Enkonduko
Unilever, a Fortuno Tutmonda 500 kaj unu el la ĉefaj kompanioj de konsumvaroj de la mondo, tre dependas de datuma analizo por strategia decido. Microsoft Aliro datumbazoj estas integritaj al siaj ĉiutagaj operacioj, kiuj inkluzivas ĉion de produkta evoluado ĝis venda prognozo kaj merkata esplorado. Tamen, la firmao komencis travivi kritikajn problemojn kun datumbaza korupto, kiuj influis ilian komerckontinuecon. DataNumen Access Repair estis la solvo kiu ne nur solvis iliajn tujajn problemojn sed ankaŭ alportis longperspektivajn avantaĝojn.
La problemo
La IT-infrastrukturo de Unilever konsistas el ampleksaj datumbazoj, kiuj estas konstante aliritaj kaj ĝisdatigitaj de dungitoj tra malsamaj fakoj. Kun la tempo, ili rimarkis ripetiĝantajn problemojn de datuma korupto en siaj Access-datumbazoj. La korupto kaŭzis perdon de datumoj, malpliigis efikecon kaj interrompojn de laborfluo. Pro ĉi tiuj komplikaĵoj, la interna IT-teamo luktis por daŭrigi kun problemoj kaj reakiro de datumoj, ĉio konservante sian planitan laborkvanton.
kial DataNumen
Unilever rekonis la bezonon de speciala solvo, kiu povus trakti kompleksajn reakirajn taskojn konservante la integrecon de la datumoj. En januaro 2006, ili taksis plurajn merkatsolvojn, sed DataNumen Access Repair elstaris pro sia alta reakiro kaj ampleksaj trajtoj. Ĝi povus ne nur reakiri datumojn de koruptaj MDB kaj ACCDB-datumbazoj, sed ankaŭ senpene pritrakti grandajn dosierojn. Krome, ĝia kapablo reakiri forigitajn rekordojn kaj labori kun pasvortprotektitaj datumbazoj igis ĝin klara elekto por Unilever.
Malsupre estas la ordo (Advanced Access Repair estas la antaŭa nomo de DataNumen Access Repair):
La Efektivigo
La efektiviga procezo estis glata, danke al DataNumenestas bonega klienta servo. Post komenca provperiodo, DataNumen Access Repair estis plene integrita en la ekzistanta datumbaza estrosistemo de Unilever. La uzant-amika interfaco permesis al la interna IT-teamo rapide navigi tra funkcioj kaj agordoj, igante la tutan procezon efika.
Fruaj Rezultoj
Tuj kiam DataNumen Access Repair estis deplojita, la IT-teamo prizorgis diagnozonostic kontrolo sur ekzistantaj datumbazoj por identigi kaj ripari koruptajn dosierojn. Ili miris pri la rapideco kaj efikeco kun kiuj la ilo funkciis. La programaro sukcesis atingi mirindan 98.7%-reakiro-procenton, kio estis signife pli alta ol iuj aliaj solvoj ili antaŭe provis. Tiu tuja sukceso kaŭzis signifan malkreskon en malfunkcio, tiel plibonigante funkcian efikecon tra pluraj sekcioj.
Longdaŭraj Avantaĝoj
Dum kelkaj monatoj de uzado DataNumen Access Repair, Unilever vidis konsiderindajn plibonigojn en datuma integreco kaj dungita produktiveco. La fortikeco de la programaro signifis ke la IT-sekcio pasigis malpli da tempo por datumbaza riparo kaj pli da tempo por strategiaj taskoj. Krome, la fidindeco de la datumbazoj plibonigis la konfidajn nivelojn de la dungitoj, kondukante al pli engaĝita kaj produktiva laborantaro.
La IT-teamo ankaŭ aprezis DataNumenla regulaj ĝisdatigoj de programaro de ', kiuj ofertis pli bonajn funkciojn kaj sekureciniciatojn, certigante ke ili ĉiam estis ekipitaj per la plej bonaj iloj por trakti ajnajn datumbazajn problemojn.
Financa Efiko
Ene de ses monatoj de uzo DataNumen Access Repair, Unilever raportis 15% pliiĝon en funkcia efikeco. Tio tradukiĝis al signifa ĉost ŝparaĵoj, pro tio, ke malpli da tempo kaj rimedoj estis investitaj en problemojn kaj reakiro de datumoj. Ĝi ankaŭ nerekte kondukis al pliigitaj enspezoj, ĉar teamoj povus koncentriĝi pri kresk-centraj taskoj prefere ol blokiĝi de funkciaj defioj.
konkludo
Por Unilever, DataNumen Access Repair estis pli ol nur problemo solvanta ilo. Ĝi fariĝis integrita parto de ilia datumbaza administradstrategio, ofertante solvojn, kiuj preterpasis tujajn solvojn por disponigi longperspektivajn avantaĝojn. Kun pli alta operacia efikeco, plifortigita datumintegreco, kaj reduktita supra kosto ĉosts, Unilever trovis nekredeblan valoron en sia partnereco kun DataNumen. Ili nun esploras aliajn DataNumen produktoj, celante plu plifirmigi iliajn datumbazadministradon kaj normaligsistemojn.