Statt FUZZY!: Data Quality von Omikron für SAP

(PresseBox) (Pforzheim, ) FUZZY!-Datenqualitätslösungen werden von SAP nicht mehr lange unterstützt. Technologieführer Omikron Data Quality bietet leistungsstarke Alternative und kostenloses Migrationskonzept.

Auch wenn die SAP-Wartungsverträge der FUZZY!-Datenqualitätslösungen in Kürze auslaufen - für die Anwender dieser unscharfen Lösung ist das kein "Beinbruch", sondern vielmehr eine Chance. Denn jetzt haben die Noch-Anwender von FUZZY! die einmalige Möglichkeit, schnell und ohne großen Integrationsaufwand auf Omikron, den Technologieführer in Sachen Data Quality, umzusatteln. Der Datenqualitäts-Experte aus Pforzheim bietet Interessenten ein kostenloses Migrationskonzept für den sanften Wechsel von FUZZY! zum Omikron Data Quality Server.

Vor allem das FUZZY!-Tool "Dublettenprüfung" wird von SAP zukünftig nicht mehr unterstützt. Betroffene Lizenznehmer müssen handeln, denn eine Dublettenprüfung ist ein unverzichtbares Werkzeug, um Datenbanken der Unternehmen vor den Folgen mangelhafter Datenqualität zu bewahren. Auf Basis des patentierten FACT®-Algorithmus hat Omikron mit Worldmatch® schon vor Jahren eine wegweisende unscharfe Matching-Technologie entwickelt, die trennscharfe Abgleiche von Datensätzen sogar dann ermöglicht, wenn diese aus verschiedenen Alphabeten und Schriftsystemen (zum Beispiel aus dem arabischen und japanischen Raum) stammen.

Datenqualität für das SOA-Zeitalter

m Unterschied zu vielen anderen Datenqualitätslösungen ist Omikron-Technologie für das SOA-Zeitalter bestens gerüstet: Der Omikron Data Quality Server wurde von Anfang an konsequent für serviceorientierte Architekturen entwickelt und versetzt Anwender in die Lage, aus dem gesamten SAP heraus Maßnahmen zur Verbesserung der Datenqualität zu steuern. Das heißt: alle Prozesse rund um das Thema Data Quality - von der Dublettenprüfung bis zur postalischen Korrektur und von der Datenanreicherung bis zum Sanktionslistenabgleich - lassen sich mit Hilfe des Data Quality Servers in einzelnen kleinen, "schlanken" Schritten (Stichwort "Lean-MDM") durchführen. Die fehlertolerante Suche von Omikron versetzt Anwender zudem in die komfortable Lage, alle im SAP hinterlegten Datensätze in Sekundenbruchteilen durchsuchen zu können. Informationen werden von der Omikron-Suche sogar dann zuverlässig aufgespürt, wenn der Suchbegriff und das Gesuchte ("Mattias Mayer, Boppert" vs. "Mathias Meier, Boppard") nicht übereinstimmen.

Die Vorteile von Omikron Data Quality im Einzelnen:

- Multi-Domain-Fähigkeit: Alle DQ-Prozesse können in einem einzelnen Bereich (CRM, Webshop oder SAP) gestartet und in kleinen überschaubaren Schritten ("Lean-MDM") auf andere Bereiche ausgeweitet werden - so bleiben Aufwand und Kosten überschaubar.

- Individuelle Workflow-Gestaltung: Omikron-Lösungen bieten grafische Benutzeroberflächen, die auch von Mitarbeitern ohne spezielle Programmierkenntnisse intuitiv und schnell bedient werden können.

- Geringer Integrationsaufwand: Data-Quality-Lösungen von Omikron sind für SOA konzipiert und über eine Webservice-Schnittstelle von jeder Stelle der IT aus genutzt werden. Implementierungs- und Projektlaufzeiten verkürzen sich damit dramatisch.

- Sprachenunabhängigkeit: Vor allem im SAP-Umfeld sind sprachenunabhängige Matching-Verfahren gegenüber herkömmlichen Lösungen klar im Vorteil. Im internationalen Business genügt es heute nicht mehr, Datensätze aus unterschiedlichen Alphabeten und Schriftsystemen (z.B. lateinische Buchstaben und chinesische Schriftzeichen) auf einen gemeinsamen Zeichensatz (Unicode) zu transliterieren. Wirklich geeignet für den Abgleich internationaler Stammdaten sind nur assoziative Verfahren, die ohne solche Reduktionen einen direkten Ähnlichkeitsbezug zwischen den verschiedenen Datensätzen herstellen können.

Infos zum kostenlosen Migrationskonzept können unter der Telefonnummer 07231 / 12597-109 angefragt oder via E-Mail an horst.eufinger@omikron.net bestellt werden.

Kontakt

Omikron Data Quality GmbH
Habermehlstraße 17
D-75172 Pforzheim
Dr. Burkhard Schäfer
Pressesprecher
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