Nur der Geschäftspartner zählt (nicht nur) im geschäftlichen Bereich von RealEstate
Projektprofil
Proof für die Zusammenführung von Debitoren-/Kreditorendaten im Rahmen einer Systemmigration von SAP R3 auf SAP S4/Hana.
Datenaggregation zur Reduzierung des Migrationsrisikos.
Auf einen Blick - Wesentliche Projektdaten
| Dauer | Von 11/1/2020 to 12/1/2020 with about 1 months of full engagement | |
|---|---|---|
| Data and Tools | Market ? RealEstate Sources •SAP R3 Export (DEB/KRED ? Tables) • Custom-DatawareHouse (DWH) • Optional: DataScrapping Google API/Places/Content • Optional: Different International Service Data Provider (Payed/Free) | |
| Integration | DatenAustausch mit Excel/XML für Datenmigration | |
| AI Methoden | • Deep Learning • Heuristik |
Hauptanwendungsfall
Dubletten-Bereinigung für Debitoren und Kreditoren in S4/Businesspartner.
Kundenmotivation / Lösungsansätze
- Reduktion des Bereinigungsaufwandes für Business-Partner in einem zeitkritischen Projekt
AI-Ansatz
| Eingesetzte AI Schlüsseltechnologien | "String Distance Algorithm" funktioniert schon bei wenigen Samples als Backup für den NLP Ansatz. | |
|---|---|---|
| Lösungsansatz | NLP Deep-Learning Heuristik | |
| Projekt-Ansatz | Simply agile | |
| Projekt-Typ | Proof-Of-Concept (POC) | |
| ML Integration und ML Betrieb | • Operation-Integration • Excel Import • Quality Reporting der Verdichtung/Zusammenführung |
Einblicke und Details
Ausgehend von einem Excel-Export des Customer Datawarehouse. Erreichen von Reduzierungen von ca. 90%. Eine kleine Visualisierung zeigt die Verteilung der Kunden auf die eigenen Debitoren/Kreditoren, die zusammengefasst werden sollen.
