Reliable Software for Data Management

Effective data management ensures that HR and organizational data remain structured, error-free, and up to date. It serves as the foundation for informed decision-making, efficient processes, and regulatory compliance. Without a well-structured data strategy, inconsistencies, manual correction efforts, and misinformation can negatively impact business operations.

• Verstreute Datenquellen: Informationen liegen oft in verschiedenen HR- und IT-Systemen vor.
• Dateninkonsistenzen: Unterschiedliche Formate und Aktualisierungsstände führen zu Fehlern.
• Hoher manueller Aufwand: Datenpflege ist zeitintensiv und anfällig für menschliche Fehler.
• Fehlende Automatisierung: Ohne automatisierte Prozesse bleibt die Datenqualität oft unkontrolliert.

• Datenharmonisierung: Daten aus verschiedenen Systemen zusammenführen und standardisieren.
• Automatische Qualitätsprüfungen: Systeme wie das Data Quality Screening helfen, Fehler frühzeitig zu erkennen.
• Regelbasierte Automatisierung: Mit Lösungen wie dem Ingentis business rule trigger lassen sich Änderungen systematisch in SAP SuccessFactors übertragen.
• Regelmäßige Datenpflege: Durch definierte Prüfintervalle und klare Verantwortlichkeiten bleibt die Datenbasis aktuell.

Most companies use a mix of HCM systems, ERP solutions, talent management tools, and time-tracking systems. These systems are typically implemented at different times to meet specific business needs but are not always fully integrated. As a result, data silos emerge, preventing seamless communication between systems without targeted harmonization.

The Ingentis platform enables the integration and standardization of HR data from various sources. By connecting to HCM, ERP, and other systems, data is imported, unified, and stored in a structured, centralized database. This process eliminates inconsistencies and ensures that clean, standardized HR data is available for analysis and decision-making.

Die Ingentis Plattform unterstützt eine Vielzahl an HR- und Organisationssystemen, darunter:

• HCM-Systeme wie SAP, Workday, Oracle, ADP, UKG
• ERP-Systeme wie SAP, Microsoft Dynamics, Oracle
• Datenbanken & Verzeichnisdienste (z. B. SQL, LDAP)
• Dateibasierten Datenquellen (CSV, Excel, XML)
• Durch flexible Schnittstellen und APIs kann die Lösung an individuelle Systemlandschaften angepasst werden

• Fehlentscheidungen: Ungenaue Daten können zu falschen strategischen Maßnahmen führen.
• Ineffiziente Prozesse: Fehlerhafte Daten erfordern manuelle Korrekturen, die Zeit und Ressourcen binden.
• Rechtliche Risiken: Unvollständige oder fehlerhafte Daten können zu Compliance-Verstößen führen.
• Unzufriedenheit bei Mitarbeitenden: Fehlerhafte Stammdaten (z. B. Gehaltsberechnungen, Einsatzzeiten) beeinträchtigen das Vertrauen in HR-Prozesse.

• Das »Data Quality Screening« überprüft automatisch die HR-Daten auf Vollständigkeit, Konsistenz und Fehlerquellen. Dabei kommen verschiedene Prüfmechanismen zum Einsatz:
• Regelbasierte Fehleranalyse: Identifikation fehlender oder unplausibler Datenwerte.
• Dublettenerkennung: Vermeidung von redundanten Datensätzen.
• Strukturprüfungen: Kontrolle, ob alle organisatorischen Abhängigkeiten korrekt abgebildet sind.
• Visuelle Fehleranalyse: Darstellung der Datenqualität über Dashboards und Sunburst-Charts.

Der Ingentis business rule trigger erkennt Änderungen in SAP SuccessFactors und löst vordefinierte Aktionen aus. Typische Anwendungsfälle sind:

• Automatische Aktualisierung von Objekten (z. B. Hierarchieanpassungen)
• Übernahme von Änderungen aus höheren Organisationsebenen
• Validierung und Bereinigung von Datensätzen
• Automatische Berechnungen und Standardwerte setzen
• Auslösen von Workflows oder Benachrichtigungen

The implementation is flexible and can be adapted to any IT landscape. With preconfigured interfaces for leading HCM and ERP systems, setup is usually quick and straightforward. Depending on specific requirements, custom configurations can further optimize integration into existing processes. Thanks to an intuitive configuration, changes can be made without deep IT expertise.