Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Az értékesítést javító ügyféladatintegrációs megoldások új generációja Kovács András Papp Attila IQSYS Rt. 2006. április 12.

Hasonló előadás


Az előadások a következő témára: "Az értékesítést javító ügyféladatintegrációs megoldások új generációja Kovács András Papp Attila IQSYS Rt. 2006. április 12."— Előadás másolata:

1 Az értékesítést javító ügyféladatintegrációs megoldások új generációja Kovács András Papp Attila IQSYS Rt április 12.

2 Tartalom  A jó minőségű ügyféladatok fontossága  Az ügyféladatkezelés jelenlegi helyzete  Korábbi ügyféladatkezelési megoldások  Új ügyféladatkezelési megoldások: MDI, CDI  Összefoglalás: a hatékony ügyféladatkezelés előnyei

3 A törzsadatokról…  „A vállalat több üzleti területén és alkalmazásában használt entitások időben lassan változó (állandónak tekinthető) karakterisztikus jellemzőit leíró adatok.”  Széleskörű felhasználása miatt a vállalattal kapcsolatban lévő természetes és jogi személyeket (ügyfél, beszállító…) és a termékeket leíró törzsadatok kezelésének kiemelt jelentősége van.

4 X rendszer Y rendszer Z rendszer Közös törzsadat kezelés Közös törzsadat kezelés Konszolidált riportok Konszolidált riportok Ügyfélérték Ügyfélérték Kintlévőség Kintlévőség … … Integrált adatbázis X_id = 1234 X_nev = IQSYS Rt. … Y_id = ABCD Y_nev = IQSiS Informatikai Rt. … Z_id = HJ34 Z_nev = KFKI Csoport … Az ügyfél-törzsadatok alapproblémája

5 … és a mi mögötte van Az általános helyzet:  Általában számos üzleti terület használja különböző rendszerekben az ügyféladatokat  Az adatok rendszerenként tartják karban  Nincs egységes ügyféltörzs és folyamatos adattisztítás „A vezető vállalatok 75%-a képtelen az egységes ügyfélnézet megalkotására” (Gartner)

6 Következmények  Adatredundancia  Duplikátumok  Inkonzisztencia az egyes rendszerek ügyféladatai között  Nehezen áttekinthető kapcsolatok  Az egyes rendszerek közötti megfeleltetés nem megoldott  Értékesítési, marketing és imázs veszteségek  Kampány, cross/up selling, ügyfélbosszúság  Magasabb üzemeltetési költségek  Az időszakos adattisztítás  A rendszerek közötti adatszinkronizáció

7 Következmények  Pénzügy  hitelezési és behajtási kockázat  nem megfelelő tartalékolás  Ügyfélkapcsolatok  nem teljes körű  nem személyre szóló  imázs veszteség  Értékesítés  hatékonyság veszteség  számlázási problémák

8 Következmények  Marketing  nem megfelelő szegmentáció  rossz piaci tervek  célt tévesztett kampányok  levelezési költségek  Kontroling  ismeretlen termékhasználat  nem megfelelő termék-életciklus tervezés  nem megfelelő csatornahasználat tervezés

9 Eddigi megoldások Operatív rendszerek Operatív rendszerek Adattárház ODS „Visszacsatolt” adattárház Operatív rendszerek Operatív rendszerek EAI Alkalmazás integráció  Előnyök  Nagy tömegű adatokon is működik  Összerendelések, kapcsolatok feltárása  Konszolidáció, deduplikáció megoldható  Hátrányok  Nehézkes a forrás rendszerek frissítése  Nem folyamatos a tisztítás, a duplikáció megelőzése  Nem, vagy nehezen kényszeríthető valósidejű működésre  Hátrányok  Konszolidáció megoldása nincs benne  Nincs folyamatos a tisztítás, a deduplikáció megelőzése  Nagy adatvolumen performancia- problémákat okozhat  Adattárház illesztése  Előnyök  Valósidejű, on-line működést biztosít

10 Az üzleti elvárások  Az ügyfél adatok minőségének javítása és folyamatos biztosítása (valós idejű működés)  Javul a kampányok hatékonysága  Jobb cross and upselling  Magasabb vevői elégedettség a napi kiszolgálásban  Átláthatóság, kapcsolatok biztosítása  Az üzemeltetési költségek csökkentése  Új típusú megoldásra van szükség !

11 Törzsadatokról…  MDM (Master Data Management) általános megközelítés  Party (Customer, Supplier, Employee…)  Item (Product, Part, …)  Location (region, country …)  ….  CDI (Customer Data Integration)  Az MDM egyik speciális (talán legfontosabb) területe

12 Új MDM, CDI megoldások  Lényegük az eddigi integrációs próbálkozások előnyeinek ötvözése, a hátrányok kiküszöbölésével  Valós idejű, on-line működés biztosítása,  nagytömegű adatokon,  adatminőség-javító (konszolidáció, deduplikáció) elemekkel  Nem DW, nem EAI, nem CRM

13 MDM architektúra Operatív rendszerek Operatív rendszerek Adattárház ODS  Az MDM elsődleges adattároló  Csak törzsadatok  Üzleti adatintegráció a DW-ben  A DW is innen kapja a törzsadatokat  On-line adatintegráció  Vállalati architektúrába illesztve SOA alapokon  Folyamatos adattisztítás MDM

14 MDM (CDI) alapelrendezések A Azonosításhoz szükséges attribútumok B Közös attribútumok C Speciális (egyedi) attribútumok Operatív rendszerek Operatív rendszerek MDM D Bővítési_ gazdagítási attribútomok A BC „Mapped Master”, vagy „Registry type” D AB „Central Master”, vagy „Co-existing” CD „Hub Repository”, vagy „Transactional” ABCD

15 Az MDM megoldások főbb elemei  Adatmodell  Bővíthető, testre szabható  Kapcsolatok, szerepek  Központi mester adatbázisok  Mester adatok  Adatminőség biztosításhoz szükséges kiegészítő információk  Normalizált adatok, szótárak, …  Összerendelések:  törzs adat + globális ID + lokális ID-k  Bővítések (gazdagítás) opcionális  Adatmenedzsment  Ügyfélrekord kezelés  Ügyfélrekordok összefésülése  „Match engine”  Nyelv specifikus  On-line működés  Batch működés  Karbantartatás, működtetés  Alkalmazások  Munkafolyamatok  Adatbeviteli és duplikáció megelőzési folyamatok támogatása  Felületek  Riportok  Jogosultságkezelő modul  Ráépül a vállalati azonosítási és jogosultsági megoldásra  Figyelembe veszi az egyes alkalmazások jogosultságkezelési igényeit  Integrációs infrastruktúra  Többféle elrendezési modell támogatása  Rugalmasan alakítható  Módszertan, jógyakorlatok  Tervezési szempontok  Bevezetési módszertan

16 A probléma kettőssége  Törzsadat konszolidáció és valós idejű adatkezelés  Mester adatbázis építés  Konszolidáció: összerendelések  Deduplikáció és duplikáció folyamatos megelőzése  Valós idejű adatkezelés  Alkalmazás integráció  Biztosítja a rendszerek közötti adatkommunikációt  a különböző törzsadat felhasználó rendszerek ugyanazokat az adatokat „lássák”  A vállalati infrastruktúrába illesztjük  Vállalati middleware és workflow eszköz használata  SOA alapú kialakítás CDI megvalósítás

17 CDI megvalósítás II. Elrendezési kérdések Vegyes működési modell  Coexsistence: meglévő alkalmazásokhoz  Hub: új SOA szolgáltatásokhoz  Felhasználói felület az ügyféladat bevitelhez  CDM  Alkalmazások  Kombinált  WF támogatás  Ügyfél rekordok bevitele  Batch jellegű kezdeti feltöltés  On-line felvitel egyenként  Batch jellegű átvétel és bevitel

18 CDM Központi modul (data hub) MDM (CDI) elrendezés Mester adatok Összerendelési adatok DQM adatok Adatbővítések (opcionális) Adatkarbantartó felület Jogosultság- kezelő modul On-line Adatminőség modul Üzleti és integrációs logika modul APP1 DB Interfész APP2 DB Interfész APP3 DB Interfész APP4 DB Interfész …. DB Interfész … DW DB Interfész DB Adapter Middleware (ESB) Üzenettovábbítás Útvonalválasztás (routing) Transzformáció Identity & ACL Management Erőforrás és alkalmazás monitorozás Erőforrás és alkalmazás monitorozás Rendszermenedzsment BPM (Workflow)

19 Előrejelzés OM AR Új ügyfél Web Sites Call Center Global DW DataManagent Data Quality Services Integration Services 1. A kezelő új ügyfél információt visz be 2. A bevitel ‘ új ügyfél felvétel ’ eseményt triggerel 4. A CD M elvégzi a deduplikációs és mester rekord létrehozási feladatokat 7. A CDM az „új ügyfél” leíró eseményt publikál 8. Azok az alkalmazások, amelyek előjegyeztek a CDM-re megkapják a rekordot Keresztértékesítés program Adatminőség fenntartása MasterData 3. A CD M elő van jegyezve az eseményre és létrehoz egy rekordot 6. „Új ügyfél létrehozás” esemény generálódik 5. Az új ügyfél felvétele elfogadva AA CDM

20 Központi CDI modul: Vásárlás vagy fejlesztés?  Vásárlás: igényeknek megfelelő CDI modul esetén  Az integráció fejlesztést igényel  A „match engine” nyelvfüggő működésű legyen  Kiegészíthető, lecserélhető motor  Kezdeti nagy tömegű batch feldolgozás  On-line műveletek  IQSYS Adatklinika: speciális nagy teljesítményű nyelvi környezetfüggő algoritmusok és szolgáltatások  Fejlesztés: speciális igények  Egyszerűbb megoldások esetén is  Match engine köré építve

21 IQSYS Adatklinika Adatszabvány menedzsment Adat- gazdagítás Adatminőség monitoring Ellenőrzés, adatjavítás Törzsadat konszolidációhoz és minőségkezeléshez kifejlesztett keretrendszer IQSYS Adatklinika Paraméterezéssel nyelvi és országonkénti specialitásokhoz igazítható

22 Összefoglalás  Az új generációs MDM CDI megoldások  Valós idejű, on-line működés  Nagytömegű adatokon  Folyamatos adatminőség-javító elemek  Konszolidáció  Duplikáció megelőzése  Kapcsolatok kezelése  Egységes, folyamatosan jó minőségű ügyféladatok  Teljes körű, személyre szóló ügyfélkapcsolatok  Kisebb hitelezési és behajtási kockázatok  Hatékonyabb marketing és értékesítés  Elégedett ügyfelek

23 Köszönjük a figyelmet ! Kérdések?

24  Kezdeti feltöltés  Több rendszer teljes ügyfélkörének azonosságvizsgálata  Egyszeri feladat  Nagy adatvolumen  Batch jelleg  Folyamatos minőség fenntartás  Az új tétel azonosság vizsgálata  Folyamatos feladat  Egy tétel összehasonlítása, és lehetséges találatok megjelenítése  On-line működés Hogyan lehet a törzset konszolidálni?

25 IQSYS Adatklinika Az Adatklinika rendszer feladata, hogy átfogó, áttekinthető és hatékony támogatást biztosítson a törzsadatok minőségét érintő kulcsfeladatok elvégzéséhez  Adatszabvány kezelés  Törzsesítés, értékkészletek és adatformátumok ellenőrzése, konzisztencia- vizsgálat  Automatikus adatjavítás támogatása  Szabályalapú javítási eljárások definiálásának lehetősége  Adatgazdagítás, adatpótlás  Belső adatgazdagítás: egyező elemek adatköréből leggazdagabb „kép” építése  Külső adatgazdagítás: külső (vásárolt) adatbázisokból adatellenőrzés, pótlás  Adatminőség monitoring  Adatminőség mérőszámok generálása, időbeli követése  Manuális felülvizsgálat támogatása  Adattisztítási feladatok manuális felülvizsgálatának támogatása  Törzsadatbázisok konszolidációja  Egyezés-vizsgálat természetes kulcsok (név, cím, stb.) alapján szövegelemzéssel  Paraméterezéssel nyelvi és országonkénti specialitásokhoz igazítható

26 X rendszer Y rendszer Z rendszer Konszolidáltadatok Integrált adatbázis Adatkonszolidációs és adattisztítási motor Manuális felülvizsgálat Egységesítés Automatikus javítás Deduplikáció Hiba osztályozás Egyszeri törzsadat konszolidáció Manuális felülvizsgálatokParaméterezés ügyfél ügyfél szállító szállító termék termék ügyfél ügyfél szállító szállító termék termék OFFLINE-BATCH üzem Paraméterezéssel nyelvi és országonkénti specialitásokhoz igazítható

27 X rendszer Y rendszer Z rendszer Integrált adatbázis Törzsadatok folyamatos minőségkezelése Manuális felülvizsgálatok MDM Adatbevitel ügyfél ügyfél szállító szállító termék termék Integrált adatbázis Központi MDM Adatminőség modul Deduplikáció Egységesítés Automatikus javítás Hiba osztályozás Valós idejű vagy napi tevékenység workflow támogatással Onlineüzem Beépül az adatbeviteli, módosítási folyamatba DQM Paraméterezés Paraméterezéssel nyelvi és országonkénti specialitásokhoz igazítható

28 A korábbi projektek tapasztalatai és a MAGYAR nyelvi elemekhez hangolt módszerek biztosítják az automatikus eljárások maximális hatékonyságát Manuális javítás Egyedi scriptek 80% Adatminőség 100% Erőforrások Teljes sztring egyezés Teljes normalizálás (IQSYS) Alfa kód (szemléltetési célból megadott érték) Automatikus módszerek / manuális javítás


Letölteni ppt "Az értékesítést javító ügyféladatintegrációs megoldások új generációja Kovács András Papp Attila IQSYS Rt. 2006. április 12."

Hasonló előadás


Google Hirdetések