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Introduction
PepsiCoun Fortune 500 et chef de file multinationale de l'alimentation, des collations et des boissons, est réputée pour son exploitation vaste et complexe. Avec une large gamme de produits vendus dans plus de 200 pays et territoires à travers le monde, l'entreprise est confrontée au défi de gérer de grandes quantités de données, y compris les chiffres de vente, les informations logistiques et les enregistrements de fabrication.
Traditionnellement, PepsiCo s'est appuyé sur Microsoft Access bases de données pour gérer une partie importante de ces données. Cependant, ces bases de données sont susceptibles d'être corrompues en raison de leur taille et de leur complexité, entraînant des perturbations opérationnelles et une perte potentielle d'informations critiques.
Le projet
En janvier 2018, PepsiCo s'est retrouvé confronté à un grave problème lorsque l'une de ses principales bases de données Access a été corrompue, empêchant l'accès à des données opérationnelles cruciales. Cette base de données contenait des informations importantes liées à leurs opérations nord-américaines, notamment des données sur les ventes, des détails sur la distribution et des informations sur les produits. Cela a perturbé leurs opérations et a constitué une menace pour leur processus de prise de décision en temps opportun.
L'équipe informatique de PepsiCo a essayé plusieurs méthodes pour récupérer les fichiers corrompus, y compris le « Compacter et réparer » méthode dans Access, mais aucune n'a fourni de solution complète. Most des méthodes ne pouvaient récupérer que très peu ou même pas de données de la base de données corrompue. Conscient de l'ampleur du problème, PepsiCo a décidé de rechercher une solution externe qui pourrait fournir une récupération plus fiable et efficace.
La solution: DataNumen Access Repair
Dans sa recherche d'une solution efficace, PepsiCo a sélectionné DataNumen Access Repair. Réputé pour sa technologie de pointe, DataNumen Access Repair offre un outil de réparation complet conçu pour restaurer un maximum de contenu à partir de fichiers corrompus MS Access bases de données. Il est également connu pour son taux de récupération élevé, sa facilité d'utilisation et sa compatibilité avec différentes versions d'Access.
Ci-dessous la commande :
L'équipe informatique de PepsiCo a utilisé DataNumen Access Repair pour tenter une récupération complète de la base de données corrompue. L'interface conviviale a permis des opérations faciles, simplifiant l'ensemble du processus de récupération.
Le Résultat
DataNumen Access Repair a récupéré avec succès l'intégralité de la base de données corrompue, y compris les tables, les requêtes, les index et les relations qui étaient auparavant inaccessibles. Le taux de récupération élevé du logiciel n'a garanti aucune perte de données cruciales, permettant à PepsiCo de restaurer entièrement ses opérations et de retrouver la capacité de prise de décision basée sur les données.
L'équipe a été particulièrement impressionnée par l'efficacité du logiciel, son interface conviviale et le support technique fourni par DataNumen tout au long du processus. Ce succès a conduit PepsiCo à intégrer DataNumen Access Repair dans leur boîte à outils informatique pour tout futur problème de corruption de base de données.
Conclusion
L'expérience de PepsiCo démontre la capacité et la fiabilité de DataNumen Access Repair dans la manipulation même le most problèmes de corruption de données complexes et à grande échelle. En récupérant avec succès leurs données opérationnelles cruciales, PepsiCo a pu atténuer un risque opérationnel important et maintenir l'intégrité de leurs données, renforçant leur prise de décision et leur efficacité opérationnelle.
Dans un monde qui repose de plus en plus sur les données, disposer d'un outil fiable pour gérer la corruption potentielle des données est inestimable. Avec son taux de récupération élevé et sa facilité d'utilisation, DataNumen Access Repair s'est avéré être la solution dont PepsiCo avait besoin pour maintenir sa continuité opérationnelle et son processus décisionnel basé sur les données.