Lösung · Datenqualität & Validierung
Ein Readiness-Score statt zwanzig Tracking-Listen.
Validierungsregeln je Objekt, eine Scorecard je Standort und Programm, die Regeln mit den meisten Fehlern, jeweils mit Verantwortlichem, und eine Korrektur-Queue, mit der Fachanwender tatsächlich arbeiten. Die Daten werden im Quellsystem korrigiert; der Lenkungsausschuss bekommt eine Zahl und ihren Trend. Gebaut auf SAP-Daten; läuft auf jeder Quelle – ERP-Tabellen, Datenbanken, Flat Files.
- seit 2017
- DQ vor jeder Rollout-Welle bei einer globalen Brauerei
- 1 Ausschreibung
- ausgewählt vor zwei globalen DQ-Anbietern
- 5
- DQ-Dimensionen je Objekt
01
Was üblicherweise schiefgeht.
02 · So läuft es in vise DMW
Dieselbe Disziplin in jedem Schritt.
- Schritte 1–2 · Extract und Scope
Jeder Standort, jedes Objekt, ein Programm.
Extrakte aus SAP (oder einem anderen ERP) je Standort, auf die Objekte der Welle beschränkt: Lieferant, Kunde, Material, offene Posten, Kostenstellen. Meilensteine und Verantwortliche liegen am Projekt, sodass „Wer zeichnet Norwegen in 28 Tagen ab?“ ein Feld ist, keine E-Mail.
Programm → Projekt → Standort - Schritt 3 · Validate
Regeln als Code, verantwortet von einer namentlich benannten Person.
Format-, Wertelisten-, Bedingungs-, individuelle und Aggregatregeln je Feld, jeweils mit Schweregrad, Geltungsbereich, Dokumentation und Verantwortlichem. Die KI entwirft eine Regel aus einem Satz; ein Mensch schaltet sie ein. Dieselbe Regelbibliothek läuft für jeden Standort im Programm.
156 Regeln über 119 Felder und 7 Objekte (Demo) - Schritt 4 · Profile
Ein Score, fünf Dimensionen, je Objekt.
Vollständigkeit, Gültigkeit, Konformität, Konsistenz und Eindeutigkeit, verdichtet zu einer Scorecard je Standort und Programm mit dem Trend seit der Baseline. Das ist die Zahl, die der Lenkungsausschuss jede Woche bekommt.
DQ-Scorecard – Norwegen, nach Dimension - Korrekturschleife
In der Quelle korrigieren. Erneut validieren. Zusehen, wie sich die Zahl bewegt.
Fehlerdetails gehen an die Personen, denen die Daten gehören, nach Objekt und nach Regel, mit der Begründung in klaren Worten. In einem Datenqualitätsprojekt wird immer im Quellsystem korrigiert – nie in DMW –, dann wird das Objekt erneut validiert und die Scorecard aktualisiert. Die Regeln mit den meisten Fehlern zeigen, wo sich der Aufwand zuerst lohnt.
Regeln mit den meisten Fehlern – Fehler, Sechs-Wochen-Delta, Verantwortlicher - Schritt 8 · Report
Die Freitagsseite, vom System geschrieben.
Wochenübersicht mit Verbesserungen und Rückschritten, Bereinigungsfortschritt je Landesgesellschaft, offene Punkte und Besprechungsnotizen je Projekt, Superset-Dashboards auf denselben validierten Daten. Kein Export, keine Foliensammlung.
Wochenübersicht – wer sich verbessert hat, was sich verschlechtert hat
03 · 30-tägiger Proof of Concept
Was Sie nach 30 Tagen haben.
- Ein Objekt aus Ihrem System, extrahiert, profiliert und gegen ein erstes Regelwerk validiert
- Ein Data Assessment Report: Scorecard, die Regeln mit den meisten Fehlern, was den Ladevorgang blockiert
- Ein lauffähiges DMW-Projekt, das Ihr Team weiterführen kann – keine Foliensammlung
- Ein Vorschlag für die Regelbibliothek und den Korrekturprozess für das gesamte Programm
Im Produktivbetrieb
DQ vor jeder Welle seit 2017 Globale Brauereigruppe vise DMW validiert und profiliert die Stammdaten vor jedem SAP-Rollout in den Landesgesellschaften der Gruppe. Geladen wird über die bestehende BODS-Pipeline; DMW ist das Readiness-Gate. Mehr lesen Öffentliche Ausschreibung Betreiber von Energieinfrastruktur Als Datenqualitätsplattform ausgewählt, vor zwei globalen Anbietern für Datenqualität. Regeln, Scorecards und Korrektur-Queues, ohne angeschlossene Migration. Mehr lesen- 01Müssen wir mit DMW migrieren, um es für Datenqualität zu nutzen?
- Nein. Unser langjährigster Kunde setzt DMW als Readiness-Gate vor BODS ein. vise DMW kann validieren, profilieren und berichten, während ein beliebiges vorhandenes Ladewerkzeug lädt.
- 02Wo wird korrigiert?
- In einem Datenqualitätsprojekt immer im Quellsystem. DMW zeigt, was zu korrigieren ist und warum, der Verantwortliche korrigiert in SAP, DMW validiert erneut. Es gibt keine zweite Kopie der Wahrheit.
- 03Was unterscheidet das von Ataccama oder Informatica?
- vise DMW ist um SAP-Objekte und Migrationswellen gebaut: Regeln je Objekt, Scorecards je Standort und Programm, eine Korrekturschleife für Fachanwender, und dieselbe Plattform trägt weiter in Migration und alltägliche Änderungen. Preise nach Standorten und Benutzern, keine Enterprise-Plattformlizenz.
- 04Was macht die KI hier?
- Sie entwirft Validierungsregeln aus einem Satz und testet sie in einer Sandbox. Eine namentlich benannte Person aktiviert jede Regel. Nichts, was die KI schreibt, berührt Ihre Daten ohne Freigabe.
Ein Readiness-Score für ein Objekt in 30 Tagen.
Wählen Sie das Objekt, das Ihnen die meisten Sorgen macht. Wir profilieren es, validieren es und zeigen Ihnen die Scorecard – auf Ihren Daten, in einem Projekt, das bei Ihnen bleibt.