Een ERP migratie, een Fabric rollout of een AI project erft elke fout die al in uw data zit.
Geen van deze projecten lost slechte data op zichzelf op. Ze verplaatsen het, of bouwen erop voort. Pearstop reinigt en structureert de referentiedata eerst, of het project nu een ERP migratie, een Microsoft Fabric rollout, een AI initiatief is, of het verenigen van elke servicelijn op één meerjarig FM contract.
De referentiedata kwam verkeerd binnen. Niemand heeft het jarenlang opgemerkt.
We zijn in principe tevreden met wat we hebben gezien, maar misschien hadden we vanaf het begin iets meer verwacht van wat mogelijk was met de data.
Referentiedata is niet neutraal. Het draagt de fouten van degene die het heeft ingevoerd, vermenigvuldigd over elke locatie en elk jaar sindsdien. Een verkeerd onderdeelnummer van de fabrikant, een naam die op twee verschillende manieren is gespeld, afhankelijk van welk systeem iemand die dag gebruikte. Niets daarvan komt aan het licht totdat u erop probeert voort te bouwen: het migreren naar Microsoft Fabric, het verbinden met een AI-model, of het vergelijken van schoonmaakkosten met hard services kosten op hetzelfde geïntegreerde FM-contract. Alle drie falen om dezelfde reden. De onderliggende data was nooit twee keer dezelfde data.
- Referentiedata is fout voordat het een nieuw systeem bereikt, en stapelt zich op over locaties en jaren voordat iemand het opmerkt
- Elke servicelijn, of elk bronsysteem, rapporteert in zijn eigen formaat, dus er bestaat geen enkele gestructureerde dataset om te migreren, modelleren of analyseren
- Een ERP-migratie, een Fabric-uitrol of een AI-pilot levert minder op dan verwacht, omdat de onderliggende referentiedata gebrekkig was voordat het project begon
- Handmatige reconciliatie vindt plaats bij elke rapportagecyclus of elke project kickoff, en begint de volgende keer weer vanaf nul
Van verspreide bronsystemen naar één dataset
Het systeem controleert, reinigt en standaardiseert uw data over elke bron die het voedt, en wordt beter naarmate uw team het gebruikt.
Inlezen, per bron
Verbind de data van elk systeem via API of CSV, in welk formaat het ook binnenkomt, of dat nu een ERP-module, een asset register, of de servicelijnen van een facilities contract (schoonmaak, hard services, beveiliging, catering) zijn.
Standaardiseren en reconciliëren
Naamgeving, codering en referentiedata worden gecorrigeerd en gestandaardiseerd over elke bron, zodat dezelfde apparatuur of supplier overal hetzelfde oogt.
Markeren en beoordelen
Items buiten betrouwbare drempels worden gemarkeerd voor uw team. Beslissingen voeden terug in de engine, zodat de wachtrij na verloop van tijd kleiner wordt.
Wat schone data mogelijk maakt
Beslissingen die u kunt verdedigen
Eén rapport op contractniveau, niet vijf
ERP-, Fabric- en AI-initiatieven die werken
“Onze assetdata werkte voor de monteurs op locatie. Het werkte niet voor iemand die onderhoud probeerde te plannen of er analyses op probeerde uit te voeren. Pearstop heeft dat opgelost.”
Wat is data quality automation en waarom is het belangrijk vóór een ERP-migratie, een Fabric-uitrol of een AI-initiatief?
Data quality automation gebruikt regels, machine learning en large language models om fouten in operationele datasets te identificeren en op te lossen zonder handmatige tussenkomst. Een ERP-migratie verplaatst data zoals deze is. Een Fabric-uitrol of een AI-initiatief gaat ervan uit dat de onderliggende data al gestructureerd is. Geen van beide lost op wat in eerste instantie al fout was. Voor hard services en FM-providers die meerdere servicelijnen beheren, komen cleaning, hard services, security en catering elk in een ander formaat aan, met referentiedata die vaak vanaf het begin al fout was. Pearstop heeft supplier- en equipment-referentiedata gecorrigeerd voor FM-providers, waaronder SPIE, door de naamgeving te standaardiseren over servicelijnen en sites heen, zodat dezelfde schone dataset een migratie, een AI-model of een enkel contract-level rapport kan ondersteunen in plaats van vijf afzonderlijke.
Veelgestelde vragen
Hoe verschilt dit van het simpelweg bouwen van een dashboard bovenop wat we al hebben?
Een dashboard toont wat eronder ligt. Als referentiedata voor schoonmaak en hard services niet daadwerkelijk hetzelfde beschrijven, toont het dashboard die mismatch alleen maar sneller. Pearstop repareert de data zelf, dus wat het dashboard toont, is echt.
Moeten al onze servicelijnen op hetzelfde systeem staan voordat dit werkt?
Nee. De data van elke servicelijn wordt ingelezen van waar deze al aanwezig is, in welk formaat deze ook binnenkomt. Standaardisatie vindt plaats na het inlezen, niet als voorwaarde om te starten.
Klaar om de data onder uw volgende project te herstellen?
Praat met sales. Wij laten precies zien waar uw data vandaag een ERP-migratie, een Fabric-uitrol of een AI-initiatief zou breken.
