❌ Stammdaten, Master Data & MDM ❌ Datenbereinigung und Datenmaskierung für zuverlässige Informationen + Datenqualität ❗

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Herausforderungen: Stammdaten sind Informationen über Produkte, Kunden, Filialen und andere allgemeine Informationen. Es sind auch die Informationen in Code- und Referenztabellen, die viele Systeme verwenden. Die in speziellen Tabellen abgelegten Stammdaten werden in den Primärschlüsseln von Datentabellen systemübergreifend verwendet und bei der Definition und Ausführung von Modellierungs-, Migrations- und Reinigungsregeln verwendet.

Stammdaten sind Daten, die am ehesten der Aufmerksamkeit der Datenqualität bedürfen. Da sie für so viele Systeme und Prozesse von entscheidender Bedeutung ist, können qualitativ schlechte Stammdaten einen Dominoeffekt auf alle Ihre Systeme haben. Viele Unternehmen konzentrieren daher ihre Bemühungen um Datenqualität auf diese Bereiche.

Da Stammdaten für die meisten Unternehmen proprietäre Informationen sind, benötigen sie auch höchstwahrscheinlich Sicherheit auf Feldebene (Datenmaskierung). Dies kann insbesondere dann der Fall sein, wenn Ihr Unternehmen plant seine MDM-Aktivitäten zu zentralisieren.

Lösungen: Das Programm SortCL, das in der Datenmanagement-Plattform IRI Voracity oder dem eigenständigen Produkt IRI CoSort verwendet wird, kann Ihnen helfen Stammdatenelemente (Feldnamen und Attribute), die Sie in Datenbanktabellen und Flat-Files definiert haben, zu bereinigen und zu standardisieren. Erstellen Sie Berichte, um Änderungen und zustandsbezogene Anomalien zu identifizieren. Transformieren und formatieren Sie die Stammdaten selbst und stellen Sie neue, wiederverwendbare Metadaten für Ihre Stammdaten in den einfachen Syntax- und Repositorys von SortCL bereit.

Verwenden Sie SortCL auch um grundlegende Aufgaben der Datenqualität – wie doppelte und wertbasierte Filterung – schnell durchzuführen. Die Unterstützung von SortCL für benutzerdefinierte Transformationsbibliotheken auf Feldebene ermöglicht es Ihnen, Funktionen von Drittanbietern für die Datenqualität (wie Trillium oder Melissa Data) zu nutzen. Integrieren Sie "Best-of-Breed"-Datenbereinigungsfunktionen direkt in die oben genannten Vorgänge.

Da Stammdaten oft vertraulich sind, benötigen sie möglicherweise die Schutzmaßnahmen auf Feldebene, die sowohl SortCL als auch IRI FieldShield (Datenmaskierung) bieten. Gleichzeitig transformieren und scrubbing und mit SortCL gefährdete Stammdaten verschlüsseln oder zu maskieren.

Verwenden Sie IRI-Software zur Verwaltung, Bereinigung, Definition, Transformation und Sicherung von Stammdaten. Erstellen Sie gleichzeitig einen vollständigen Audit-Trail, der Ihnen hilft diese Vorgänge zu überwachen und zu überprüfen.

Weltweite Referenzen: Seit über 40 Jahren nutzen weltweit Kunden wie die NASA, American Airlines, Walt Disney, Comcast, Universal Music, Reuters, das Kraftfahrtbundesamt, das Bundeskriminalamt, die Bundesagentur für Arbeit, Rolex, Lufthansa, Mercedes Benz, Osram,.. unsere Software für Big Data Wrangling und Schutz! Sie finden viele unserer weltweiten Referenzen hier mit Details zu Anwendungsfällen und einige deutsche Referenzen hier.

Partnerschaft mit IRI: Seit 1993 besteht unsere Kooperation mit IRI (Innovative Routines International Inc.) aus Florida, USA. Damit haben wir unser Portfolio um die Produkte CoSort, Voracity, DarkShield, FieldShield, RowGen, NextForm, FACT und CellShield erweitert. Nur die JET-Software besitzt die Vertriebsrechte für diese Produkte für Deutschland. Weitere Details zu unserem Partner IRI Inc. hier.

Über die JET-Software GmbH

JET-Software entwickelt und vertreibt seit 1986 Software für die Datenverarbeitung für gängige Betriebssysteme wie BS2000/OSD, z/OS, z/VSE, UNIX & Derivate, Linux und Windows. Benötigte Portierungen werden bei Bedarf realisiert.

Wir unterstützen weltweit über 20.000 Installationen. Zu unseren langjährigen Referenzen zählen deutsche Bundes- und Landesbehörden, Sozial- und Privatversicherungen, Landes-, Privat- und Großbanken, nationale und internationale Dienstleister, der Mittelstand sowie Großunternehmen.

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