Data Governance
DATA GOVERNANCE:
- Grundlage für die effiziente Datenbewirtschaftung
- Rahmenwerk mit Regeln, Richtlinien und Prozessen für den Umgang mit Daten im Unternehmen und über Unternehmensgrenzen hinweg
DIE UNTERNEHMENSWELT IST IM WANDEL.
Immer häufiger bilden immaterielle, digitale Assets die Grundlage für Wachstum und Gewinn. Enorme Mengen an Daten und Informationen lassen sich schnell verarbeiten, mit anderen Informationen anreichern und verknüpfen, um sie dann in einem neuen Kontext wertschöpfend zu nutzen. Diese Herausforderung systematisch und strategisch anzugehen ist der beste Weg, um das vorhandene Potenzial des Datenschatzes auszuschöpfen.
HEBEN SIE DAS POTENZIAL IHRER DATEN.
Wir helfen Ihnen dabei, die relevanten Schritte auf dem Weg zu einer erfolgreichen Lösung zu definieren.
Systemperspektive
- Wie gestalte ich eine passgenaue Datenarchitektur, die zu unseren Anforderungen und Zielen passt?
- Welche Technologien eigenen sich dafür?
Prozessperspektive
- Wie sollten operative datengetriebene Unternehmensprozesse optimalerweise aussehen?
- Wie sieht das zugehörige Regelwerk aus?
Strategische Perspektive
- Wie lässt sich aktuell und zukünftig der maximale Wert aus den vorhandenen Daten im Unternehmen schöpfen?
- Welche datengetriebenen Geschäftsmodelle sollen umgesetzt werden?
MIT EINEM MACHINE-LEARNING-ANSATZ GELINGEN DATENFUSIONEN HÄUFIG BESSER.
Dafür gibt es eine Vielzahl guter Gründe.
- Muster und Regeln werden automatisch ermittelt und bewertet Große Datenmengen lassen sich schneller verarbeiten
- Das Qualitätsniveau des Ergebnisses lässt sich kontinuierlich steigern Ein erstes Ergebnis ist i.d.R. schneller realisierbar
- Fleißarbeit lässt sich auf die Maschine auslagern
- Projekt lässt sich mit weniger Fachkräften stemmen
UNABHÄNGIGE BERATUNG & NUTZUNG VON BEST OF BREED ANSÄTZEN.
- Datenintegration mit Talend Data Fabric
- Stammdatenmanagement mit TIBCO EBX
- Datenvirtualisierung mit Denodo und TIBCO DV
REFERENZ: FUSION VON ARTIKELSTAMMDATEN.
Für eine deutsche Aktiengesellschaft haben wir ein Datenkonsolidierungsprojekt mit einem Machine-Learning-Verfahren (ML-Verfahren) umgesetzt. Die Lösung bot einen unerwarteten Mehrwert: Die Qualität der Kategorisierung verbesserte sich insgesamt. Das ML- Verfahren deckte fehlerhafte Artikelzuordnungen auf, woraufhin die Controlling-Abteilung entschied, den Artikel einer geeigneteren Kategorie zuzuordnen.
Ressource Center
Prodato verbindet.
Unsere Ansprechpartner stehen Ihnen für Rückfragen gerne zur Verfügung!
Dr. Matthias Faerber
Geschäftsführung
anfrage@prodato.de
+49 (0) 911 / 994 730 – 0
