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Wie lasst sich die Stammdatenqualitat in ERP/PLM-Systemen kontinuierlich steigern?

机译:如何在ERP / PLM系统中不断提升主数据质量?

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摘要

Eine unternehmensweite ERP/PLM-Losung erlaubt die gemeinsame Nutzung von Daten und ermoglicht eine globale Zusammenarbeit uber die Firmengrenzen hinaus mit Kunden und Lieferanten. Aber wie stellen Sie sicher, dass die Daten immer konsistent sind und keine Dubletten enthalten? Standard IT-Tools und -Prozesse ermoglichen die Wiederverwendung von Daten durch einfache Suchfunktionen. Dies gilt nur, sofern diese Daten klar strukturiert, konsistent und komplett sind. Ein hohes Niveau der Datenqualitat zu erreichen, ist in der Realitat oft schon innerhalb der eigenen Firma schwierig. Wenn daruber hinaus auch Lieferantendaten mit integriert werden, ist dies mit herkommlichen Ansatzen fast unmoglich - ganz abgesehen von den Herausforderungen bei Mergers & Acquisitions. Mit der Oracle Product Data Quality (PDQ) Losung, stehen jetzt Werkzeuge (patentierte semantische DataLens-Technologie) zur Verfugung, um die Daten automatisch zu reinigen, extrahieren, standardisieren und klassifizieren. Dubletten und Referenzen werden erkannt sowie die Ubersetzung von nicht standardisierten Daten in mehrere Sprachen sichergestellt. Die offene Architektur ermoglicht die Integrationen in nahezu alle ERP/PLM-Systeme. Dies fuhrt zu erheblichen Kosteneinsparungen und zu einer qualitativen Verbesserung von Business Intelligence Analysen.
机译:企业范围的ERP / PLM解决方案允许分享数据,并允许与客户和供应商的公司边界之外的全球合作。但是,您如何确保数据始终一致,并且没有包含重复?标准IT工具和流程允许通过简单的搜索功能重用数据。这仅适用于此数据明确结构,一致和完整。在本公司内的现实中,实现高水平的数据Qualitat往往难以实现。此外,如果供应商数据也集成,则传入方法几乎不可能 - 除了兼并和收购的挑战之外。通过Oracle产品数据质量(PDQ)解决方案,工具(专利语义DataLens技术)现在可以自动清洁,提取,标准化和分类数据。识别重复和参考文献以及确保多种语言的非标准化数据的翻译。开放式架构允许集成到几乎所有ERP / PLM系统中。这导致重大成本节省,并对商业智能分析进行了质量改进。

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