可信的主數據，
而無須企業級
主數據管理的排場。
靜默的失敗模式
分析與 AI 項目，通常不是敗在模型。敗在各系統之間對不上的客戶、產品、供應商和代碼。
- 客戶
- 產品
- 供應商
- 代碼
中型機構中，「不乾淨的主數據」是甚麼樣子
- CRM（客戶系統）裡的重複帳戶
- SKU 與 ERP 對不上
- 供應商名稱與 AP（應付帳）對不上
- 每個團隊各有一份「真相」試算表
為何中型公司略過 MDM
- 問題沒有被叫成「MDM」
- 沒有數據管理員（steward），亦沒有負責人
- 中央樞紐式的項目太重
- Excel 和 CRM 清理一次，感覺已經夠用
- 價格只是其中一個障礙
主數據管理究竟是甚麼
三十秒：客戶、產品、供應商這些核心對象，各有一份受管治的黃金記錄。誰負責、質素規則，以及同步到大家已經在用的系統，都講清楚。
這不是另一個儀表板。
為何此刻更為重要
每個 BI 儀表板和 AI 試點，都會放大您現有的主數據。
- 錯誤的身分進入。
- 自信的謬論出來。
進入門檻的問題
傳統 MDM 是為全球企業而設：項目長、套件大、要專人團隊。中型市場要的是結果，不是排場。
BizTech 的方案
一套規模適中的 MDM 產品——準備好才自行部署——加上 BizTech 負責模型、實施、主數據負責人的安排，以及其後的數據與 AI 工作。
我們如何降低門檻
- 先做一個最痛的數據域
- 授權按中型市場預算來計，不是企業級套件的附加稅
- 一個數據域，數週或數月有清楚結果，而不是多年的企業級項目
- 複雜的部分由我們承擔，您的團隊不必先設一個 MDM 部門
適合對象
成長中的機構，尤其大約一千人以下，CRM 與 ERP（或類似系統）已經分散。分析或 AI 的投資快要開始。不想開一個為期兩年的企業級項目。
為需要在 AI 之前先清理數據的營運人員而建
本頁沒有客戶標誌，也沒有個案數字。下一步是一次工作會議，或一個數據域的準備評估。
預約一次工作會議。
或者先做一個數據域的準備評估。
BizTech Consulting——主數據的實施，以及建基於此的分析與 AI 工作。