Nutzen einer unternehmensweiten Datenintegration
Mehrwert für Business und IT Total Cost of Ownership (TCO) Als leicht administrierbare Lösung senkt der SAS® Enterprise Data Integration Server den hohen Zeit- und Kostenaufwand klassischer Integrationsprojekte, bei denen die IT viele Prozesse jeweils neu programmieren und heterogene Systeme und Technologien miteinander verbinden muss.  Welchen Nutzen bietet
der SAS Enterprise Data
Integration Server? |  | |
| - | Eine Lösung für alle Anforderungen an Datenintegration im Unternehmen | | - | Kosten für Software und Integrationsprojekte senken | | - | Lösung mit integrierter Datenqualität | | - | Mehr Vertrauen in Informationen durch Metadatenmanagement | | | | |
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Durch den Einsatz von SAS erübrigt sich die Anschaffung und Wartung zusätzlicher Tools, die infolge wechselnder Anforderungen bislang bei nahezu jedem neuen Integrationsprojekt nötig waren. Der SAS® Enterprise Data Integration Server deckt alle Anforderungen bei der Aufbereitung und Konsolidierung von Geschäftsdaten ab. Integrierte Datenqualität als Basis für Vertrauen in Entscheidungen Datenqualität ist bereits ein integrierter Bestandteil der Software. So werden zuverlässige Sichten auf Kundeninformationen, Produktdaten und anderen betriebswirtschaftlichen Größen sichergestellt. Damit vermeiden Unternehmen fehlerhafte oder widersprüchliche Daten, die zu betrieblichen und technischen Problemen führen. Der SAS® Enterprise Data Integration Server nutzt ein zentrales Metadatenmanagement. Mit Metadaten definieren Anwender Datenstrukturen für Stamm- und Transaktionsdaten und beschreiben u.a. die Herkunft von Informationen. So wird transparent dokumentiert, aus welcher Quelle die Daten kommen, wie deren Zusammensetzung ist und in welche Berichte oder Analysen diese einfließen. Das bietet einen entscheidender Zeit- und Kostenvorteil gerade bei der Fehlersuche durch Impact-Analysen. Eine Lösung für alle Anforderungen Der SAS® Enterprise Data Integration Server unterstützt neben dem klassischen ETL mit integrierten Datenqualitätsprozessen die Datenaufbereitung und -anreicherung, den Einsatz bei Datenmigration und -synchronisation zwischen bestehenden Systemen, den Aufbau von virtuellen Data Warehouses, sowie die zentrale Stammdatenhaltung für Kunden- und Produktinformationen. Und das alles in einer integrierten, einfach zu implementierenden, wartungsfreundlichen Umgebung.
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