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BI & ECM
Datenqualität

Uniservs DQ Batch Suite bereinigt Geschäftsdaten

28.10.2008 um 10:33 Uhr
Autor(en): Sascha Alexander.
Anwender erhalten Funktionen und Werkzeuge für die automatisierte Datenbereinigung eigener und externer Datenbestände.

Mit der "DQ Batch Suite" vereint die Pforzheimer Uniserv GmbH nach eigenen Angaben wichtige und typische Abläufe für die Datenbereinigung (Data Cleansing) inklusive Automatisierungs-API und Unicode-Fähigkeit in einer grafischen Werkzeugumgebung. Anwender können die Qualität von Kunden-, Finanz-, Produkt- oder Auftragsdaten überprüfen, indem sie mit dem Tool automatisiert unter anderem Adressen analysieren und formatieren, eine postalische Validierung vornehmen, Dubletten erkennen können oder Funktionen für die Porto- und Versandoptimierung, Geo- und Micro-Marketing und zur Datenkonsolidierung einsetzen. Über eine integrierte Reporting-Komponente lassen sich aus den Ergebnissen der Datenbereinigung frei definierbare Berichte generieren.

Analyse diverser Datenformate

Mit der DQ Batch Suite vereint Uniserv Tools, die möglichst alle Aufgaben der Datenbereinigung abdecken sollen.
Mit der DQ Batch Suite vereint Uniserv Tools, die möglichst alle Aufgaben der Datenbereinigung abdecken sollen.

Unterstützt werden laut Hersteller Datenformate wie CSV, dbase und Excel sowie von Datenbanken wie dem SQL Server, DB2 und Oracle. Die einzelnen Funktionen sind zudem in länderspezifischen Versionen mit entsprechenden Wissensbasen und Referenzdaten verfügbar. Die Bandbreite, in der Uniserv die DQ Batch Suite ausliefern will, reicht von einer Workstation-Version für kleine Projekte zur Bereinigung begrenzter Datenmengen am Arbeitsplatz bis hin zum Enterprise Server für große unternehmensweite Cleansing-Projekte, bei denen sehr große Datenmengen zu bearbeiten sind.

Die DQ Batch Suite ist eine Weiterentwicklung der Vorgängerprodukte "Direkt Marketing Suite" und "Click it" und Ergebnis einer strategischen Neuausrichtung, an der Uniserv in den letzten Monaten gearbeitet hat. Erklärtes Ziel ist es danach, sich als Komplettanbieter für das Datenqualitäts-Management zu positionieren (also einen Data Quality Cycle abzudecken). Dazu will man neben der bisher dominierenden Adressdatenanalyse fortan auch Transaktionsdaten bearbeiten helfen.


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