Data Management
Van rapportageverplichting naar datamodel
In Data Management wordt een rapportage-eis iets waar uw datateams daadwerkelijk op kunnen bouwen: de onderliggende data requirements, de business terms die deze definiëren en de mapping op uw logische datamodel.
Drie opeenvolgende schakels in de keten, afgedekt
:quality(80))
Data requirements genereren en vaststellen
Op basis van context uit uw policies, regelgeving en industriestandaarden.
:quality(80))
Uw business glossary koppelen en verbeteren
Match data requirements aan de bestaande termen in uw business glossary. Waar nodig stelt Helia nieuwe termen voor.
:quality(80))
Uw logische datamodel koppelen en verbeteren
Map de resultaten op uw logische datamodel; waar nodig stelt Helia verbeteringen voor.
AI bereidt voor. Uw experts keuren goed
Elk artefact ontstaat in twee slagen: Helia stelt het op vanuit de brontekst van de regelgeving, waarna een met naam genoemde reviewer het accepteert, aanpast of afwijst. Niets gaat naar de volgende laag op het woord van de AI alleen.
Opgesteld vanuit de bron
Requirements en definities worden afgeleid uit de context die u instelt.
Wijs het toe als werk
Accepteer, bewerk of verwerp elk concept afzonderlijk, in plaats van een hele batch blind goed te keuren.
Bewerkbaar en altijd met onderbouwing
Bij elke wijziging wordt vastgelegd wie deze heeft doorgevoerd en wat zij vervangt, zodat de onderbouwing de overdracht overleeft.
:quality(80))
Volgende stap in de workflow
Elke data requirement is herleidbaar tot de tekst van de regelgeving in Regulatory Nexus.
Laat ons u verder brengen
Plan een gesprek van 30 minuten. Geen slidedecks. Alleen een praktische beoordeling van uw vraagstuk en hoe wij kunnen helpen.