Eine ERP-Migration, ein Fabric-Rollout oder ein KI-Projekt erbt jeden Fehler, der bereits in Ihren Daten steckt.
Keines dieser Projekte behebt schlechte Daten von selbst. Sie verschieben sie oder bauen darauf auf. Pearstop bereinigt und strukturiert zuerst die Referenzdaten, egal ob es sich um eine ERP-Migration, einen Microsoft-Fabric-Rollout, eine KI-Initiative oder die Vereinheitlichung jeder Servicelinie auf einem mehrjährigen FM-Vertrag handelt.
Die Referenzdaten kamen fehlerhaft an. Niemand hat es jahrelang bemerkt.
Wir sind im Grunde zufrieden mit dem, was wir gesehen haben, aber vielleicht hatten wir von Anfang an etwas mehr von dem erwartet, was mit den Daten möglich war.
Referenzdaten sind nicht neutral. Sie tragen die Fehler dessen, der sie eingegeben hat, vervielfacht über jeden Standort und jedes Jahr seitdem. Eine falsche Herstellerteilenummer, ein Name, der je nach verwendetem System an einem bestimmten Tag auf zwei verschiedene Arten geschrieben wird. Nichts davon zeigt sich, bis man versucht, darauf aufzubauen: die Migration nach Microsoft Fabric, die Verbindung mit einem KI-Modell oder der Vergleich von Reinigungskosten mit Hard-Services-Kosten auf demselben integrierten FM-Vertrag. Alle drei scheitern aus demselben Grund. Die zugrunde liegenden Daten waren nie zweimal dieselben Daten.
- Referenzdaten sind fehlerhaft, bevor sie ein neues System erreichen, und summieren sich über Standorte und Jahre, bevor es jemand bemerkt
- Jede Servicelinie oder jedes Quellsystem berichtet in seinem eigenen Format, sodass kein einziger strukturierter Datensatz existiert, um ihn zu migrieren, zu modellieren oder zu analysieren
- Eine ERP-Migration, ein Fabric-Rollout oder ein KI-Pilot liefert weniger als erwartet, weil die zugrunde liegenden Referenzdaten schon vor Projektbeginn fehlerhaft waren
- Der manuelle Abgleich erfolgt bei jedem Berichtszyklus oder jedem Projektstart und beginnt beim nächsten Mal wieder bei null
Von verstreuten Quellsystemen zu einem Datensatz
Das System prüft, bereinigt und standardisiert Ihre Daten über jede zuliefernde Quelle hinweg und wird mit der Nutzung durch Ihr Team im Laufe der Zeit besser.
Erfassung, nach Quelle
Verbinden Sie die Daten jedes Systems über API oder CSV, in welchem Format sie auch ankommen - ob ERP-Modul, Anlagenregister oder die Servicelinien eines Facility-Vertrags (Reinigung, Hard Services, Sicherheit, Catering).
Standardisieren und abgleichen
Benennung, Codierung und Referenzdaten werden über jede Quelle hinweg korrigiert und standardisiert, sodass dieselbe Ausrüstung oder derselbe Lieferant überall gleich aussieht.
Markieren und prüfen
Elemente außerhalb sicherer Schwellenwerte werden für Ihr Team markiert. Entscheidungen fließen zurück in die Engine, sodass die Warteschlange im Laufe der Zeit kleiner wird.
Was saubere Daten möglich machen
Entscheidungen, die Sie verteidigen können
Ein Bericht auf Vertragsebene, nicht fünf
ERP-, Fabric- und KI-Initiativen, die funktionieren
“Man fühlt sich schon ein bisschen isoliert, oder?”
Was ist Data Quality Automation, und warum ist sie vor einer ERP-Migration, einem Fabric-Rollout oder einer KI-Initiative wichtig?
Data Quality Automation nutzt Regeln, maschinelles Lernen und Large Language Models, um Fehler in operativen Datensätzen ohne manuellen Eingriff zu identifizieren und zu beheben. Eine ERP-Migration verschiebt Daten so, wie sie sind. Ein Fabric-Rollout oder eine KI-Initiative setzt voraus, dass die zugrunde liegenden Daten bereits strukturiert sind. Keines von beiden behebt, was von Anfang an falsch war. Für Hard-Services- und FM-Anbieter, die mehrere Servicelinien betreiben, kommen Reinigung, Hard Services, Sicherheit und Catering jeweils in einem anderen Format an, mit Referenzdaten, die oft schon von Beginn an fehlerhaft waren. Pearstop hat Lieferanten- und Ausrüstungsreferenzdaten für FM-Anbieter, darunter SPIE, korrigiert und die Benennung über Servicelinien und Standorte hinweg standardisiert, sodass derselbe saubere Datensatz eine Migration, ein KI-Modell oder einen einzigen Bericht auf Vertragsebene unterstützen kann, statt fünf separater Berichte.
Häufig gestellte Fragen
Wie unterscheidet sich das davon, einfach ein Dashboard auf das aufzubauen, was wir bereits haben?
Ein Dashboard zeigt, was darunterliegt. Wenn Referenzdaten zu Reinigung und Hard Services nicht tatsächlich dasselbe beschreiben, zeigt das Dashboard diese Diskrepanz nur schneller an. Pearstop repariert die Daten selbst, sodass das, was das Dashboard zeigt, echt ist.
Müssen alle unsere Servicelinien auf demselben System laufen, damit das funktioniert?
Nein. Die Daten jeder Servicelinie werden von dort erfasst, wo sie bereits liegen, in welchem Format sie auch ankommen. Die Standardisierung erfolgt nach der Erfassung, nicht als Voraussetzung für den Start.
Bereit, die Daten unter Ihrem nächsten Projekt zu reparieren?
Sprechen Sie mit Vertrieb. Wir zeigen Ihnen genau, wo Ihre Daten heute eine ERP-Migration, einen Fabric-Rollout oder eine KI-Initiative zum Scheitern bringen würden.
