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Firewall schützt Kundendaten vor Qualitätsverlust

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>> Data Quality Real-Time Services von Uniserv fungieren als Firewall und sichern Customer Data Quality sofort bei Eingabe >> Fehler werden „on the fly“ identifiziert, automatisch korrigiert oder dem Benutzer gemeldet

Pforzheim, November 2008. Der Erfolg eines Unternehmens steht und fällt unabhängig von der Branche mit einer durchgängig hohen Qualität der vorgehaltenen Kunden-Daten. Um dies jedoch nicht nur einmalig, sondern kontinuierlich zu gewährleisten, ist es wichtig, Daten in einem Kreislauf permanent einer Qualitätsprüfung zu unterziehen und bereits bei der Eingabe automatisch zu prüfen, abzugleichen, anzureichern und im Bedarfsfall auch zu konsolidieren. Im Ergebnis verhindert das eine schleichende Verschmutzung des Datenbestands und damit eine Aufweichung eines bereits erreichten, hohen Datenqualitätsniveaus. Das Softwareangebot an DQ Real-Time Services der Pforzheimer Uniserv GmbH für Datenqualität setzt genau hier an und sorgt schon zum Zeitpunkt der Datenerfassung für die Sicherstellung der Customer Data Quality. Mittels eines Portfolios mehrheitlich internationaler, Unicode-fähiger Lösungen wie beispielsweise Adressanalyse und -strukturierung, postalische Prüfung, fehlertolerante Suche und Dublettencheck bis hin zu Telefonnummern- und Bankdatenvalidierung lassen sich Fehler, Inkonsistenzen und Unsauberkeiten zuverlässig und fehlertolerant auf der Basis ausgefeilter Referenzdaten und umfassender Wissensbasen größtenteils automatisiert klären. Alternativ erhält der Benutzer eine entsprechende Meldung als Ausgangspunkt für die manuelle Nachbearbeitung. Auf diese Weise wird weitestgehend vermieden, dass falsche, veraltete oder unvollständige Informationen in den Datenbestand gelangen. Besonderes Plus: Unternehmen können die DQ Real-Time Services aufgrund ihres applikations- und betriebssystemunabhängigen Ansatzes anwendungs- und branchenübergreifend nutzen, um Daten zum Beispiel auch im SAP®- und Oracle®-Umfeld zusammenzuführen und so eine konsistente Sicht auf den jeweiligen Kunden herzustellen.

Data Quality Firewall gegen Datenerosion
Werden die Data Quality Real-Time Services konsequent an den Stellen eingesetzt, an denen Daten in das System gelangen, bilden sie auf Grundlage einzelner Data Quality Checkpoints eine zuverlässige Firewall. Beispiel E-Business: Die Eingabe falscher und/oder unvollständiger Daten ist hier an der Tagesordnung, da Interessenten und Kunden ihre Daten in der Regel selbst eingeben – oft verkürzt, unstrukturiert, komplett falsch oder mit ungewollten Tippfehlern. Fehlen hier entsprechende Data Quality Checks, ist die Verunreinigung eines Datenbestandes, in den die Daten einfließen, vorprogrammiert.

Neben der Prüfung auf Vollständigkeit und der Validierung gegen Referenzdaten sollten zur permanenten Bestandspflege alle erfassten Stammdaten gegen den Bestand geprüft werden, um insbesondere das Entstehen von Dubletten zu verhindern. Denn die Vermeidung von doppelten oder mehrfach vorhandenen Adressen ist eine wichtige Voraussetzung, um eine konsistente und vollständige Sicht auf Kunden innerhalb von Anwendungen zu gewährleisten. Des Weiteren ist je nach Geschäftsmodell eine Anreicherung mit externen oder internen Referenzdaten zu empfehlen.

Option auf zusätzliche Leistung, Sicherheit und Komfort
Über die zahlreichen Standardfunktionalitäten der Data Quality Real-Time Services hinaus lassen sich über die Produktoptionen Server Control und Database Connector alle Server zentral administrieren und überwachen. Außerdem kann über Datenbanktrigger – gespeicherte Prozeduren, die umgehend ausgeführt werden, sobald ein Ereignis auf dem Datenbankserver eintritt – eine automatische Synchronisation der spezialisierten, internen Datenqualitäts-Indizes mit den Anwendungsdaten stattfinden. Über die Rechnergrenzen hinweg sind so Parallelisierung, Lastverteilung und Redundanz möglich, was für eine hohe Skalierbarkeit und zusätzliche Sicherheit sorgt.

Die DQ Real-Time Services sind von allen gängigen Programmiersprachen aufrufbar und verfügen über eine einheitliche Application Programming Interface (API)-Schnittstelle. Damit ist der Funktionsaufruf stets identisch, unabhängig davon, auf welcher Plattform (Client) die Anwendung zum Einsatz kommt, welche Plattform (Server) die jeweilige DQ-Funktion nutzt, ob die Komponente in die Anwendung integriert ist oder in verteilten Client-/Server-Anwendungen innerhalb des Netzwerks auf einem anderen Rechner läuft. Die Services integrieren sich dabei nahtlos in die verschiedensten IT-Architekturen und lassen sich aus Rich Clients, Applikationsservern oder Datenbanken heraus aufrufen.


Uniserv
Uniserv ist ein führender europäischer Anbieter für Data Quality-Lösungen mit international einsetzbarem Softwareportfolio sowie Services zur Qualitätssicherung von Daten in Business Intelligence, bei CRM-Anwendungen, Data Warehousing, eBusiness sowie Direct- und Database-Marketing. Mit mehreren Tausend Installationen weltweit unterstützt Uniserv Hunderte von Kunden in ihrem Bemühen, den Single View of Customer in ihrer Kundendatenbank abzubilden. Uniserv beschäftigt am Stammsitz in Pforzheim sowie in der Niederlassung in Paris, Frankreich, über 110 Mitarbeiter und zählt branchenübergreifend und international zahlreiche renommierte Unternehmen wie beispielsweise ADAC, Allianz, Bertelsmann, BMW, Commerzbank, DBV Winterthur, Deutsche Bank, Deutsche Börse Group, France Telecom, Greenpeace, GEZ, Heineken, Johnson & Johnson, Nestlé, Otto, Payback, PSA Peugeot Citroën sowie Time Life und Union Investment zu seinen Kunden. Weitere Informationen sind unter www.uniserv.com erhältlich.

Web: http://www.uniserv.com/de/products/data-quality-solutions/real-time-data-quality.php


Für den Inhalt der Pressemitteilung ist der Einsteller, Peter A. Wiedemann, verantwortlich.

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