HFNR 240319 Natuvion nVision 05 Gesamtansicht Web 2 (1) - Flipbook - Seite 9
DATA IDENTIFICATION & CLUSTERING
Woran liegt es, dass es
Du bist der neue Product Enabler
bei der Datenp昀氀ege immer
für Natuvion SOPHIA, unserem
noch hapert?
umfassenden Analysetool. Für
jemanden, der Natuvion SOPHIA
nicht kennt, kannst du kurz
Es ist nicht so, dass Unternehmen das 吀栀ema
beschreiben, was das ist und was Datenqualität auf die leichte Schulter nehmen.
das Tool so besonders macht?
Das Problem liegt eher in den Zuständigkeiten.
Wer kümmert sich um welche Daten, wann
Natuvion SOPHIA ist ein ungewöhnlich
und wie? Wer ist verantwortlich, und wird er
leistungsstarkes Daten-Analysewerkzeug.
daran gemessen? Und wie wird Datenqualität
Es bietet systemnahe, individuelle Analysen,
eigentlich gemessen? Ein weiteres Problem
die benutzerfreundlich und für jeden schnell
ist die Datenhistorie. Sind Daten bereits
durchführbar sind. Mithilfe von über 500
unvollständig oder fehlerha昀琀? Übernimmt man
Analysen in fünf verschiedenen Bereichen wird solche Daten bei einer Migration, sind Fehler
ein ganzheitlicher Systemscan durchgeführt.
unvermeidlich! Eine bleischwere Hypothek für
Die Ergebnisse bilden die Grundlage für die
jede Transformation.
Abschätzung der Projektkosten und -dauer
Aber das könnte doch
einer Migration. Vor allem in der Dataeigentlich so einfach sein,
Discovery-Phase eines Transformationsprojekts
oder nicht?
spielt dieses umfassende Analyse-Toolset eine
entscheidende Rolle. Ganz gleich, ob man eine
grundlegende Informationsübersicht, Auskun昀琀 Ja, wenn die Masken korrekt angelegt sind und
die Fachbereiche die Daten an den richtigen
über das Datenvolumen oder umfangreiche
Stellen mit den richtigen Parametern eingeben,
Einblicke in die Datenqualität wünscht.
ist der Datensatz sauber angelegt und kann
Außerdem enthält Natuvion SOPHIA
vom System richtig ausgelesen und analysiert
vorde昀椀nierte und getestete Analysepro昀椀le für
werden. Wenn das einmal richtig läu昀琀, ist auch
die gängigsten Migrationsszenarien.
der Zeitaufwand überschaubar. Das eigentliche
Problem ist, dass der Eintragende gar nicht
In der neuesten Ausgabe der
weiß, dass er etwas falsch eingetragen hat. Das
Transformationsstudie 2024
macht niemand vorsätzlich. Aber solche Fehler
kann man lesen, dass fast ein
ziehen sich dann durch die ganze DatenlandDrittel aller Unternehmen von
der schlechten Datenqualität im scha昀琀 und produzieren jede Menge Folgefehler.
Beim Eintragen der Daten gibt es VorlaufRahmen ihrer Transformation
prüfungen, welche die Daten auf technische
überrascht werden. Wie ist
Korrektheit prüfen, um diese zu archivieren.
deine Erfahrung?
Diese Erkenntnisse können genutzt werden,
Das ist eigentlich immer ein heikles 吀栀ema. Im um die fachlichen Prozesse nachträglich an die
Vorfeld einer Transformation ist eine fundierte korrekten technischen Voraussetzungen anzuDatenanalyse P昀氀icht. Meine Erfahrung ist, dass
passen. In diesem Zusammenhang lohnt ein
50% der Unternehmen sagen, ihre Daten seien
Blick auf das Produkt GLASSWING der N吀吀
gut gep昀氀egt und in gutem Zustand. Die anderen DATA Business Solutions. GLASSWING
50% ahnen bereits, dass sie da eine Schwachstelle verhindert nämlich unternehmensweit, dass
haben. Wenn wir mit unserem Analysetool
Daten überhaupt erst falsch erfasst werden
Natuvion SOPHIA die Daten durchleuchten,
können.
entdecken wir bei allen Kunden Lücken.
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