Data Quality Analyitcs

Inkonsistente, lückenhafte oder falsche Daten gehören zu den häufigsten Problemen in der betrieblichen Praxis. Fehler in Datensätzen setzen sich fort und multiplizieren sich – bis hin zum Reporting an die Geschäftsführung. Data Quality Analytics übernimmt die Bereinigung, die Anreicherung weiterer Informationen oder das Aufspüren von Dubletten bzw. deren komplexe Konsolidierung. Data Quality Analytics schafft die Grundvoraussetzung für optimierte Abläufe, Prozesse und Anwendungen in ihrer Organisation: konsistente, also in alle Richtungen belastbare Daten. Ob bei der Auswertung von Bestelldaten, der Vorbereitung von Verhandlungen oder der Konsolidierung zu Reportingzwecken – mit DQA vertrauen Sie ihren Daten. Intelligente Heuristiken identifizieren zudem überhöhte bzw. unberechtigte Zahlungen an Lieferanten oder Kunden. Daneben ist die Referenzierung von verschiedenen Produktklassifikationen (u.a. eCl@ss, UNSPSC) ein zentrales Aufgabenfeld. Data Quality Analytics umfasst alle erforderlichen Komponenten, um Daten aus ERP-Systemen und verschiedenen Quelldateien, Daten aus Social Media oder Rohstoffbörsen zu extrahieren, bereinigen, abzugleichen, zu konsolidieren und wieder in ein Zielsystem zu überführen.

  • Datenfusion

    Zusammenführung von getrennt gehaltenen, jedoch im Zusammenhang stehenden Daten aus allen relevanten Datenqullen

  • Stammdatenbereinigung

    Erkennung von mehrfach angelegten Material-/Kunden-/Lieferantenstammdaten

  • Datenfehler-Erkennung

    Identifikation von vertikalen und horizontalen Inkonsistenzen für bereinigtes Reporting

  • Überzahlungen

    Identifikation von Doppelzahlungen & Falschzahlungen

  • Abrechnungsfehler

    Identifikation nicht oder falsch abgerechneter Konditionen

  • Ursachenanalyse

    Analyse hinsichtlich der Ursachen für Datenqualitätsprobleme (z. B. falsch konfigurierte ERP-Systeme)

  • Klassifikations- und Warengruppensysteme

    Überführung der Stammdaten in eine branchenunabhängige Klassifikation (z.B. eCl@ss)