Az értékesítést javító ügyféladatintegrációs megoldások új generációja

Az előadások a következő témára: "Az értékesítést javító ügyféladatintegrációs megoldások új generációja"— Előadás másolata:

1 Az értékesítést javító ügyféladatintegrációs megoldások új generációja
Kovács András Papp Attila IQSYS Rt. 2006. 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 Az ügyfél-törzsadatok alapproblémája
X rendszer Y rendszer Z rendszer X_id = 1234 X_nev = IQSYS Rt. … Integrált adatbázis Y_id = ABCD Y_nev = IQSiS Informatikai Rt. … Közös törzsadat kezelés Konszolidált riportok Ügyfélérték Kintlévőség … Z_id = HJ34 Z_nev = KFKI Csoport …

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 Ügyfélkapcsolatok Értékesítés
hitelezési és behajtási kockázat nem megfelelő tartalékolás Ügyfélkapcsolatok nem teljes körű nem személyre szóló imázs veszteség Értékesítés hatékonyság veszteség számlázási problémák

8 Következmények Marketing Kontroling 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 rendszerek Operatív rendszerek Operatív
Adattárház ODS „Visszacsatolt” adattárház 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 rendszerek Operatív EAI Alkalmazás integráció 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 rendszerek Operatív Az MDM elsődleges adattároló
ODS Adattárház MDM 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

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

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 CDI megvalósítás 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

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

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

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 Adatminőség monitoring
IQSYS Adatklinika IQSYS Adatklinika Törzsadat konszolidációhoz és minőségkezeléshez kifejlesztett keretrendszer Adatszabvány menedzsment Ellenőrzés, adatjavítás Adat- gazdagítás Adatminőség monitoring 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 Hogyan lehet a törzset konszolidálni?
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

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

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

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