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Hohe Datenqualität in SAP-Systemen mit HIquality für SAP von Human Inference

Hohe Datenqualität in SAP-Systemen mit HIquality für SAP von Human Inference
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Beschreibung
SAP-Anwender kennen das: Oft ist es schwierig, Kontaktdaten korrekt zu verarbeiten, besonders dann, wenn es sich um internationale Daten handelt. Dazu lassen sich Änderungen in SAP nur schwer durchführen, und die scheinbare Notwendigkeit mehrerer Eingabefelder ist ebenfalls problematisch. Auch das Auffinden eines vorhandenen Kontakts gestaltet sich in SAP schwierig. Viele Nutzer und die Integration mit anderen Systemen verursachen eine große Zahl von Dubletten. Frustration ist die Folge und ein lückenhaftes und verzerrtes Bild ihres wertvollsten Besitzes - Ihrer Kontaktdaten.

Mit HIquality für SAP sind diese Probleme Vergangenheit.
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    Human Inference

    Human Inference bietet Lösungen und Dienstleistungen für alle Phasen des Data Quality Life Cycles an. Wir...

Fachinformationen
  • Human Inference
    Hohe Datenqualität in SAP - HIquality für SAP

    SAP-Anwender kennen das: Oft ist es schwierig, Kontaktdaten korrekt zu verarbeiten, besonders dann, wenn es sich um internationale Daten handelt. Dazu lassen sich Änderungen in SAP nur schwer durchführen, und die scheinbare Notwendigkeit mehrerer Eingabefelder ist ebenfalls problematisch.

  • Holger Wandt
    High Precision Matching als Kern der Customer Data Integration

    Hohe Kosten durch Kundendaten von schlechter Qualität in einer Vielzahl unterschiedlicher ITSysteme: Es gibt viele Beispiele dafür (und Sie kennen vermutlich einige aus eigener Erfahrung), wie mangelhafte, unvollständige oder falsche Kundendaten viel Zeit und Geld gekostet, großen Ärger ausgelöst oder sogar physische Verletzungen verursacht haben.

Marktinformationen
Fach-Informationen
  •  
    High Precision Matching als Kern der Customer Data Integration

    Hohe Kosten durch Kundendaten von schlechter Qualität in einer Vielzahl unterschiedlicher ITSysteme: Es gibt viele Beispiele dafür (und Sie kennen vermutlich einige aus eigener Erfahrung), wie mangelhafte, unvollständige oder falsche Kundendaten viel Zeit und Geld gekostet, großen Ärger ausgelöst oder sogar physische Verletzungen verursacht haben.

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