Eine Quelle der Wahrheit.

Datenkonsolidierung für Stammdaten

Datenkonsolidierung für Kunden-, Produkt- und Lieferantendaten: Wir führen verstreute Datensätze per Matching zu einem Golden Record zusammen.

Datenkonsolidierung für Stammdaten

Was Sie Bekommen

Einen verlässlichen Master-Blick

Was Sie Bekommen

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    Golden-Record-Datenmodell

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    Matching-Regeln & Scorecards

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    Change-Log & Governance-Handbuch

serviceDetail

So funktioniert's

Vier Schritte zur einzigen Wahrheit.

Dateninventar & Mapping

Quelltabellen analysieren, Attribute mappen und Datenqualitätsmetriken definieren.

Matching-Regeln & -Modelle

Deterministisches & probabilistisches Matching konfigurieren, Matching-Modelle trainieren.

Konsolidierung & Versionierung

Datensätze mergen, Golden Record erzeugen, Change-Log und Historie aktivieren.

Einführung & Betreuung

Exports bereitstellen, Mitarbeiter schulen, Monitoring & KPIs einrichten.

Demo anfordernBeratungsgespräch buchen

Relevant für diese Branchen

HR & PersonalwesenProduzierendes Gewerbe

FAQ

Verlassen Sie sich auf klare Antworten von echten Expert:innen.

Datenkonsolidierung bedeutet, Daten aus mehreren Quellen zu einem einheitlichen, widerspruchsfreien Bestand zusammenzuführen: Dubletten werden erkannt, abweichende Werte abgeglichen, und für jedes Merkmal wird festgelegt, welche Quelle führt. Bei Stammdaten entsteht so der Golden Record – ein Datensatz pro Kunde, Artikel oder Lieferant, auf den sich alle Systeme verlassen können.

CRM, ERP, PIM, Data Lakes, Flatfiles und beliebige APIs – on-prem oder Cloud.

F1-Scores > 0,95 dank kombinierter algorithmischer und Regel-Engine; Thresholds anpassbar.

Ja – Kunden-, Produkt-, Lieferanten- und Standortdaten in einem Modell.

Verteilte Architektur, Kubernetes-Deploy; getestet bis 100 M+ Datensätze.

Rollenbasiertes RBAC, Audit-Trail, DSGVO-Requests, Data-Quality-KPIs.

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Ob konkretes Projekt oder erste Orientierung — wir freuen uns auf den Austausch.

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