#039 Wie werte ich mehrere Vorsysteme in BI aus?
Die Integration und Harmonisierung von verschiedenen Vorsystemen
ist eine komplexe Aufgabe, die sorgfältige Planung und technische
Lösungen erfordert. In dieser Folge diskutieren wir die
Herausforderungen und Möglichkeiten, die hiermit verbunden sind.
35 Minuten
Podcast
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Beschreibung
vor 1 Jahr
Die Integration von Daten aus verschiedenen Vorsystemen ist für
Unternehmen mit mehreren Mandanten oft eine Herausforderung.
Besonders wenn dieses System die gleiche Nummerierung für ihre
unterschiedlichen Inhalte wie Kontonummern verwenden, kann es zu
Verwirrungen und Konflikten kommen. Dann benötigt man eine
Systematik, die das in den BI-Analysen abbilden kann. In dieser
Folge betrachten wir die verschiedenen Aspekte dieser Problematik
und besprechen Lösungsansätze. Um die Daten aus verschiedenen
Vorsystemen zu harmonisieren, ist eine sorgfältige Datenanalyse und
-bereinigung erforderlich. Unternehmen sollten
Datenqualitätsprüfungen durchführen, Dubletten entfernen und
Datenstandards festlegen, um sicherzustellen, dass die Daten
konsistent und vergleichbar sind. Außerdem erklären wir, wie
Dataflows genutzt werden können, um Daten aus verschiedenen Quellen
zusammenzuführen und zu harmonisieren. Kann auch hier eventuell das
Composite Modell helfen. Natürlich klären wir auch, welche Rolle
Kevin dabei spielt. Hört rein, um mehr über die Möglichkeiten und
wichtigen Faktoren bei der Integration von Vorsystemen zu erfahren.
Findet Marcus Andreas' Ansätze überzeugend oder verfolgen sie gar
ähnliche Lösungswege im Umgang mit mehreren Vorsystemen? Und wie
immer stellen wir euch drei Empfehlungen für den Nachhauseweg vor.
Seid gespannt!
Unternehmen mit mehreren Mandanten oft eine Herausforderung.
Besonders wenn dieses System die gleiche Nummerierung für ihre
unterschiedlichen Inhalte wie Kontonummern verwenden, kann es zu
Verwirrungen und Konflikten kommen. Dann benötigt man eine
Systematik, die das in den BI-Analysen abbilden kann. In dieser
Folge betrachten wir die verschiedenen Aspekte dieser Problematik
und besprechen Lösungsansätze. Um die Daten aus verschiedenen
Vorsystemen zu harmonisieren, ist eine sorgfältige Datenanalyse und
-bereinigung erforderlich. Unternehmen sollten
Datenqualitätsprüfungen durchführen, Dubletten entfernen und
Datenstandards festlegen, um sicherzustellen, dass die Daten
konsistent und vergleichbar sind. Außerdem erklären wir, wie
Dataflows genutzt werden können, um Daten aus verschiedenen Quellen
zusammenzuführen und zu harmonisieren. Kann auch hier eventuell das
Composite Modell helfen. Natürlich klären wir auch, welche Rolle
Kevin dabei spielt. Hört rein, um mehr über die Möglichkeiten und
wichtigen Faktoren bei der Integration von Vorsystemen zu erfahren.
Findet Marcus Andreas' Ansätze überzeugend oder verfolgen sie gar
ähnliche Lösungswege im Umgang mit mehreren Vorsystemen? Und wie
immer stellen wir euch drei Empfehlungen für den Nachhauseweg vor.
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