- Talen: 10
- Taxonomie: SMD en UNSPSC.
Deze versnippering bracht een aantal uitdagingen met zich mee:
- Gegevenssilo's: Elke afdeling en regio had zijn eigen processen voor gegevensbeheer, waardoor er informatiesilo’s ontstonden die het algemene overzicht belemmerden.
- Dubbele en inconsistente gegevens: Het dubbel invoeren van gegevens bij verschillende leveranciers en producten vormde een groot probleem, wat leidde tot inefficiëntie en fouten op het gebied van inkoop, voorraadbeheer en distributie.
- Onjuiste berichtgeving: Door inconsistente normen voor gegevensinvoer en versnipperde systemen waren rapporten en inzichten vaak onbetrouwbaar, waardoor het moeilijk was om wereldwijde strategieën uit te voeren.
- Dure handmatige processen: Omdat de gegevens verspreid waren over verschillende systemen, was handmatig ingrijpen nodig om de gegevens te consolideren en op te schonen, wat de operationele kosten deed stijgen.
De oplossing: Verdantis Master Data Management
Om deze uitdagingen het hoofd te bieden, is het bedrijf een samenwerking aangegaan met Verdantis om een robuust MDM-platform te implementeren waarmee de gegevens wereldwijd konden worden geïntegreerd. Verdantis maakte gebruik van zijn Door AI aangestuurde MDM-oplossing om gegevens op te schonen, te ontdubbelen en aan te vullen, waardoor de gegevenskwaliteit en het gegevensbeheer in alle bedrijfsactiviteiten worden verbeterd. De belangrijkste onderdelen van de oplossing waren onder meer:
- Gecentraliseerde gegevenshub: Verdantis heeft één enkele betrouwbare bron gecreëerd door product-, leveranciers- en klantgegevens uit verschillende systemen samen te brengen in één uniform, gecentraliseerd platform.
- Door AI aangestuurde ontdubbeling: Verdantis maakte gebruik van geavanceerde AI-algoritmen om dubbele records op te sporen en te verwijderen, waardoor in de hele onderneming schone en nauwkeurige gegevens werden gewaarborgd.
- Gegevensstandaardisatie: Om de consistentie te waarborgen, paste Verdantis wereldwijde normen toe op gegevensvelden, waardoor de manier waarop producten, leveranciers en klantgegevens werden vastgelegd en bijgehouden, werd gestandaardiseerd.
- Geautomatiseerd gegevensbeheer: Verdantis heeft geholpen bij het implementeren van protocollen voor gegevensbeheer waarmee de gegevenskwaliteit continu wordt gecontroleerd, waardoor handmatige controle wordt verminderd en toekomstige gegevensfouten worden voorkomen.
- Toegang tot realtime gegevens: De MDM-oplossing bood via een gebruiksvriendelijke interface eenvoudig toegang tot betrouwbare gegevens, waardoor gebruikers sneller, op gegevens gebaseerde beslissingen konden nemen.
De resultaten: operationele efficiëntie en nauwkeurigheid van de gegevens
De impact van de MDM-oplossing van Verdantis op de bedrijfsvoering was onmiddellijk en aanzienlijk:
- Vermindering van dubbele records: Door dubbele vermeldingen te verwijderen, zag de organisatie de verwarring en miscommunicatie rond haar stamgegevens drastisch afnemen.
- Over de hele linie verbeterde gegevenskwaliteit: Dankzij consistente, gestandaardiseerde gegevens is de nauwkeurigheid van de stamgegevens aanzienlijk verbeterd.
- Kostenbesparingen bij gegevensbeheer: Door de automatisering van gegevensopschoning en -beheer is het aantal handmatige ingrepen met 80% afgenomen, wat heeft geleid tot aanzienlijke besparingen op de operationele kosten.
- Gestroomlijnde wereldwijde activiteiten: Dankzij de MDM-oplossing van Verdantis kon de organisatie haar bedrijfsvoering effectiever beheren, waardoor doorlooptijden werden verkort, inkoopkosten werden verlaagd en het voorraadbeheer werd verbeterd.
- Snellere, beter onderbouwde besluitvorming: Dankzij realtime toegang tot betrouwbare, nauwkeurige gegevens kon de leiding van het bedrijf snellere, op gegevens gebaseerde beslissingen nemen.
Hoe harmonie en integriteit samengaan voor effectief masterdatabeheer:
Voor effectief masterdatabeheer zijn zowel harmonisatie als integriteit onmisbaar. Harmonisatie zorgt ervoor dat uw masterdata nauwkeurig, consistent en foutloos zijn, terwijl integriteit de regels, beleidslijnen en kaders vaststelt die de gegevenskwaliteit en naleving op de lange termijn waarborgen.
Wanneer deze tools worden geïntegreerd, vullen ze elkaar aan en vormen ze samen een alomvattende strategie voor gegevensbeheer.
Zo werken Harmonize en Integrity samen voor een effectieve Masterdatabeheer:
1. Verbetering van de gegevenskwaliteit: Gegevenskwaliteit is een gemeenschappelijk doel van zowel gegevensopschoning als gegevensbeheer. Harmonize helpt bij het verwijderen van onnauwkeurigheden, inconsistenties en duplicaten in de stamgegevens, terwijl Integrity kwaliteitsnormen en regels handhaaft om toekomstige gegevensproblemen te voorkomen.
- Harmonie in de praktijk: Harmonize kan vaststellen of het e-mailadres van een klant ontbreekt of onjuist is. De tool lost dit probleem op of markeert het voor handmatige controle.
- Integriteit in de praktijk: Zodra het e-mailadres is gecorrigeerd, zorgt Integrity ervoor dat het voldoet aan de regels voor gegevenskwaliteit van de organisatie. Het kan bijvoorbeeld afdwingen dat alle e-mailadressen van klanten een bepaalde indeling volgen, waardoor de consistentie tussen de verschillende systemen wordt gewaarborgd.
Door samen te werken corrigeert Harmonize directe fouten, terwijl Integrity de gegevenskwaliteit op de lange termijn waarborgt door middel van voortdurende monitoring en handhaving van regels.
2. Consistentie tussen systemen: Harmonize zorgt voor consistentie door de gegevens te standaardiseren en te harmoniseren, terwijl Integrity regels in alle systemen afdwingt om deze consistentie op de lange termijn te waarborgen.
- Harmonie in de praktijk: Harmonize spoort meerdere klantrecords op die verspreid zijn over verschillende afdelingen of systemen. Het voegt deze samen tot één enkel, nauwkeurig record, verwijdert dubbele gegevens en zorgt ervoor dat de informatie consistent is.
- Integriteit in de praktijk: Integriteit zorgt ervoor dat dit ene klantdossier in alle relevante systemen wordt toegepast en dat eventuele toekomstige wijzigingen in dit dossier volgens vooraf vastgestelde richtlijnen worden doorgevoerd, waardoor de consistentie over de hele linie wordt gewaarborgd.
Deze afstemming zorgt ervoor dat de stamgegevens op verschillende platforms op elkaar afgestemd blijven, wat bijdraagt aan nauwkeurige rapportage en besluitvorming.
Gegevensfouten bij de bron voorkomen: Terwijl Harmonize effectief is in het corrigeren van bestaande fouten, voorkomt Integrity dat er nieuwe fouten ontstaan. Door normen voor gegevensinvoer, toegangsbeperkingen en goedkeuringsworkflows vast te leggen, zorgen governance-tools ervoor dat er in de eerste plaats alleen foutloze, aan de voorschriften beantwoordende gegevens in het systeem worden ingevoerd.
- Harmonie in de praktijk: Harmonize scant de database regelmatig op fouten, zoals onjuiste productcodes of dubbele vermeldingen, en corrigeert deze.
- Integriteit in de praktijk: Het beleidsbeleid zorgt ervoor dat productgegevens die in het systeem worden ingevoerd, worden getoetst aan bestaande normen, waardoor het risico op fouten al vanaf het begin wordt beperkt.
Samen zorgen deze tools voor een proactieve en reactieve omgeving voor gegevensbeheer: Integrity voorkomt fouten, terwijl Harmonize de fouten corrigeert die toch nog door de mazen glippen.
Ondersteuning van naleving en controleerbaarheid: Om aan de regelgeving te voldoen, moeten organisaties hoge normen hanteren op het gebied van gegevensnauwkeurigheid, beveiliging en privacy. Integriteit speelt een cruciale rol bij de handhaving van deze regelgeving, terwijl Harmonize de integriteit van de beheerde gegevens waarborgt.
- Harmonie in de praktijk: Harmonize zorgt ervoor dat persoonsgegevens juist en actueel zijn.
- Integriteit in de praktijk: Integrity houdt audittrajecten bij waarin wordt vastgelegd wie toegang heeft gehad tot gevoelige gegevens of deze heeft gewijzigd, zodat alle gegevensactiviteiten voldoen aan interne beleidsregels en externe regelgeving.
Samen helpen deze tools organisaties om kostbare overtredingen van de regelgeving te voorkomen en tegelijkertijd te waarborgen dat de stamgegevens voldoen aan de wettelijke normen.
5. Schaalbaarheid mogelijk maken: Naarmate organisaties groeien, nemen ook de omvang en de complexiteit van hun gegevens toe. Voor het beheer van stamgegevens op grote schaal zijn zowel gegevens van hoge kwaliteit als governancebeleidsregels nodig die zich kunnen aanpassen aan veranderende bedrijfsbehoeften
- Harmonie in de praktijk: Harmonize kan grotere datasets verwerken en zorgt ervoor dat duplicaten en fouten worden opgespoord, zelfs als de organisatie verder groeit.
- Integriteit in de praktijk: Integriteit zorgt ervoor dat nieuwe systemen, afdelingen of regio’s die in gebruik worden genomen, zich aan dezelfde regels en normen voor gegevensbeheer houden, waardoor de gegevenskwaliteit binnen de hele onderneming consistent blijft.
Deze combinatie zorgt ervoor dat de stamgegevens van organisaties, naarmate deze groeien, accuraat en conform de regelgeving blijven en klaar zijn voor zakelijk gebruik.
