Cloud Computing Akademie: Hybrid Cloud – das Beste aus zwei Welten

Cloud Computing Akademie

Nicht nur in der Automobilindustrie erweist sich das Hybrid-Konzept als zukunftsträchtig. Während es dort darum geht, Elektro- und Verbrennungsmotor zu einem möglichst optimalen Gesamtsystem zu integrieren, bedeutet “hybrid” im Software-as-a-Service-Bereich, leistungsfähige Softwaresysteme im eigenen Unternehmen zu betreiben und dann bei Bedarf durch innovative Cloud Services zu ergänzen.
Ein Beispiel für dieses hybride Modell liefert der aktuelle Webcast der Cloud Computing Akademie “Datenqualität aus der Wolke”.

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SaaS-Forum-News: Das wars …

SaaS-Forum, Werner Grohmann

Hallo zusammen,

… und wieder einmal geht ein Jahr zu Ende (hoffentlich nur dieses, einige Endzeitkollegen sehen für morgen ja sogar noch ein viel größeres Ende auf uns zukommen … :-)) und da ist es mittlerweile eine beliebte Sitte, entweder zurück zu schauen oder nach vorne. Doch eigentlich macht ein Rückblick bei so innovativen Themen wie Software-as-a-Service und Cloud Computing nicht wirklich Sinn: Was war, das war! Und auch mit einer Prognose für das Cloud- und SaaS-Jahr 2013 möchte ich mich an dieser Stelle zurückhalten, denn man muss nur zwölf Monate zurückdenken und erinnert sich doch an einige Prognosen für das Jahr 2012, an die der Prognosensteller heute sicher nicht mehr erinnert werden möchte.

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“Daten sind der Rohstoff für Information”: Interview mit Holger Stelz, Uniserv GmbH

Uniserv, Data Quality, Datenmanagement

Mit dieser Analogie beginnt Holger Stelz, Leiter Marketing & Geschäftsentwicklung der Firma Uniserv, seine Erklärung, warum gepflegte und aktuelle Daten heute eine zentrale Rolle für den Unternehmenserfolg spielen. Das Unternehmen aus Pforzheim beschäftigt sich bereits seit Jahren mit dem Thema Datenmanagement und bietet mittlerweile eine ganze Reihe von Software-as-a-Service-Lösungen in den Bereichen Data Quality, Datenintegration, Datenmigration und -konsolidierung sowie Datensynchronisation an. Im weiteren Gespräch erläutert Holger Stelz, welche Rolle Software-as-a-Service und Cloud Computing mittlerweile für das Lösungsportfolio von Uniserv spielen und wie das Unternehmen mit den gerade im Bereich Datenmanagement so sensiblen Themen Datenschutz und Datensicherheit umgeht.

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Neu im SaaS-Forum Lösungskatalog: Uniserv Data Quality on Demand

Mit Data Quality on Demand bietet die Firma Uniserv alternativ zu den bereits seit 40 Jahren (!) angebotenen Software-Lösungen das komplette Qualitätsmanagement von Kundendaten und Adressen als Web-Service auf Abruf an. Damit rechnet sich Data-Quality für jeden und auf jeden Fall. Darüber hinaus wird die Integration der Uniserv Software-as-a-Service (SaaS)-Lösung in andere SaaS- und Cloud Computing-Anwendungen möglich.

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Neue Lösung für Adressprüfung und Dublettenabgleich in Salesforce

Nutzer des im Software-as-a-Service (SaaS) Modell angebotenen CRM-Systems Salesforce können die Qualität ihrer Kunden- und Interessentendaten jetzt mit einer neuen Lösung der Pforzheimer Uniserv GmbH deutlich verbessern. Als erstes Unternehmen bietet Uniserv Adressprüfung und Dublettencheck aus einer Hand voll integriert in salesforce.com. Direkt bei der Dateneingabe lässt sich damit die Richtigkeit von Adressen überprüfen sowie automatisch korrigieren; im gleichen Atemzug ist ein Dublettenabgleich möglich. Die Lösung wurde von salesforce.com zertifiziert und ist international einsetzbar: Alle wichtigen Länder, Sprachen und Schriften werden abgedeckt.

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Erstes komplettes On-Demand-Angebot für Datenqualität-als-Service von Uniserv

Als erster europäischer Software-Hersteller von Data-Quality-Lösungen stellt die Uniserv GmbH aus Pforzheim seit dem 30. Juni 2010 einen vollständigen Datenqualitäts-Prozess für das Management von Adress- und Kundendaten als Web-Service und On-Demand-Angebot zur Verfügung. Der neue Data-Quality-Service kann sogar interaktiv in Abläufe von Unternehmen integriert werden, so dass Kundendaten ab der Erfassung geprüft und optimiert werden. Mit einem Data-Quality-Center im Web ist es außerdem möglich, umfangreiche Datenbestände „on Demand“ zu analysieren, zu korrigieren und zu optimieren.

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