netwykDQM ermöglicht die Überprüfung von Daten auf Richtigkeit und Vollständigkeit in fast jedem Anwendungsfall.

Über die moderne und leistungsfähige Rules- Engine mit der intuitiv und leicht zu bedienenden, graphischen Oberfläche werden Validierungs- oder Korrekturregeln definiert. Das ist schnell erlernt und es werden keine Programmierkenntnisse benötigt.

Die offen ausgelegte Systemarchitektur ermöglich schließlich eine kostengünstige und pragmatische Funktionserweiterung, sodass zahlreiche Spezialanforderungen flexibel und günstig gelöst werden können.

Viele Firmen wissen, dass sie in Ihren Produkt- und Artikeldaten Fehler haben. Aber um diese Fehler zu korrigieren, müssen sie zunächst einmal erkannt werden.

Aber wie finde ich Datenfehler in zig- tausend Datensätzen? Die manuelle Suche ist oftmals so zeitaufwendig, dass sie von vorherein ausgeschlossen wird. Hier haben wir die Lösung.

netwykDQM ermöglicht die automatische Fehlerprüfung mit Validierungsregeln, die einfach und schnell für die jeweiligen Szenarien erstellt und optimiert werden können. Sind die Regeln erst einmal erstellt, können Millionen Datensätze damit geprüft werden.

Fehlerhafte Daten finden und sie dann automatisiert korrigieren und erweitern – das ist ein weiteres Einsatzfeld von netwykDQM.

Die dazu benötigten Algorithmen werden ebenfalls über die graphische Oberfläche erstellt und verwaltet – ganz ohne Programmieren. Hinterlegte Workflows informieren Mitarbeiter*innen wenn menschliche Interaktionen erforderlich sind.

Mit netwykDQM können Sie Materialtexte mit ergänzenden Daten (z.B. aus Normen) anreichern.  Sie können sie standarisieren bzw. homogenisieren und haben damit eine gute erste Voraussetzung für eine Dublettenerkennung geschaffen.

Höchst flexibel für jeden Anwendungsfall

netwykDQM ermöglicht die Überprüfung von Daten auf Richtigkeit und Vollständigkeit in fast jedem Anwendungsfall.

Über die moderne und leistungsfähige Rules- Engine mit der intuitiv und leicht zu bedienenden, graphischen Oberfläche werden Validierungs- oder Korrekturregeln definiert. Das ist schnell erlernt und es werden keine Programmierkenntnisse benötigt.

Die offen ausgelegte Systemarchitektur ermöglich schließlich eine kostengünstige und pragmatische Funktionserweiterung, sodass zahlreiche Spezialanforderungen flexibel und günstig gelöst werden können.

Viele Firmen wissen, dass sie in Ihren Produkt- und Artikeldaten Fehler haben. Aber um diese Fehler zu korrigieren, müssen sie zunächst einmal erkannt werden.

Aber wie finde ich Datenfehler in zig- tausend Datensätzen? Die manuelle Suche ist oftmals so zeitaufwendig, dass sie von vorherein ausgeschlossen wird. Hier haben wir die Lösung.

netwykDQM ermöglicht die automatische Fehlerprüfung mit Validierungsregeln, die einfach und schnell für die jeweiligen Szenarien erstellt und optimiert werden können. Sind die Regeln erst einmal erstellt, können Millionen Datensätze damit geprüft werden.

Fehlerhafte Daten finden und sie dann automatisiert korrigieren und erweitern – das ist ein weiteres Einsatzfeld von netwykDQM.

Die dazu benötigten Algorithmen werden ebenfalls über die graphische Oberfläche erstellt und verwaltet – ganz ohne Programmieren. Hinterlegte Workflows informieren Mitarbeiter*innen wenn menschliche Interaktionen erforderlich sind.

Mit netwykDQM können Sie Materialtexte mit ergänzenden Daten (z.B. aus Normen) anreichern.  Sie können sie standarisieren bzw. homogenisieren und haben damit eine gute erste Voraussetzung für eine Dublettenerkennung geschaffen.

netwykDQM ist branchen- und domain­übergreifend einsetzbar, dennoch profitieren Branchen mit sehr heterogenen Datenstrukturen und komplexen Produkten besonders von netwykDQM.

Das sind z.B. der Handel, die Ersatzteilbranche, der Maschinenbau, das Baugewerbe, der Automotive- Sektor, produzierendes und verarbeitendes Gewerbe, Energie, Medizin, der Finanzsektor, usw. .

Mit der generischen Architektur ist netwykDQM in fast allen Branchen zu Hause. Try it – now!

netwykDQM eignet sich zur Optimierung fast aller Datenqualitätskriterien wie z.B. Vollständigkeit, Korrektheit, Aktualität, Genauigkeit, Konsistenz und Einheitlichkeit.

Sie können z.B. systemübergreifend prüfen/optimieren, ob Datumsformate gleich sind, ob technische Attribute mit der richtigen Anzahl an Nachkommastellen vorliegen.

Verantwortlich für die Erstellung der benötigten Algorithmen ist ein Mitarbeiter der Fachabteilung, der schnell und ohne Programmierung zum Ergebnis kommt.

Schwerpunkte liegen im Bereich Produkt- und Artikeldaten bzw. bei allen Daten, die firmenspezifischen Regeln und (Werks-) Normen folgen.

netwykDQM eignet sich zur Optimierung von Produkt- und Artikeldaten, zum verlässlichen Extrahieren von technischen Werten aus Freitexten, zum Parsen von Einkaufstexten, zur Harmonisierung von Material- und Materialkurztexten, zur Analyse von Interaktionsdaten und Marketing-Informationen, und, und, und …

Und: netwykDQM eignet sich hervorragend um in Migrationsprojekten Datenbereinigungen durchzuführen.

Kurz gesagt: Datenqualität ist im E-Commerce eine dominierende Erfolgsgröße: Der Kunde sucht, findet, bewertet und beschafft Ihr Produkte aufgrund digital bereitgestellter Produktinformationen.

Ob cm oder Zoll, Paletten oder Pakete, rot oder feuerrot: Das sind nur drei Beispiele für grundlegende Herausforderungen, wenn es um die Beschreibung von Produkteigenschaften geht.

Mit netwykDQM haben Sie das Werkzeug, mit dem Sie sicherstellen, dass immer die richtigen Informationen im richtigen Format vorliegen.

Gute Produktdaten gelten zunehmend als sichtbares und prüfbares Indiz für eine gute Organisation und als Sinnbild für gute Produkte eines Unternehmens. Stabile digitale Prozesse mit Kunden und Lieferanten werden zum Aushängeschild für Leistungsfähigkeit, Effizienz und Qualität.

Sie können mit guten Produktdaten zum einen den Umsatz erhöhen, zum anderen die Prozesse Ihrer Kunden oder Partnerunternehmen unterstützen. Aber auch intern können Sie die Akzeptanz für das Thema Datenqualität signifikant steigern, wenn Sie Ihren Mitarbeiter*Innen ein passendes Werkzeug an die Hand geben.

E-Commerce-Umsätze steigen überall. Sowohl in der B2C- Domäne wie vor allem auch im B2B. Investitionsgüter werden online beschafft, Kaufentscheidungen von Einkaufsorganisationen und nicht auf fachlicher Ebene getroffen.

Gerade für KMU, die im B2B- Umfeld häufig noch auf tradierten Vertriebswege ausgerichtet sind, stehen nun vor Herausforderungen, die nur mit geeigneten Software- Werkzeugen gelöst werden können.

Ein solches Werkzeug ist unser Tool. Mit geringem Investitionsbudget werden große Resultate eingefahren: Eine optimale Datenqualität für Ihr Business. Einfach, schnell und flexibel.

Daten sind der zentrale Rohstoff aller digitalen Prozesse. Sie sind Treibstoff und Schmiermittel zugleich. Ein bewusster Umgang mit dem Thema Datenqualität ist in der heutigen Zeit deshalb erfolgs­kritisch.

Während der Mensch eine erstaunliche Fähigkeit besitzt, mit fehlerhaften / unvollständigen Daten zu arbeiten, ist es für die direkte Interaktion von Systemen existenziell nötig, dass Daten „sauber“ bereitgestellt werden.

Da selbst die beste Digital-Strategie scheitern muss, wenn sie nicht auf die geprüfte Qualität ihres Rohstoffes bauen kann, ist es so wichtig, das Thema Datenqualität anzugehen – Jetzt!

Standardisierung ist nicht wirklich „sexy“, wird jedoch durch die fortschreitenden Digitale Transformation Wegbereiter für Effizienz und Erfolg.

Mit einheitlichen Datenstrukturen und Prozessen lassen sich enorme Effizienzpotentiale heben. Das Auffinden von Produkten in Online- Shops wird erfolgreicher, die Stärken Ihrer Produkte werden besser dargestellt. Basis sind wieder gute Produktdaten.

Ein weiterer Effizienzhebel ergibt sich aus der Vernetzung von bisher getrennten Datensilos. Systemübergreifende Prozesse, die automatisiert und ohne menschliche Interaktion funktionieren, müssen auf die Qualität der Daten bauen können.

Data Quality wird häufig zuerst im Zusammenhang mit Kundendaten gebracht. Grundsätzlich ist dieser Ansatz auch richtig.

Anspruchsvoller aber dennoch enorm wichtig ist die digitale Beschreibung der ausgetauschten Produkte und Leistungen. Hier ist die Bandbreite der zu managenden Daten deutlich größer, die Attribute sind heterogener und Ihre Zahl ist höher.

Genau hier liegt die Herausforderung, die Sie mit netwykDQM bewältigen. Mit netwykDQM etablieren Sie die Prozesse, die saubere Produktdaten sicherstellen. Auch und gerade dann, wenn diese firmenspezifischen Grundsätzen folgen.

Domain übergreifend

Höchst flexibel für jeden Anwendungsfall

netwykDQM ermöglicht die Überprüfung von Daten auf Richtigkeit und Vollständigkeit in fast jedem Anwendungsfall.

Über die moderne und leistungsfähige Rules- Engine mit der intuitiv und leicht zu bedienenden, graphischen Oberfläche werden Validierungs- oder Korrekturregeln definiert. Das ist schnell erlernt und es werden keine Programmierkenntnisse benötigt.

Die offen ausgelegte Systemarchitektur ermöglich schließlich eine kostengünstige und pragmatische Funktionserweiterung, sodass zahlreiche Spezialanforderungen flexibel und günstig gelöst werden können.

Viele Firmen wissen, dass sie in Ihren Produkt- und Artikeldaten Fehler haben. Aber um diese Fehler zu korrigieren, müssen sie zunächst einmal erkannt werden.

Aber wie finde ich Datenfehler in zig- tausend Datensätzen? Die manuelle Suche ist oftmals so zeitaufwendig, dass sie von vorherein ausgeschlossen wird. Hier haben wir die Lösung.

netwykDQM ermöglicht die automatische Fehlerprüfung mit Validierungsregeln, die einfach und schnell für die jeweiligen Szenarien erstellt und optimiert werden können. Sind die Regeln erst einmal erstellt, können Millionen Datensätze damit geprüft werden.

Fehlerhafte Daten finden und sie dann automatisiert korrigieren und erweitern – das ist ein weiteres Einsatzfeld von netwykDQM.

Die dazu benötigten Algorithmen werden ebenfalls über die graphische Oberfläche erstellt und verwaltet – ganz ohne Programmieren. Hinterlegte Workflows informieren Mitarbeiter*innen wenn menschliche Interaktionen erforderlich sind.

Mit netwykDQM können Sie Materialtexte mit ergänzenden Daten (z.B. aus Normen) anreichern.  Sie können sie standarisieren bzw. homogenisieren und haben damit eine gute erste Voraussetzung für eine Dublettenerkennung geschaffen.

Branchen

netwykDQM ist branchen- und domain­übergreifend einsetzbar, dennoch profitieren Branchen mit sehr heterogenen Datenstrukturen und komplexen Produkten besonders von netwykDQM.

Das sind z.B. der Handel, die Ersatzteilbranche, der Maschinenbau, das Baugewerbe, der Automotive- Sektor, produzierendes und verarbeitendes Gewerbe, Energie, Medizin, der Finanzsektor, usw. .

Mit der generischen Architektur ist netwykDQM in fast allen Branchen zu Hause. Try it – now!

netwykDQM eignet sich zur Optimierung fast aller Datenqualitätskriterien wie z.B. Vollständigkeit, Korrektheit, Aktualität, Genauigkeit, Konsistenz und Einheitlichkeit.

Sie können z.B. systemübergreifend prüfen/optimieren, ob Datumsformate gleich sind, ob technische Attribute mit der richtigen Anzahl an Nachkommastellen vorliegen.

Verantwortlich für die Erstellung der benötigten Algorithmen ist ein Mitarbeiter der Fachabteilung, der schnell und ohne Programmierung zum Ergebnis kommt.

Schwerpunkte liegen im Bereich Produkt- und Artikeldaten bzw. bei allen Daten, die firmenspezifischen Regeln und (Werks-) Normen folgen.

netwykDQM eignet sich zur Optimierung von Produkt- und Artikeldaten, zum verlässlichen Extrahieren von technischen Werten aus Freitexten, zum Parsen von Einkaufstexten, zur Harmonisierung von Material- und Materialkurztexten, zur Analyse von Interaktionsdaten und Marketing-Informationen, und, und, und …

Und: netwykDQM eignet sich hervorragend um in Migrationsprojekten Datenbereinigungen durchzuführen.

E-Commerce

Kurz gesagt: Datenqualität ist im E-Commerce eine dominierende Erfolgsgröße: Der Kunde sucht, findet, bewertet und beschafft Ihr Produkte aufgrund digital bereitgestellter Produktinformationen.

Ob cm oder Zoll, Paletten oder Pakete, rot oder feuerrot: Das sind nur drei Beispiele für grundlegende Herausforderungen, wenn es um die Beschreibung von Produkteigenschaften geht.

Mit netwykDQM haben Sie das Werkzeug, mit dem Sie sicherstellen, dass immer die richtigen Informationen im richtigen Format vorliegen.

Gute Produktdaten gelten zunehmend als sichtbares und prüfbares Indiz für eine gute Organisation und als Sinnbild für gute Produkte eines Unternehmens. Stabile digitale Prozesse mit Kunden und Lieferanten werden zum Aushängeschild für Leistungsfähigkeit, Effizienz und Qualität.

Sie können mit guten Produktdaten zum einen den Umsatz erhöhen, zum anderen die Prozesse Ihrer Kunden oder Partnerunternehmen unterstützen. Aber auch intern können Sie die Akzeptanz für das Thema Datenqualität signifikant steigern, wenn Sie Ihren Mitarbeiter*Innen ein passendes Werkzeug an die Hand geben.

E-Commerce-Umsätze steigen überall. Sowohl in der B2C- Domäne wie vor allem auch im B2B. Investitionsgüter werden online beschafft, Kaufentscheidungen von Einkaufsorganisationen und nicht auf fachlicher Ebene getroffen.

Gerade für KMU, die im B2B- Umfeld häufig noch auf tradierten Vertriebswege ausgerichtet sind, stehen nun vor Herausforderungen, die nur mit geeigneten Software- Werkzeugen gelöst werden können.

Ein solches Werkzeug ist unser Tool. Mit geringem Investitionsbudget werden große Resultate eingefahren: Eine optimale Datenqualität für Ihr Business. Einfach, schnell und flexibel.

Digitalisierung und Stammdatenqualität

Daten sind der zentrale Rohstoff aller digitalen Prozesse. Sie sind Treibstoff und Schmiermittel zugleich. Ein bewusster Umgang mit dem Thema Datenqualität ist in der heutigen Zeit deshalb erfolgs­kritisch.

Während der Mensch eine erstaunliche Fähigkeit besitzt, mit fehlerhaften / unvollständigen Daten zu arbeiten, ist es für die direkte Interaktion von Systemen existenziell nötig, dass Daten „sauber“ bereitgestellt werden.

Da selbst die beste Digital-Strategie scheitern muss, wenn sie nicht auf die geprüfte Qualität ihres Rohstoffes bauen kann, ist es so wichtig, das Thema Datenqualität anzugehen – Jetzt!

Standardisierung ist nicht wirklich „sexy“, wird jedoch durch die fortschreitenden Digitale Transformation Wegbereiter für Effizienz und Erfolg.

Mit einheitlichen Datenstrukturen und Prozessen lassen sich enorme Effizienzpotentiale heben. Das Auffinden von Produkten in Online- Shops wird erfolgreicher, die Stärken Ihrer Produkte werden besser dargestellt. Basis sind wieder gute Produktdaten.

Ein weiterer Effizienzhebel ergibt sich aus der Vernetzung von bisher getrennten Datensilos. Systemübergreifende Prozesse, die automatisiert und ohne menschliche Interaktion funktionieren, müssen auf die Qualität der Daten bauen können.

Data Quality wird häufig zuerst im Zusammenhang mit Kundendaten gebracht. Grundsätzlich ist dieser Ansatz auch richtig.

Anspruchsvoller aber dennoch enorm wichtig ist die digitale Beschreibung der ausgetauschten Produkte und Leistungen. Hier ist die Bandbreite der zu managenden Daten deutlich größer, die Attribute sind heterogener und Ihre Zahl ist höher.

Genau hier liegt die Herausforderung, die Sie mit netwykDQM bewältigen. Mit netwykDQM etablieren Sie die Prozesse, die saubere Produktdaten sicherstellen. Auch und gerade dann, wenn diese firmenspezifischen Grundsätzen folgen.

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