Data Transformation · Machine Learning
Die Brücke von Altdaten zum Zielmodell.
Data TML erschließt heterogene Altsysteme: erkennt Struktur und Bedeutung, bewertet die Datenqualität und harmonisiert die Bestände mittels maschinellem Lernen auf Ihr regulatorisches oder Ziel-Datenmodell. Erklärbar und lückenlos nachvollziehbar, damit Migrations- und Meldeprojekte schneller, sauberer und auditfest werden.
Die Pipeline
Vom Quellfeld zum Konfigurationspaket
Gestützt auf Ihr Regelwerk, den Fachkontext und lokale, selbst trainierte Open-Source-Modelle – ohne Datenabfluss. Wir migrieren keine Produktivdaten: Sie erhalten ein vollständiges, prüfbares Konfigurationspaket für Ihr ETL-Team.
01
Semantisches Mapping
Quellfeld → Zielkonzept, neu gewichtet und begründet.
02
Imputation
Vervollständigungsvorschläge für fehlende Werte – mit verpflichtender Prüfung durch den Menschen.
03
Harmonisierung
Werte werden in die Standardform des Zielmodells überführt.
04
Validierung
Regel-, Format- und feldübergreifende Prüfungen gegen das Zielmodell.
05
Transformation
Ausführung des veröffentlichten Regelwerks auf Ihren eigenen Eingabedaten.
06
Verifikation
Abgleich des Ergebnisses mit dem Sollwert – Abweichungen werden markiert.
07
Konfigurationspaket
Mapping, Schema, Regeln und Lineage – bereit für Ihr Migrationsteam.
Wählen Sie Ihr Zielmodell
Eine Engine, jedes Regelwerk
Dieselbe metadatengetriebene Engine bildet Ihre Quellsysteme auf beide Zielmodelle ab. Business Partner ist heute live; weitere Module folgen.
BIRD
Bilden Sie Ihre Quellsysteme auf den EZB-BIRD Input Layer ab — der Enabler für IReF und das granulare Meldewesen.
SAP S/4HANA
Bilden Sie Altsysteme auf das SAP-Zielmodell ab — geprüfte Wertevorräte, lückenlose Nachvollziehbarkeit auf Feldebene.
Warum Data TML
Für regulierte Daten gebaut, nicht für Vermutungen
Metadatengetrieben
Die Engine liest die veröffentlichten Regeln und führt sie aus. Keine Regel wird von Hand codiert – die Ergebnisse stammen aus Ihren Metadaten, nicht aus unserer Auslegung.
Mensch in der Schleife
Jede Zuordnung und jede Entscheidung wird von der Maschine vorgeschlagen, von einem Menschen geprüft und protokolliert.
Erklärbar & auditfest
Vollständige Lineage auf Feldebene und prüfbare Berichte. Jeder Lauf wird protokolliert und ist reproduzierbar.
Läuft in Ihrer Umgebung
On-Premise oder EU-gehostet. Lokale, selbst trainierte Open-Source-Modelle – kein Datenabfluss aus Ihren Systemen.
Ein Paket, keine Migration
Wir fassen keine Produktivdaten an. Sie erhalten ein vollständiges, prüfbares Konfigurationspaket, das Ihr ETL-Team ausführt.
Versionsbewusst
Regelwerk und Zielmodell sind versioniert. Führen Sie bei einer neuen Veröffentlichung einfach erneut aus – ohne Code neu zu schreiben.
Sicherheit & Compliance
Gemacht für regulierte Daten und ihre Prüfer
Datenresidenz
On-Premise oder EU-gehostet – Ihre Wahl. Nichts verlässt Ihre Systeme.
Kein Datenabfluss
Lokale, selbst trainierte Open-Source-Modelle. Keine Drittanbieter-APIs im Spiel.
Lückenloser Audit-Trail
Jeder Lauf und jede Entscheidung wird protokolliert – mit Lineage auf Feldebene.
Zugriffskontrolle
Rollen und projektbezogene Isolation, mit menschlicher Freigabe für jede Zuordnung.
Reproduzierbar
Jede Zahl lässt sich auf einen Lauf gegen das veröffentlichte Regelwerk zurückführen – keine Handarbeit.
Ihr Paket zum Behalten
Mapping, Schema, Regeln und Lineage – portabel und herstellerneutral.
FAQ
Antworten für Enterprise-Entscheider
Migrieren Sie unsere Produktivdaten?
Nein. Data TML erzeugt ein prüfbares Konfigurationspaket – Feld-Mappings, Ziel-Schema, ausführbare Regeln und vollständige Lineage –, das Ihr ETL-Team ausführt. Ihre Produktivdaten bleiben in Ihren Systemen.
Wo laufen unsere Daten?
In Ihrer Umgebung: On-Premise oder EU-gehostet. Die Modelle sind lokal, selbst trainiert und Open Source; nichts wird an Drittanbieter-Dienste gesendet.
Behält immer ein Mensch die Kontrolle?
Ja. Die Maschine schlägt jede Zuordnung und jeden Wert vor und begründet sie; ein Mensch prüft und bestätigt, und jede Entscheidung wird protokolliert.
Wie gehen Sie mit neuen Regelversionen um?
Die Engine ist metadatengetrieben: Sie liest die veröffentlichten Regeln und läuft gegen eine neue Veröffentlichung erneut. Keine Regel ist von Hand codiert, daher muss pro Release kein Code neu geschrieben werden.
Was genau erhalten wir?
Ein Konfigurationspaket: Feld-Mappings, das Ziel-Schema, ausführbare Regeln und vollständige Lineage – plus die Verifikation des Ergebnisses gegen den Sollwert.
Welche Zielmodelle werden abgedeckt?
Heute zwei, jeweils mit eigener Produktseite: BIRD für das regulatorische Meldewesen und SAP S/4HANA für Stammdaten. Business Partner ist live; weitere Module folgen, und dieselbe Engine lässt sich auf neue Zielmodelle erweitern.
Ist das eine Zertifizierung?
Nein. Der Einsatz von Data TML stellt keinerlei Zertifizierung dar; die Verantwortung für Ihre Umsetzung verbleibt bei Ihnen.
Loslegen
Erleben Sie Ihre eigenen Altdaten auf Ihr Zielmodell abgebildet
Eine kurze, fokussierte Session zu Ihren Daten und Ihrem Zielmodell – ganz ohne Produktivdaten.