Az értékesítést javító ügyféladatintegrációs megoldások új generációja

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. X rendszer Y rendszer Z rendszer Az ügyfél-törzsadatok alapproblémája 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 • 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. „Visszacsatolt” adattárház ODS Operatív rendszerek Operatív rendszerek Adattárház Alkalmazás integráció EAI Eddigi megoldások • 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. Operatív rendszerek Adattárház ODS MDM MDM architektúra • 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. D A B C Bővítési_ gazdagítási attribútomok Azonosításhoz szükséges attribútumok Közös attribútumok Speciális (egyedi) attribútumok Operatív rendszerek MDM „Mapped Master”, vagy „Registry type” D B C A C D „Central Master”, vagy „Co-existing” A B „Hub Repository”, vagy „Transactional” A B C D MDM (CDI) alapelrendezések

15. 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 Az MDM megoldások főbb elemei

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. 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 CDI megvalósítás II.

18. APP1 APP2 APP4 DB DB DB Interfész Interfész Interfész MDM (CDI) elrendezés DW APP3 …. 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. 1. A kezelő új ügyfél információt visz be 2. A bevitel ‘újügyfél felvétel’ eseményt triggerel  3. A CDMelő van jegyezve az eseményre és létrehoz egy rekordot 5. Az új ügyfél felvétele elfogadva Adatminőség fenntartása Keresztértékesítés program Új ügyfél 8. Azok az alkalmazások, amelyek előjegyeztek a CDM-re megkapják a rekordot Előrejelzés Call Center Integration Services 7. A CDMaz „új ügyfél” leíró eseményt publikál CDM Master Data AA Web Sites Data Managent OM 6. „Új ügyfél létrehozás” esemény generálódik Data Quality Services Global DW AR 4. A CDMelvégzi 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. 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? kovacs.andras@iqsys.hu papp.attila@iqsys.hu

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

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