Key Messaging
- Precisely, der Marktführer für den Bereich Data Integrity
- Genauigkeit, Konsistenz, Kontext
- Einzigartige Mischung aus Software, Daten und strategischen Services
Data Integrity für:
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
- Die Idee : Müll rein, Müll raus. Datenintegrität ist Schritt 0 für jede KI-Initiative.
- Frage : Welche Daten fließen in Ihre KI-Initiativen ein und sind Ihre Daten KI-fähig?
ANALYTICS UND BI
- Idee : Wenn Ihre Daten nicht zweckdienlich und automatisiert sind, scheitern Sie bereits an der ersten Hürde in Bezug auf Analysen und BI.
- Frage : Auf welche Daten stützen sich Ihre analytischen Erkenntnisse? Haben Sie Vertrauen in diese Daten und wie stellen Sie die Datenqualität sicher?
MAINFRAME MODERNIZATION
- Die Idee : Manuelle und siloartige Daten im gesamten Unternehmen führen zu Ineffizienzen bei nachgelagerten Prozessen.
- Question: Wo befinden Sie sich auf Ihrer Reise zur Cloud-Modernisierung (jeder befindet sich auf einer solchen)? Wie binden Sie Altsysteme in diese Entwicklung ein?
COMPLIANCE
- Die Idee : Fehlende Infrastruktur, Verfahren und Berichte schaffen blinde Flecken bei der Einhaltung der Vorschriften.
- Frage : Wie weisen Sie die Einhaltung der Vorschriften nach und vor welchen Herausforderungen stehen Sie bei der Erbringung dieses Nachweises?
Horizontale Fragen zum Einstieg
- Wie sieht Ihre zentrale Datenstrategie aus und wo stehen Sie in diesem Bereich?
- Wo sehen Sie Entwicklungs-/Verbesserungsmöglichkeiten im Rahmen dieser Strategie?
- Welche Instrumente und Systeme setzen Sie derzeit zur Unterstützung dieser Strategie ein?
- Ist Ihre Datenstrategie Business- oder IT-gesteuert?
- Wie stark ist Ihr Unternehmen/Team von SMEs abhängig?
Start der Story
Datenintegrität bedeutet, dass Sie über wirklich wertvolle, vertrauenswürdige Daten verfügen, auf die Sie sich verlassen können, um wichtige Geschäftsentscheidungen und -aktivitäten zu unterstützen …
Fortsetzung der Story
… Datenintegrität bedeutet, dass Sie Stammdaten über alle Ihre Systeme hinweg zentral verwalten und diese Daten anreichern und optimieren können, um noch mehr Einblicke und Vorteile zu erreichen und das wahre Potenzial Ihrer Daten zu erschließen.
undenherausforderungen
- Für den Zugriff, die Integration, die Bereinigung und die Anreicherung von Daten ist ein hochqualifiziertes SME oder eine externe Ressource erforderlich.
- Daten sind schwer zu finden oder zugänglich.
Unterscheidungsmerkmale
- Datenanreicherungsfunktionen mit über 400 kuratierten Datensätzen, die es uns ermöglichen, mit Ihrem Unternehmen zu wachsen.
- Umfassende globale Datensätze bedeuten weniger Zeit für die Datenaufbereitung und mehr Zeit für das Erreichen der Geschäftsziele.
- Einfache Anreicherung von Adressen mit wertvollem Kontext durch eine PreciselyID.
Success Stories
Keller Williams
Die KW-App nutzt umfangreiche kuratierte Inhalte direkt aus den internen Systemen und unterstützt gleichzeitig die direkte Kommunikation und interaktive Entscheidungsfindung mit ihrem Agenten.
Internationaler Streaming-Dienst – Disney/Hulu
Einführung einer “einheitlichen Plattform” zur Nutzung von Standortdaten, um die Umsatzmöglichkeiten zu steigern
Führende Unternehmen der Fast-Food- und Getränkeindustrie (Starbucks, McDonalds)
Einführung einer “einheitlichen Plattform” zur Nutzung von Standortdaten, um die Umsatzmöglichkeiten zu steigern
- Klarheit gewinnen über Ausgaben und Verhalten
- Erzielung eines Anstiegs von 8% durch Verständnis der Kaufhistorie
Größte Social Media Apps – Meta/Twitter
Nutzung wesentlicher Daten wie Grenzen für die Standortqualität und Überprüfung bei Interaktionen wie dem „Check-In”.
Discovery Questions entsprechend der Möglichkeiten
- Wie sieht die Landschaft Ihrer Datenanbieter aus? Arbeiten Sie mit mehreren Anbietern innerhalb des Unternehmens/der Abteilungen zusammen?
- Wie helfen Ihnen die Daten, die mit den verschiedenen Standorten verbundenen Risiken und Chancen zu verstehen?
- Inwieweit sind Sie bei Ihrer Entscheidungsfindung derzeit statischen und/oder dynamischen Daten ausgesetzt?
Fortsetzung der Story
… Die Reise der Datenintegrität geht weiter mit integrierter Data Governance und kontinuierlichen Qualitätsprüfungen und Verbesserungen für alle Datentypen und -quellen. So können Sie Ihre Daten finden, verstehen und ihnen vertrauen.
Kundenherausforderungen
- Eigentum, Inhalt, Herkunft und Bedeutung von Datenbeständen sind unklar, was zu ungenauen und inkonsistenten Geschäftsergebnissen führt.
- Sichtbarkeit von Datenqualitätsbewertungen, Regeln und Metriken, um zuverlässige, datengestützte Entscheidungen zu treffen.
- Sie wissen nicht, welche Datenbestände vorhanden sind und verschwenden Betriebskosten bei der Suche danach. (Katalog)
- Datenbestände sind nicht verfügbar oder werden nicht verstanden, wodurch Business-Chancen verpasst werden.
Unterscheidungsmerkmale
- Anwenderfreundliche Funktionen (flexibles Metamodell, 3D-Diagramme und Arbeitsabläufe) zur Steigerung des ROI und der Akzeptanz durch Business- und IT-Teams
- Eingebettetes Tracking und Metriken, die mit Zielen und KPIs verknüpft sind, um den tatsächlichen Business-Wert sichtbar zu machen.
- Ein hochskalierbarer, hochleistungsfähiger Datenkatalog sichert Ihre Investitionen in komplexe Umgebungen mit hohem Datenaufkommen ab.
Success Stories
Northwest Bank
Zuverlässige Daten für Compliance und Umsatzgenerierung
Internationaler Streaming-Dienst – Disney/Hulu
Einführung einer “einheitlichen Plattform” zur Nutzung von Standortdaten, um die Umsatzmöglichkeiten zu steigern
Central Mutual
Verbesserung des Vertrauens in Daten als Asset-Strategie
Ascensus
Strategie zur Entwicklung einer zentralen Stelle für den Datenzugang
Discovery Questions entsprechend der Möglichkeiten
- Was sind Ihre Ziele für Data Governance? Wollen Sie eher die Datenkompetenz oder die Datenermittlung verbessern?
- Wie würden Sie die Datenkompetenz in Ihrer Organisation beschreiben?
- Welche Strategien haben Sie für die Inventarisierung Ihrer Datenbestände entwickelt?
- Wie machen Sie Datenqualitätsprozesse, -regeln und -metriken für die Datennutzer transparent?
- Welche Arten von Herausforderungen haben Sie bei der Einführung von Data-Governance-Programmen erlebt? IT-/Business-Ressourcen?
- Mit welchen Messgrößen können Sie nachweisen, dass Ihre Data-Governance-Initiative einen ROI erzielt und Ihre Ziele erreicht?
Fortsetzung der Story
… Vertrauenswürdige Daten zu haben, beginnt oft damit, dass man nahezu in Echtzeit auf alle Daten aus dem gesamten Unternehmen zugreifen kann. Data Integration bei Precisely ermöglicht es Unternehmen, schnell moderne Datenpipelines aufzubauen, die die entscheidenden Geschäftsdaten liefern, die benötigt werden, um neue Umsatzquellen zu erschließen, die Kundenbindung und -zufriedenheit zu verbessern und die nächste Generation von KI- und Machine-Learning-Modellen zu unterstützen.
Kundenherausforderungen
- Mangelnder Zugang zu allen Unternehmensdaten und Schwierigkeiten bei der Integration zwischen lokalen und Cloud-Plattformen führen zu Datensilos
- Erhöhter Druck zur Bereitstellung von Echtzeit-Einblicken zur Verbesserung von Entscheidungsfindung, Kundenerfahrung/Kanälen und Anwendungen
- Veraltete Architektur ist teuer in der Wartung und Skalierung
- Der Druck, in moderne Technologien zu expandieren, erfordert eine Strategie und ein Technologiepaket, das die laufenden Investitionen nicht isoliert.
Unterscheidungsmerkmale
- Datenstreaming in Echtzeit bietet Ihnen schnellen Zugriff auf aktuelle Daten, wann und wo immer Sie sie benötigen
- Das Modell “Einmal erstellen, überall bereitstellen” ermöglicht es Kunden, Datenpipelines in der Cloud zu erstellen und in jeder beliebigen Umgebung bereitzustellen, sei es vor Ort, in der Cloud, in einer Hybrid- oder Multi-Cloud-Umgebung.
- Mehr als 50 Jahre Erfahrung im Bereich der Mainframe- und IBM i-Systeme
- Einfache Integration komplexer Legacy-Datenformate ohne Programmieraufwand oder spezielle IBM-Kenntnisse
- Starke Partnerschaft mit Branchenführern wie AWS und Confluent
Success Stories
Automobilhersteller der Luxusklasse (BMW)
Replikation von Daten vom Mainframe zu Kafka auf AWS, um die Skalierung und das Wachstum des Unternehmens zu ermöglichen
Hersteller von Luxusbekleidung (Louis Vuitton)
Replikation von Daten von IBM i zu GCP (Google) in nahezu Echtzeit, Verbesserung der Logistik/Lieferkette
Citizens Bank
Replikation von Daten vom Mainframe zu Kafka auf AWS zur Unterstützung moderner digitaler Bankgeschäfte
Discovery Questions entsprechend der Möglichkeiten
- Mit welchen Datenquellen arbeiten Sie? Welchen geschäftlichen Nutzen bieten diese? Welche Geschäftsanwendungen werden von ihnen angetrieben?
- Welche Ziele verfolgen Sie mit der Entwicklung Ihrer IT-Architektur? An welche Ziele senden Sie Ihre Daten? Welche Anwendungsfälle sind mit diesen Zielen verbunden?
- Welche Lücken gibt es in Ihrer derzeitigen Datenarchitektur?
Fortsetzung der Story
… Zuverlässige datengestützte Entscheidungen mit Hilfe von Data Quality Lösungen, die den individuellen Geschäftszielen entsprechen, helfen, Kosten zu senken, den Umsatz zu steigern, die Compliance zu erhöhen und Risiken zu minimieren. Precisely erreicht dies, indem es Geschäftsunterbrechungen minimiert und kostspielige nachgelagerte Daten- und Analyseprobleme verhindert.
Kundenherausforderungen
- Ungenaue, inkonsistente und nicht überprüfbare Geschäftsdaten, die zu mangelndem Vertrauen in die Daten, schlechten Entscheidungen, Umsatzeinbußen und höheren Kosten führen.
- Mangelnder Einblick und fehlendes Verständnis für den Zustand der Daten
- Erhöhte Risiken durch fehlerhafte Analysen, die sich auf Geschäftsentscheidungen auswirken.
Unterscheidungsmerkmale
- Weitreichende und umfassende Fähigkeiten und Fachkenntnisse im Bereich Datenqualität.
- Mit den integrierten Funktionen lassen sich Probleme mit der Datenqualität erkennen und beheben sowie Daten finden, verstehen, beobachten und anreichern.
- Einzigartige Funktionen für Geo-Adressierung und Abgleich
- Umfangreiche Bereitstellungsoptionen und Datenquellen für Daten in Bewegung oder in Ruhe.
Success Stories
Progressiv
Verringern Sie das Risiko und verbessern Sie die Genauigkeit, indem Sie die Daten bei ihrer Bewegung durch das Unternehmen abgleichen und verfolgen Chanel: Verwalten Sie die Datenqualität in Salesforce- und ERP-Anwendungen.
PNC-Bank
Schaffung einer 360°-Sicht auf die Kundendaten, um die Kundenbindung zu verbessern und Risiken zu erkennen
Discovery Questions entsprechend der Möglichkeiten
- Wie zuversichtlich sind Sie hinsichtlich der Genauigkeit, Vollständigkeit und Qualität Ihrer Daten? Warum?
- Was tun Sie, wenn Ihre wichtigen Geschäftsdaten nicht vollständig oder korrekt sind? Wie oft kommt das vor?
- Erzählen Sie mir etwas über die DataOps-Prozesse in Ihrem Team.
Fortsetzung der Story
… wie z.B. die Verteidigung gegen die zunehmende Raffinesse und Komplexität der heutigen Bedrohungen für Datensicherheit und Datenschutz. Implementieren Sie Lösungen und Prozesse, die Ihr Unternehmen dabei unterstützen, effektive, umfassende und überprüfbare Verfahren einzuführen und zu automatisieren.
Kundenherausforderungen
- Kontrolle des Zugangs, Wahrung des Datenschutzes und Überwachung des Verhaltens.
- Die Fähigkeit, die sich ständig weiterentwickelnden gesetzlichen Anforderungen zu erfüllen.
- Verhinderung von Malware-Bedrohungen, die zu Ausfallzeiten, Umsatzverlusten und erhöhten Kosten führen können.
Unterscheidungsmerkmale
- Umfassendes IBM i-Fachwissen, das die globalen Sicherheitsanforderungen des Unternehmens mit den IBM i-spezifischen Verwaltungsabläufen integriert.
- Fortgeschrittene MFA
- Unternehmensfreundliche Benutzeroberfläche, die es IT- und Business-Anwendern ermöglicht, Datenschutzanforderungen zu verstehen und zu verfolgen
Success Stories
Experian
Die Daten von über 22.000 Kunden werden verwaltet, um die Einhaltung der GDPR zu gewährleisten, und über 4.500 Geschäfts- und IT-Anwender können jetzt wichtige Kundendaten in über 1,2 Millionen Produktionstabellen mit Metadaten verfolgen.
Discovery Questions entsprechend der Möglichkeiten
- Wie bereiten Sie die Mitarbeiter in Ihrem Unternehmen vor, die für die Sicherheit und den Datenschutz verantwortlich sind?
- Sagen Sie mir, was Ihr Unternehmen getan hat, um Ransomware-Angriffe zu verhindern.
- Welche Datenschutzbelange haben für Ihr Unternehmen derzeit oberste Priorität?
Fortsetzung der Story
… Genauigkeit durch verifizierte, geocodierte und anreicherbare Adressen und Entscheidungsfindung durch standortbasierten Kontext, um die Ressourcenzuweisung zu verbessern, das Kundenerlebnis zu steigern und eine nachhaltigere Zukunft zu schaffen.
Kundenherausforderungen
- Unzureichende Adressierung führt zu verspäteten und fehlgeschlagenen Lieferungen, zu falsch erhobenen Steuern und dazu, dass Standortdaten nicht zur Prozessverbesserung genutzt werden können.
- Verspätetes Erkennen von Markttrends, was es schwierig macht, zu erkennen, was die Kunden heute anspricht oder ihre Bedürfnisse vorauszusehen.
Unterscheidungsmerkmale
- Kombination aus hochpräziser, branchenführender globaler Geokodierung und Enterprise Location Intelligence.
- Business-freundliche räumliche Analysen, die den Anwendern einen Kontext bieten, der in Tabellenkalkulationen nicht zu finden ist, um die Kundenzufriedenheit zu steigern und neue Geschäfte zu tätigen.
- Einfache Anreicherung von Adressen mit wertvollem Kontext durch eine PreciselyID.
Success Stories
Multinationales Einzelhandelsunternehmen – Walmart
Genaue Steuerberechnungen zur Vermeidung unnötiger Steuerüberlastungen und möglicher Strafen
Globaler Hersteller von Outdoor-Produkten – YETI
Verbessertes Gesamtbild der Marke, über alle wichtigen Vertriebskanäle hinweg
Eine der größten US-Gesellschaften für gewerbliche Sachversicherungen – Travellers
- Reisende können 1 Million Geocodes in
- sieben Minuten und 50 gleichzeitige Echtzeit-Geocodes in
- unter 200 Millisekunden verwenden. Das ist mehr als doppelt so schnell wie
- die Altsysteme des Versicherers
T-Mobile
- Einhaltung von Vorschriften und Bestimmungen
- Voraussetzungen für den Erhalt des RDOF des Bundes
- Finanzierung, ca. 20 Mrd. $.
Discovery Questions entsprechend der Möglichkeiten
- Erklären Sie mir, wo Sie wissen, dass Adressen oder Standortdaten in Ihren Prozessen genutzt werden.
- Welche Teams/Abteilungen sind von Adress-/Location Data betroffen?
- Mit welcher Art von Adressierung arbeiten Sie heute?
- Wie hoch sind die Kosten eines Adressfehlers?
- Wie können Sie Adressdaten mit Kontext versehen? Wie stellen Sie diesen Kontext allen Nutzern innerhalb Ihrer Organisation zur Verfügung?
Fortsetzung der Story
… Qualitativ schlechte und inkonsistente Stammdaten, die über mehrere Systeme verteilt sind, können überwältigend sein. Mit einer Master Data Management (MDM)-Lösung lassen sich die Probleme mit fragmentierten, ineffektiven Daten jedoch vermeiden.
Kundenherausforderungen
- Mangelnde Genauigkeit und Konsistenz der Stammdaten in den Datensilos.
- Ineffizientes Kundenbeziehungsmanagement aufgrund einer fehlenden 360-Grad-Sicht auf Ihren Kunden; Verpassen von Cross-Selling- und Wachstumschancen.
- Größeres Risiko aufgrund mangelnder Datenqualität bei kritischen Daten in verschiedenen Silos für ein genaues Risikomanagement.
Unterscheidungsmerkmale
- Geschäftsfreundlich mit einem Ansatz, der auf Konfiguration statt auf Code setzt.
- Domän-übergreifendes MDM fördert bereichsübergreifende Intelligenz und erhöht die Akzeptanz in allen Teams
- Offen und erweiterbar und auf Skalierbarkeit, Sicherheit und Leistung ausgelegt.
Success Stories
Fender
Eine einzige Quelle für die Verwaltung der wichtigsten Produktdaten, Preise und Produktfreigabepakete
Thomson Reuter
Eine einzige Quelle für Kunden-, Produkt- und Buchhaltungsdaten
Discovery Questions entsprechend der Möglichkeiten
- Wie verwaltet und pflegt Ihr Unternehmen derzeit das Stammdatenmanagement in den verschiedenen Geschäftsbereichen?
- Wie würden Sie die aktuelle Qualität und Konsistenz Ihrer kritischen Daten beschreiben, wie z. B. Kundeninformationen, Händler- und Referenzdaten über Geschäftssilos, Partner oder Kanäle hinweg?
- Was würden Ihre Teams davon haben, wenn sie einen geschäftsfreundlicheren und gleichzeitig sicheren Zugang zu Stammdaten hätten?
Fortsetzung der Story
… Qualitativ schlechte und inkonsistente Stammdaten, die über mehrere Systeme verteilt sind, können überwältigend sein. Mit einer Master Data Management (MDM)-Lösung lassen sich die Probleme mit fragmentierten, ineffektiven Daten jedoch vermeiden.
Kundenherausforderungen
- Langsame, fehleranfällige und manuelle SAP-Dateneingabe führt zu schlechter Datenqualität und zu schlechtem Datenmanagement.
- Steile Lernkurve, die Systemkenntnisse auf allen Ebenen erfordert, was zu einem starren und unflexiblen Unternehmen führt.
- Ein unzureichender Prüfungsprozess erhöht das Geschäftsrisiko.
Unterscheidungsmerkmale
- Mehr als 20 Jahre Erfahrung in diesem Bereich.
- Low-Code/No-Code, so dass nur ein minimaler IT-Einsatz erforderlich ist.
- Fokussierung auf den Business-Anwender mit Flexibilität bei der Wahl der Schnittstelle zur Automatisierung von SAP-Stammdatenprozessen.
- Skalierbarkeit in der gesamten SAP-Landschaft und Konnektivität über APIs
Success Stories
Energy Drink Hersteller
- Der Excel-basierte Data Management Prozess wurde zu einem großen Engpass für das SAP ERP-System.
- Verkürzung der Markteinführungszeit um 50 bis 75 %.
Dorman
- Die manuelle Änderung von Materialdaten würde ca. 60 Stunden pro 100 Materialien in Anspruch nehmen und 4,5 Tausend Dollar für Einstellung und Schulung kosten.
- Jetzt dauert es etwa 5 Stunden, was zu einer Zeit- und Kostenersparnis von 90 % führt. Ungefähr 500.000 $ im ersten Jahr.
Discovery Questions entsprechend der Möglichkeiten
- Mit welcher SAP-Version arbeiten Sie?
- Wie handhaben Sie Workflows und Genehmigungen für SAP-Prozesse?
- Wie erstellen und verwalten Sie SAP-Stammdaten in komplexen, datenintensiven Prozessen?
- Welche Tools verwenden Sie für Szenarien der Massendatenpflege/Datenmigration?