Boston Oct. 20-21.
I’m focused on
Einzelansicht
von Daten
Haben Sie mit Datensilos zu kämpfen? Damit sind Sie nicht allein. Das Abrufen und Konsolidieren von Daten, die in der Cloud, in Legacy-Systemen und in selbst entwickelten Anwendungen verteilt sind, ist keine leichte Aufgabe. Glücklicherweise ist es mit den richtigen Tools und Prozessen möglich, eine Einzelansicht Ihrer Daten zu erhalten.
Was ist eine
Einzelansicht?
Bei einer Einzelansicht Ihrer Daten geht es nicht nur darum, Daten aus verschiedenen Quellen zu konsolidieren und eine einzigartige Darstellung für jeden Verbraucher zu erstellen. Es geht darum, eine einzige Quelle der Wahrheit zu etablieren und dann dynamisch Ansichten für die Verbraucher zu erstellen und ihnen Daten basierend auf ihren Bedürfnissen und Privilegien bereitzustellen.
Etablieren Sie eine einzige Datengrundlage für kontextspezifische Ansichten
Die gleiche Einzelansicht für alle zu haben, ist weder sicher noch praktisch. Stattdessen benötigen verschiedene Teams und Abteilungen eine einzige, auf ihre Bedürfnisse zugeschnittene Ansicht.
Eine einzige Quelle der Wahrheit
Marketing-Ansicht
Risiko-Ansicht
Stellen Sie sichere und maßgeschneiderter Ansichten für Benutzer und Systeme aus einer einzigen Quelle der Wahrheit bereit
Wozu eine Einzelansicht?
Kunden
Verstehen Sie das Kundenverhalten, tracken Sie ihre Käufe, bieten Sie verbesserten Kundensupport und vermarkten Sie effizienter.
Produkte
Kuratieren Sie Produktattribute, verwalten Sie den Bestand und stellen Sie den Kunden genaue Informationen zur Verfügung.
Assets
Sammeln Sie Daten über Ihre Anlagen basierend auf Eingaben von Technikern und sensorgenerierten Daten.
Vertriebsstellen
Erhalten Sie ein besseres Verständnis über den Wert, den Ihre Lieferanten bringen, planen Sie Aufträge und verwalten Sie Risiken.
Standorte
Analysieren Sie Daten auf der Basis von Stadt, Staat, Land, Bezirk usw.
Referenzdaten
Stellen Sie sicher, dass kritische Geschäftsprozesse, wie z. B. das Erstellen von Berichten und das Durchführen von Analysen, sowie die Vermeidung manueller Abstimmungen ordnungsgemäß funktionieren.
Eine branchenspezifische Einzelansicht
Profitieren Sie von der Einzelansicht
, egal aus welcher Branche Sie kommen.
Finanzielle
Dienstleistungen
Verwenden Sie eine „Customer 360“-Praxis für Risikomanagement, prädiktive Modellierung, Cross-Sell/Up-Sell, Kampagnenausrichtung und besseren Kundensupport.
Life
Sciences
• Eine einzige Ansicht von HCOs und HCPs für Ausgabenmanagement und Reporting (Sunshine Act).
• Eine Einzelansicht von Substanzen für eine bessere Kategorisierung und Verwaltung von klinischen Studien (durch Verknüpfung dieser Daten mit Daten über Forschungseinrichtungen).
Gesundheitswesen
Nutzen Sie eine „Patient 360“-Lösung für zentralisiertes Patienteninformationsmanagement (Diagnosen, Behandlungspläne, Kontaktdaten, Abrechnungsinformationen und klinische Studien) und Einwilligungsmanagement.
Einzelhandel
Konsolidieren Sie Daten über Kundenaktivitäten aus verschiedenen Kanälen für personalisierte Angebote und verbesserte Kundenzufriedenheit.
• Erzeugen Sie eine Einzelansicht zu Lieferanten durch die Zentralisierung von Autorisierung und Onboarding externer Daten.
• Verfassen und & implementieren Sie Produktdaten in einem zentralen Repository für eine verbesserte Kontrolle über den Bestand, das Preismanagement und die Time-to-Market.
Telekommunikation
• Nutzen Sie eine Einzelansicht Ihrer Kunden für eine reduzierte Abwanderung, zuverlässiges Zustimmungsmanagement, effektives Marketing und effizienten Kundensupport.
• Eine Einzelansicht zu Anlagen wie BTS zur Vorhersage von Wartungsarbeiten, zur Vorbeugung von Ausfällen und zur Bereitstellung konsistenter, vollständiger und aktueller Daten für Techniker, Architekten und Asset-Manager, wo immer sie darauf zugreifen.
Transport
& Logistik
• Eine Einzelansicht zu Kunden für personalisiertere Angebote, eine verbesserte Kundenerfahrung und optimierte Analysen.
• Eine Einzelansicht der Anlagendaten, zum Vorhersagen und Verwalten von Auslastungen.
• Eine Einzelansicht der Standorte mit vollständigen Daten, angereichert aus externer Quelle für eine optimierte Routenplanung.
Regierung
• Eine Einzelansicht auf die Bürger verkürzt die Servicezeiten, verbessert die Effizienz und erleichtert den Datenaustausch zwischen den Abteilungen für Steuer- und Strafverfolgungsangelegenheiten.
• Eine Einzelansicht der Assets vereinfacht Audits und ermöglicht effizientes Infrastrukturmanagement sowie Modernisierungsinitiativen
So erreichen Sie eine Einzelansicht auf Ihre Daten
Hier finden Sie eine vereinfachte Checkliste für den Einstieg in ein Projekt mit Einzelansicht.
Umfang definieren
Wählen Sie eine Datendomäne, mit der Sie beginnen möchten, z. B. Ihre Kunden, und die Systeme, aus denen Sie Daten konsolidieren möchten. Sie müssen nicht von Anfang an alle relevanten Systeme verbinden und ein möglichst vollständiges Datenmodell erstellen. Es ist am besten, klein & vernünftig anzufangen und die Lösung später zu erweitern.
Ermitteln Sie Ihre Datenverbraucher
Wer sind die Verbraucher der Daten aus Ihrer Einzelansicht-Lösung? Menschen, nachgelagerte Anwendungen, ESB, eine Message Queue? Die Beantwortung dieser Fragen hilft Ihnen bei der Definition von Schnittstellen, Modi (Batch, Online, Streaming) und ggf. Anwendungen zur Bereitstellung Ihrer Daten.
Identifizieren Sie Datenerzeuger
Wählen Sie die Quellsysteme aus, die Daten zur Einzelansicht beitragen sollen. Wie oben erwähnt, können Sie mit einer Teilmenge beginnen und dann weitere hinzufügen, nachdem Sie eine kleinere Lösung getestet und in Betrieb genommen haben.
Wählen Sie die Art der Implementierung
Wählen Sie den Implementierungsstil basierend auf den Bedürfnissen der Verbraucher: – Analytisch. Konsolidieren Sie Daten und stellen Sie sie Anwendern und nachgelagerten Systemen zur Verfügung. - Operativ. Konsolidieren und/oder verfassen Sie Daten und stellen Sie sie Quellsystemen zur Verfügung. - Gemischt. Kombinieren Sie beide Stile.
Konfiguration & Ausführung
Bilden Sie Attribute, die das gleiche Typdatum aus verschiedenen Quellsystemen enthalten, auf ein einziges Attribut im kanonischen Modell ab. Beispielsweise wird cust_name in System A, xds_11 in System B auf cust_first_name in Ihrem Datenmodell für die Entität „Kunde“ abgebildet. Wiederholen Sie dies für alle Attribute in Ihrem Datenmodell.
Standardisieren Sie Daten, um eine genaue Identifizierung von Duplikaten zu ermöglichen
Beseitigen Sie Diskrepanzen in den Namenskonventionen, die in verschiedenen Quellsystemen verwendet werden. Entscheiden Sie z. B. beim Abgleich von Adressen, ob Sie „Straße“ oder „Str.“ verwenden möchten, und wandeln Sie alle eingehenden Daten in dieses Format um. Standardisierte und bereinigte Daten helfen beim genauen Abgleich von Datensätzen.
Gruppieren Sie doppelte Datensätze
Konfigurieren Sie Abgleichsregeln, um doppelte Datensätze abzufangen und zu gruppieren. Damit legen Sie fest, dass diese gleich sind. Bei Kunden könnte Ihre Regel zum Beispiel lauten: Wenn Name, Adresse und Geburtsdatum übereinstimmen, handelt es sich um denselben Kunden.
Führen Sie doppelte Datensätze zusammen (falls erforderlich)
Führen Sie die Daten aus den im vorherigen Schritt gebildeten Gruppen zusammen und legen Sie die Regeln für die Auswahl des besten (repräsentativen) Wertes für jedes Attribut fest. Zum Beispiel: „Adresselemente immer aus dem CRM holen“ (denn dort sind diese Daten am aktuellsten). In einigen Fällen (und Domänen) ist das Zusammenführen nicht erforderlich.
Reichern Sie Datensätze mit externen Daten an
Ziehen Sie Daten in Echtzeit aus externen Registern oder internen Systemen, die häufig wechselnde Daten liefern, die Sie nicht in Ihrem Datenmodell verwalten möchten.
Überprüfen & iterieren
Überprüfen Sie die Schritte 1, 2 und 3 und erweitern Sie Ihre Lösung um weitere Produzenten und Konsumenten. Passen Sie das Datenmodell bei Bedarf an. Überprüfen Sie SLAs und passen Sie Performance-Einstellungen an.
Wie Ataccama hilft, eine Einzelansicht auf beliebige Daten zu generieren
Flexibles Datenmodell
Verwalten Sie beliebige Single- und Multidomain-Modelle. Keine Begrenzung der Anzahl der Entitäten. Keine Einschränkungen bei den Attributen.
Automatisierte Abgleichsregeln
Wir verwenden maschinelles Lernen, um automatische Matching-Regeln zu generieren. Sie können aber auch eine Feinabstimmung vornehmen und Expertenregeln konfigurieren.
Umfassende Konnektivität
Verknüpfen und stellen Sie Daten mit einer Vielzahl von Quellen (Dateien, Datenbanken, Cloud-Plattformen und Message Queues) bereit.
Benutzerfreundliches UI
Eine Web-App, die auf Datenverwalter zugeschnitten ist, um Fehler zu beheben, Werte zu überschreiben, neue Daten zu erstellen, alles unter Berücksichtigung eines konfigurierbaren Workflows.
KI-Vorschläge
Unsere maschinellen Lernmodelle verbessern sich selbst und schlagen neue potenzielle Übereinstimmungen oder Splits vor.
Schnelle Datenverarbeitung
Eine skalierbare Engine, die beliebige Datenmengen aus verschiedenen Quellen verarbeiten kann.
Integrierte Datenqualität
Gewährleisten Sie einen genauen Abgleich & ein genaues Zusammenführen mit Datenstandardisierungen. Verhindern Sie schlechte Dateneingaben mit Echtzeit-Validierungen.
Flexible Implementierung
Stellen Sie analytische und operative Anwendungsfälle in einer Lösung zur Bereitstellung von Daten in kombinierten Batch- + Online-Workloads bereit
Mit Ataccama erhalten Sie eine Einzelansicht auf alle Daten.
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