Hohe Datenqualität im CRM-System

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1 WHITE PAPER Hohe Datenqualität im CRM-System Das sprichwörtliche Salz in der Suppe. Ziel der Einführung eines Customer Relationship Management Systems ist es, die Beziehungen zu bereits bestehenden und zukünftigen Kunden langfristig zu optimieren und zu stabilisieren. Ein intelligent aufgesetztes CRM-System allein reicht dafür allerdings nicht aus. Korrekte, vollständige, aktuelle und damit hochqualitative Kundendaten sind im CRM-System genauso wichtig wie das System selbst. Der Schlüssel zu einer zufriedenstellenden Kundenbeziehung ist also nicht nur das CRM-System, sondern ebenso die hohe Datenqualität. Hinweise auf mangelnde Qualität der Kundendaten sind unter anderem: hohe Rückläuferquote bei Mailingaktionen aufgrund falscher oder unvollständiger Adressen Kundenbeschwerden bei Mehrfachzustellung der gleichen Werbesendungen falsche Briefanreden und Adresszeilen, wenn z. B. Herr Katrin Müller und Frau Walter Schmitt Post bekommen mangelndes Vertrauen der eigenen Mitarbeiter in den Datenbestand Gelingt es dem Unternehmen nicht, eine hohe Datenqualität im System zu erreichen und beizubehalten, kann das Potenzial des CRM-Systems nicht voll ausgeschöpft werden: Langfristige Kundenbindung und gesteigerte Effizienz bei der Arbeit mit Kundendaten bleiben somit Theorie. Im Folgenden werden die verschiedenen Einsatzszenarien eines CRM-Systems beleuchtet. Schwerpunkte sind der Bezug zur Datenqualität bzw. die Folgen suboptimaler Daten. Des Weiteren zeigt ein praktischer Lösungsweg, wie Unternehmen zu qualitativ hochwertigen Daten in einem noch aufzusetzenden oder im bereits bestehenden CRM-System kommen und wie dieser Status quo erhalten bleiben kann. Korrekte, vollständige, aktuelle und damit hochqualitative Kundendaten sind im CRM-System genauso wichtig wie das System selbst.

2 EINFÜHRUNG Auf Tuchfühlung mit Ihren Kunden Die Einführung eines CRM-Systems ist ein entscheidender Faktor für den langfristigen Unternehmenserfolg. Diese Erkenntnis ist in den vergangenen Jahren in den Führungsetagen vieler Unternehmen zusehends gereift. Unabhängig davon, für welchen Anbieter man sich entscheidet und mit welchen Komponenten eines CRM-Systems gearbeitet wird es geht immer um die Orientierung am Kunden und den dahinter stehenden Service-Gedanken. Gut gepflegte Geschäfts- sowie Kundenbeziehungen haben unterschiedliche, sehr positive Effekte auf das eigene Unternehmen. Betrachtet man die Einführung eines CRM-Systems aus einem wirtschaftlichen Blickwinkel, wird schnell deutlich, dass das Beziehungsmanagement auch immer mit dem Bestreben nach langfristigen Geschäftsverbindungen und der damit verbundenen ökonomischen Sicherheit assoziiert wird. Das CRM-System soll schließlich auch zur Stabilisierung des Geschäftskontaktes beitragen. Gut gepflegte Geschäfts- sowie Kundenbeziehungen, sprich ein stabiles Beziehungsgeflecht, haben unterschiedliche, sehr positive Effekte auf das eigene Unternehmen. HIER EIN PAAR BEISPIELE: Ein zufriedener Kunde ist bereit, durch einfache Mundzu-Mund-Propaganda den Anbieter und dessen Produkte weiterzuempfehlen. Bei einer guten und bereits länger bestehenden Beziehung zwischen Kunde und Anbieter ist es möglich, dass der Kunde Verbesserungsvorschläge für Produkte macht. Veränderte Anforderungen des Marktes werden so wesentlich schneller wahrgenommen, Produkte und Leistungen lassen sich optimieren. Ein zufriedener Kunde steht Preiserhöhungen toleranter gegenüber. Verlässliche Daten wirken sich auch direkt auf die Motivation der eigenen Mitarbeiter aus. Mit den richtigen Informationen ausgestattet, können sich die Kollegen auf die Wünsche der Kunden konzentrieren. Die Kunden fühlen sich gut betreut, der beidseitige Kontakt bleibt positiv. 2

3 BAUSTEINE Topf und Deckel: ideale Verbindung von CRM & DQ Egal, ob analytisches oder operatives CRM Korrekte Daten entscheiden über Erfolg oder Misserfolg. Das analytische CRM wird genutzt, um mit allen möglichen Kundendaten Auswertungen im Rahmen von Business Intelligence vorzunehmen. Eine hohe Datenqualität ist unabdingbar, um entsprechende Analysen durchzuführen und langfristig die richtigen strategischen Entscheidungen zu treffen. Beim operativen CRM ist es wichtig, dass u. a. die Kontaktdaten des Kunden korrekt sind, damit Marketingaktionen bzw. das Service-Angebot ihr Ziel, nämlich den Kunden, erreichen. Ist eine hohe Datenqualität im CRM-System gegeben, werden bei Marketingkampagnen Kunden nur einmal beworben und damit nicht unnötig verärgert. Zudem werden die Portokosten optimiert. Verkaufschancen und Forecast-Analysen sind verlässlich. Der Kundenservice ist effektiver, da beim direkten Kundenkontakt alle relevanten Informationen in korrekter Form vorliegen. Vor diesem Hintergrund wird deutlich, dass Datenqualität hier korrekte und dublettenfreie Daten wesentliche Voraussetzung für den sogenannten Single View of Customer oder Single Point of Truth ist. Denn nur optimale Daten erlauben es, wirklich alle auf einen Kunden bezogenen Daten auf einen Datensatz zu verdichten. So wird die ganzheitliche Sicht auf einen Kunden ermöglicht. Korrekte und dublettenfreie Daten sind wesentliche Voraussetzung für den Single View of Customer. DATENQUALITÄT BEDEUTET GANZ KONKRET: korrekte Adressdaten, auch im internationalen Umfeld, damit schriftliche Korrespondenz den Empfänger erreicht aktuelle Adressen, wenn Umbenennungen von Orts- bzw. Straßennamen vorliegen registrierte Umzüge, damit die Korrespondenz den Empfänger am neuen Wohnort erreicht Registrierung von Fusionen und anderen Veränderungen bei Unternehmen Löschen bzw. Deaktivieren von Kontaktdaten, wenn eine Kundenbeziehung nicht mehr aufrechterhalten wird beispielsweise bei Todesfällen eindeutige Datensätze, damit der Kundenstamm dublettenfrei ist und somit ein Kunde tatsächlich nur ein einziges Mal in der Datenbank enthalten ist 3

4 CRM UND DATENQUALITÄT Datenqualität im CRM: "How to" Unabhängig davon, ob ein komplett neues CRM-System aufgesetzt wird, die Datenqualität eines bestehenden CRM- Systems optimiert oder mehrere Systeme zu einem CRM-System zusammengefasst werden sollen, kann die angestrebte hohe Datenqualität in drei Teilprozessen erreicht werden: 1. initiale Datenbereinigung 2. First Time Right bzw. Mechanismen, die schlechte Datenqualität bereits bei der Datenerfassung oder -bearbeitung abfangen (Data Quality Firewall) 3. Einsatz von Data Maintaining als Maßnahme zur Erhaltung eines hohen Standards der Datenqualität Datenqualitätsprozess Damit eine initiale Bereinigung zielgerichtet erfolgen kann, ist es empfehlenswert, sich in einem vorgelagerten Schritt einen Überblick über die Qualität der Daten zu verschaffen. Hierbei geht es nicht nur um korrekt geschriebene Adressen oder doppelte Datensätze, sondern vielmehr auch darum, die Struktur der Daten kennenzulernen und bereits bestehende Geschäftsregeln zu prüfen. Typischerweise wird dieser Schritt im Rahmen eines Datenqualitäts-Audits umgesetzt. Soll ein neues CRM-System eingerichtet werden, ist der DQ Audit Teil des DQ Streams und damit eine wichtige Voraussetzung für eine erfolgreiche Migration. Ähnlich verhält es sich, wenn zusätzliche Quelldatensysteme in ein bestehendes CRM-System integriert werden sollen. Um den Status quo der Datenqualität permanent bestimmen und prüfen zu können, empfiehlt sich ein nachgelagertes Monitoring. Damit lässt sich die Einhaltung von Geschäftsregeln automatisch überprüfen und es können kritische Schwellenwerte festgelegt werden, um zeitnahe Optimierungsmaßnahmen zu ermöglichen. Solche Schwellenwerte können auch Key Performance Indicators (KPI) sein, die Aussagen über den Status quo definierter Unternehmensziele zulassen. Egal, ob komplett neu aufgesetztes, optimiertes bestehendes oder aus verschiedenen Systemen konsolidiertes CRM-System - die angestrebte hohe Datenqualität kann in drei Teilprozessen erreicht werden. 4

5 CRM und Datenqualität Abbildung: Der Datenqualitätsprozess von Uniserv zeigt, wie die drei Teilprozesse miteinander zusammenhängen. 5

6 INITIALE DATENBEREINIGUNG 1. Initiale Datenbereinigung Beim initialen Cleansing der Daten wird der gesamte Datenbestand in einem Batch-Lauf geprüft und bereinigt. Dabei ist es unerheblich, um wie viele unterschiedliche Datenquellen es sich handelt oder aus welchen Ländern die Daten stammen. Typischer Ablauf der initialen Datenbereinigung Einheitliches Mapping: Die Feldinhalte unterschiedlicher Datenquellen werden den gleichen Feldern zugeordnet. Beispiel: Der Name des Ansprechpartners steht in unterschiedlich benannten Feldern pro Datenquelle. Idealerweise sollte das Mapping an dieser Stelle schon dem Mapping im CRM-System entsprechen. So kann bei der Migration sichergestellt werden, dass die richtigen Daten in die dafür vorhergesehenen Felder geladen werden. Datenquelle A Die Namensbestandteile werden analysiert. Sehr komplexe Namenszeilen, die entweder aus mehreren Personen bestehen oder in denen der Firmenname inklusive Abteilung und Ansprechpartner steht, werden analysiert. Bei der Analyse wird festgestellt, ob es sich um B2C-Daten oder B2B-Daten handelt. Ebenso werden alle Elemente der Namenszeile in eigens zugewiesene Felder geschrieben, so das z. B. Auswertungen über akademische Titel oder Rechtsformen der Unternehmen gemacht werden können. Name: Datenquelle B Vorname: Nachname: Datenquelle C Kontakt: Die Daten werden in ein einheitliches Format gebracht. Beispiel: einheitliches Format bei Telefonnummern oder Datumsangaben. Eine postalische Prüfung der Adressen wird vorgenommen. Unabhängig davon, ob es sich hierbei um nationale oder internationale Adressen handelt, werden Postleitzahl, Ort, Straße und Hausnummer auf ihre Korrektheit geprüft. Wenn möglich, werden fehlende Adressbestandteile korrigiert und/oder ergänzt. Offiziell umbenannte Straßen und Orte werden automatisch aktualisiert. Für bestimmte Länder stehen auch eine Postfachprüfung und eine Großkunden-Postleitzahlprüfung zur Verfügung. 6

7 INITIALE DATENBEREINIGUNG Adressen von Umzüglern werden aktualisiert. Jährlich wechseln ca. acht Millionen Menschen in Deutschland ihren Wohnsitz. Nur die wenigsten teilen ihre neue Adresse aktiv mit. Mit einem Umzugscheck über die Gesamtdatenbasis können die Datensätze betroffener Personen initial oder später periodisch aktualisiert werden. Die Adressen werden mit Zusatzinformationen angereichert. Je nach Bedarf können die Adressen mit relevanten Informationen, wie z. B. Geokoordinaten oder Branchenschlüssel, angereichert werden. Die Adressen werden in spezifische Formate gebracht. In bestimmten Ländern wie z. B. Frankreich ist eine Formatierung der Adresse gemäß den Vorgaben der nationalen Landespostbehörde erforderlich, um bei Portooptimierungsmaßnahmen möglichst günstige Versandoptionen zu nutzen. Dubletten werden identifiziert. Dubletten, also gleiche oder ähnliche Datensätze, werden mit fehlertoleranten Such-Algorithmen identifiziert. Diese Such-Algorithmen können individuell an die Geschäftsregeln angepasst werden. Uniserv bietet standardisierte Such-Algorithmen für den B2C- und B2B-Bereich an. Mit Hilfe einer Aussage über die Ähnlichkeit der gefundenen mehrfachen Datensätze kann abgeschätzt werden, inwieweit später Sachbearbeiter manuell entscheiden müssen, ob es sich bei den identifizierten Datensätzen um Dubletten handelt oder nicht. Der Golden Record wird gebildet. Gerade wenn Daten aus unterschiedlichen Quellen kommen und diesen neben den postalischen Informationen noch weitere relevante Inhalte anhängen, ist die Bildung eines Golden Record fundamental. Es besteht die Möglichkeit, Datensätze einer identifizierten Dublettengruppe zu konsolidieren. Das heißt, Informationen von den Folgedatensätzen können in den Kopfsatz einer Gruppe übernommen werden. Doppelte Datensätze, die nicht eliminiert werden, sind mit einem Löschkennzeichen markierbar. Name Straße & Nr. PLZ Ort Telefon Konsolidierung Telefon Ergebnis Wenn geplant ist, ein CRM-System initial zu befüllen, sollten im Rahmen des initialen Cleansings migrationsrelevante Aspekte berücksichtigt werden. Das betrifft beispielsweise das korrekte Format von Datumsangaben und Telefonnummern. Aber auch formale Dinge, wie die maximale Länge der Felder für Straßen- und Ortsnamen sollte man beachten. Werden diese relativ einfachen Anforderungen bereits beim initialen Cleansing umgesetzt, erspart man sich später bei der Migration die Implementierung aufwendiger Transformationsregeln. 7

8 DATA QUALITY FIREWALL 2. Data Quality Firewall: First Time Right Nach der Übernahme des initial bereinigten Datenbestands müssen bestimmte Standards bei der Neuanlage von Datensätzen festgelegt werden. Nur so bleibt die bereits erreichte hohe Datenqualität erhalten. Hier bieten sich unterschiedliche Möglichkeiten aus dem Real-Time-Bereich an: Soll ein neuer Datensatz ins System aufgenommen werden, muss zunächst geprüft werden, ob es ihn nicht schon gibt. Es muss vermieden werden, redundante Informationen anzulegen. Ähnlich wie beim initialen Cleansing wird mit fehlertoleranten Algorithmen sehr schnell nach einem bereits im System vorhandenen Kontakt gesucht. Ergebnis dieser Suche ist entweder eine Liste gleicher oder ähnlicher Datensätze, aus der der passende Eintrag ausgewählt und bearbeitet wird. Oder die Suche ist erfolglos in diesem Fall muss ein neuer Record angelegt werden. Bei der Anlage eines neuen Datensatzes im CRM-System müssen bestimmte Eingaberegeln eingehalten werden. Straßennamen sollten beispielsweise nur in die dafür vorgesehenen Felder eingetragen werden. Bei Feldern für Telefonnummern ist eine syntaktische Prüfung möglich. E- Mail-Adressen sind ebenfalls prüfbar: Dabei wird abgefragt, ob es die Domäne und den Nutzernamen tatsächlich gibt. Ebenso besteht die Möglichkeit, die angegebene Postadresse gegen Referenzdaten abzugleichen. Das ist sinnvoll, wenn z. B. die Adresse in einem Call Center nur telefonisch durchgegeben wurde und Schreib- oder Hörfehler die Daten Bei der Anlage eines neuen Datensatzes im CRM-System müssen bestimmte Eingaberegeln eingehalten werden. verfälschen. Ist die am Telefon aufgenommene Information nicht korrekt bzw. eindeutig, kann der Mitarbeiter sofort nach fehlenden Zusatzinformationen wie z. B. dem Ortsteil fragen, um die Adresse dann postalisch korrekt ins System einzugeben. Dabei erfolgt die Adressprüfung entweder auf Knopfdruck, beim Speichern oder vollautomatisch. Selbstverständlich können auch individuelle Dialoge zur Adressprüfung angeboten werden. Ausschlaggebend für die Nutzung und Akzeptanz dieser Prüfmechanismen ist die Performance der dahinter stehenden Technik. Dauern diese Prüfungen zu lange, werden diese Funktionen nicht genutzt die Data Quality Firewall wird umgangen. Da speziell in Call Centern unter hohem Zeitdruck gearbeitet wird, müssen die Suche nach bereits vorhandenen Datensätzen und die Adressprüfung sehr schnell erfolgen. Der Einsatz eines Rapid Entry Clients ermöglicht die automatische Vervollständigung der Adressbestandteile nach Eingabe der ersten Buchstaben bzw. Zahlen. 8

9 Data Quality FirEWall Für die Umsetzung dieser Prüfmechanismen stehen verschiedene Alternativen zur Verfügung: Geht es um die postalische Prüfung, bieten sich grundsätzlich zwei Alternativen an. Zum einen kann die SaaS-Plattform von Uniserv genutzt werden. Vorteil dieser Lösung ist, dass die Installation und das regelmäßige Update der postalischen Referenztabellen entfallen. Die Abrechnung erfolgt satzweise bezahlt wird also nur das, was auch tatsächlich geprüft wurde. Zum anderen können die Referenztabellen auch lokal gehalten und somit auch beliebig oft angesprochen werden, ohne dass zusätzliche Kosten pro Abfrage entstehen. Auch der Mix beider Lösungen ist möglich: Beim Hybrid-Modell können lizenzierte Anwendungen um Services aus der Cloud heraus erweitert werden. So kommt beispielsweise die SaaS- Lösung bei der Überprüfung von Ländern zum Einsatz, bei denen sich der Kauf der Referenztabellen nicht lohnt, während die Prüfung der Adressen aus den Hauptländern dann lokal geschieht. Über ein Hybrid-Modell kann für bestimmte Länder die SaaS-Lösung in Anspruch genommen werden, während die Prüfung der Adressen aus den Hauptländern lokal geschieht. Für die Anbindung vieler CRM-Systeme an die Adressvalidierung von Uniserv bieten sich Webservices an. Diese werden mit Hilfe der Data Quality Real-Time Suite auf Knopfdruck generiert und verwaltet. Die Webservices können dann direkt in das jeweilige CRM-System eingebunden werden. Für bestimmte CRM-Systeme (SAP, Salesforce, Oracle Siebel, und update.seven) stellt Uniserv spezifische DQ-Konnektoren zur Verfügung. Vorteil dieser Plug-and-Play-Lösung ist, dass bereits eine graphische Oberfläche für die Adressprüfung im CRM-System mitgeliefert wird, die im Fall der Webservice-Lösung ggf. noch programmiert werden muss. Der Dublettencheck wird nur für Salesforce in der Cloud angeboten. Ähnlich wie zuvor beschrieben können entweder Webservices oder der entsprechende DQ-Konnektor eingebunden werden. Für alle anderen CRM-Systeme gilt, dass die Suche nach potenziellen Dubletten lokal und nicht über die SaaS-Plattform abläuft. Hintergrund ist, dass die Suche nach bereits vorhandenen Datensätzen in einem Codepool passiert, der auf Kundenseite lokal abgelegt ist. Dies geschieht unter anderem aus Gründen der Datensicherheit. Der Dublettencheck kann wie die postalische Adressvalidierung über Webservices eingebunden werden. Für bestimmte CRM-Systeme bietet Uniserv dazu DQ-Konnektoren an. Der -Check sowie andere Prüfungen (Bankdaten, Telefonnummern, Umzüge) können über Webservices eingebunden werden, die wie bereits beschrieben einfach mit der Data Quality Real-Time Suite generiert und verwaltet werden. Der -Check ist nur über die SaaS-Lösung erreichbar. Die Prüfungen von Bankdaten, Telefonnummern und Umzugsverarbeitungen können sowohl über die Cloud als auch lokal eingebunden werden. 9

10 DATA MAINTENANCE 3. Data Maintenance: Erhaltung des Datenqualitätsstandards Trotz initialer Datenbereinigung und implementierter DQ-Mechanismen ist es sinnvoll, den Gesamtdatenbestand periodisch zu prüfen. In Deutschland gibt es pro Jahr etwa offizielle Änderungen im Straßen- und Ortsverzeichnis. Dabei handelt es sich um die Aufnahme neuer Straßen, Eingemeindungen und Umbenennungen. Um diesen Änderungen Rechnung zu tragen und die Kontaktinformationen up to date zu halten, ist ein periodischer Abgleich mit den aktuellen Referenztabellen sinnvoll. Nicht zu unterschätzen sind die deutschlandweit mehreren Millionen Umzüge pro Jahr. Dies betrifft zwar überwiegend Privathaushalte, aber nicht alle Umzügler melden die neue Adresse automatisch bei ihren Banken, Versicherungen oder anderen Geschäftspartnern. Ohne aktuelle Adressen ist das Kundenbeziehungsmanagement eine unnötig verkomplizierte Herausforderung. Im B2B-Bereich kommt es im Rahmen von Fusionen, Insolvenzen, Umbenennungen oder beim Wechsel der Rechtsform zu Änderungen, die im CRM-System nachgepflegt werden müssen. Bei Vertragsabschlüssen ist die korrekte Firmierung ein juristisches Muss. Auch im B2C-Bereich kommt es regelmäßig zu Namensänderungen etwa durch Hochzeiten und Scheidungen. Sind Kunden verstorben, sollten die entsprechenden Datensätze zumindest gekennzeichnet werden. Es empfiehlt sich, periodisch im Gesamtdatenbestand im Batch-Lauf nach redundanten Datensätzen zu suchen. Die Erfahrungen haben gezeigt, dass es trotz der Data Quality Firewall immer wieder zur Anlage doppelter Datensätze kommt. Die Firewall wird umgangen, der passende Datensatz nicht gefunden oder es haben sich Änderungen bei den Kontaktinformationen ergeben, die eine Konsolidierung erfordern. Es empfiehlt sich also, periodisch im Gesamtdatenbestand im Batch-Lauf nach redundanten Datensätzen zu suchen. Zur Umsetzung von Data Maintenance über den Gesamtdatenbestand bietet sich die Data Quality Batch Suite an. Mit dieser leistungsstarken und hoch parametrierbaren Software Suite können über eine einheitliche Oberfläche alle DQ- Prüfungen konfiguriert werden. Je nach Ausbaustufe und Prüfroutine lassen sich mehrere Millionen Datensätze pro Stunde verarbeiten. Bei der Suche nach Dubletten können die gleichen Geschäftsregeln wie im Real-Time-Bereich bzw. der Data Quality Firewall angewendet werden. FAZIT Sind die hier beschriebenen Prozessschritte implementiert und wird eine gute Datenqualität erreicht, kann das Potenzial des CRM-Systems voll ausgeschöpft werden. Die Auswertungen im analytischen CRM sind jetzt verlässlich. Die Daten im operativen CRM lassen ein kundenorientiertes und effizientes Handeln in allen Bereichen zu. Somit werden die Kundenbeziehungen langfristig gefestigt. Im gleichen Zuge steigt das Vertrauen der eigenen Mitarbeiter in die Daten. Fest steht: Datenqualität im CRM ist das Salz in der Suppe machen Sie Kundenwertmanagement zu Ihrem Erfolgsrezept! 10

11 DATA QUALITY SERVICE HUB Data Quality Service Hub Im modular aufgebauten Data Quality Service Hub sind die Data Quality und Data Integration Services von Uniserv zu Hause. Der Data Quality Service Hub ist die zentrale Data-Management-Plattform für Unternehmensdaten, in der sich die klassischen Projektszenarien des Data Managements wie Datenqualitätsinitiativen, Datenintegration, Datenmigration und -konsolidierung bearbeiten lassen. Mit Uniserv halten Sie die Qualität der Unternehmensdaten über deren gesamten Nutzungszeitraum auf hohem Niveau. Der Data Quality Service Hub vereint Produkte, die den gesamten Data Quality Cycle abdecken: von der Analyse des Datenbestands und einer Erstbereinigung über die Implementierung einer Data Quality Firewall bis hin zu regelmäßigen Bereinigungen von Beständen im Zuge der Data Maintenance. Der Data Quality Service Hub setzt sich aus folgenden Komponenten zusammen: DQ Explorer Mit diesem Data-Profiling-Werkzeug erkunden Sie vor der Überführung schnell und interaktiv den Status quo Ihrer Daten. Daraus leiten Sie wertvolle Erkenntnisse für die Maßnahmen und Prioritäten Ihres Data Quality Managements ab. DQ Real-Time Suite Sie wirkt wie eine Firewall gegen Verunreinigungen. Schon während der Eingabe in interaktive Anwendungen sichert die Data Quality Real-Time Suite die Qualität von Daten. Sie vereinfacht die Integration der DQ Real-Time Services (wie postalische Prüfung oder Dublettencheck) in Applikationen. Data Integration Suite Mit ihr ist es ein Leichtes, Daten aus unterschiedlichsten Quellen zu extrahieren, in andere Formate zu transformieren und in Zielsysteme zu laden im Batch-Bereich wie auch in Real-Time. Ein umfangreiches Set an Konnektoren ermöglicht per Plug & Play die Anbindung an unterschiedlichste Datenquellen und die Einbindung verschiedener Datenqualitätsapplikationen. Data Quality Batch Suite Sie ist nicht Bestandteil des Data Quality Service Hub, lässt sich aber nahtlos in einen aufgebauten Datenstrom integrieren. Sie ist das Schweizer Taschenmesser unter den Data- Quality-Produkten zur Überprüfung, Bereinigung, Konsolidierung und Anreicherung von Daten. Die DQ Batch Suite übernimmt die Aufgaben des initialen Cleansings auch für große und größte Datenbestände. 11

12 Datenqualität vom europäischen Marktführer Uniserv ist der größte spezialisierte Anbieter von Data Quality Solutions in Europa mit international einsetzbarem Softwareportfolio und Services für das Data Management. Data Management vereint Datenqualitätssicherung und Datenintegration. Mit seinen Lösungen unterstützt Uniserv seine Kunden bei Initiativen für Datenqualität sowie bei Projekten zur Datenintegration, Datenmigration und -konsolidierung sowie Datensynchronisation, beispielsweise im Umfeld von CRM-Anwendungen, ebusiness, Directund Database-Marketing, CDI/MDM-Anwendungen, Data Warehousing und Business Intelligence. Mit mehreren Tausend Installationen weltweit bedient Uniserv die Erwartung einer ganzheitlichen Lösung für alle Geschäftsdaten über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg. Am Stammsitz in Pforzheim sowie in der Niederlassung in Paris, Frankreich, beschäftigt das Unternehmen über 110 Mitarbeiter und zählt branchenübergreifend und international zahlreiche renommierte Unternehmen wie beispielsweise Allianz, Amazon, Dell, Deutsche Bank, ebay, EDEKA, E.ON, France Telecom, Johnson & Johnson, Lufthansa, OTTO, Siemens, Time Warner sowie TUI und Volkswagen zu seinen Kunden. Weitere Informationen erhalten Sie unter: UNISERV GmbH Rastatter Str. 13, Pforzheim, Deutschland T: F: E: Uniserv GmbH, Pforzheim, All rights reserved

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