Der Data Quality (DQ) Accelerator ist eine umfassende Lösung, die darauf ausgelegt ist, die Bereitstellung zuverlässiger Daten im gesamten Unternehmen zu beschleunigen. Er schließt die Lücke zwischen dem Kauf von Standardsoftware und der Entwicklung eines maßgeschneiderten Frameworks von Grund auf.
Der Data Quality (DQ) Accelerator ist eine umfassende Lösung, die darauf ausgelegt ist, die Bereitstellung zuverlässiger Daten im gesamten Unternehmen zu beschleunigen. Er schließt die Lücke zwischen dem Kauf von Standardsoftware und der Entwicklung eines maßgeschneiderten Frameworks von Grund auf.
Der Data Quality (DQ) Accelerator ist eine umfassende Lösung, die darauf ausgelegt ist, die Bereitstellung zuverlässiger Daten im gesamten Unternehmen zu beschleunigen. Er schließt die Lücke zwischen dem Kauf von Standardsoftware und der Entwicklung eines maßgeschneiderten Frameworks von Grund auf.
Datenqualität ist nicht nur ein „nettes Extra“ – sie ist die Grundlage für zuverlässige Analysen und KI. Jedes Unternehmen steht irgendwann vor dem Dilemma „Selbst entwickeln oder kaufen“ und da wir sowohl Branchenführer wie Ataccama, Informatica und Collibra als auch maßgeschneiderte Frameworks implementiert haben, kennen wir die Vor- und Nachteile beider Ansätze.
Unser DQ Accelerator schließt diese Lücke, indem er das Beste aus beiden Welten vereint: Er kombiniert die skalierbare Leistungsfähigkeit von Unternehmensplattformen mit der schlanken Agilität einer maßgeschneiderten Lösung, sodass Sie innerhalb von Tagen statt Monaten von unübersichtlichen Daten zu KI-fähigen Erkenntnissen gelangen.
Der Accelerator folgt einer strukturierten Methodik, um „unzuverlässige Daten“ in „verlässliche Erkenntnisse“ umzuwandeln:
Ein vierwöchiges Projekt zur Entwicklung eines maßgeschneiderten Data-Governance-Programms (DG), das auf die strategischen Ziele abgestimmt ist
Benutzer definieren Datenqualitätsregeln für bestimmte Datensätze. Eine spezielle Engine führt diese Regeln automatisch aus
Die Ergebnisse werden zur Gewährleistung der Konsistenz in einem standardisierten Basisdatenmodell gespeichert
Frontend-Dashboards und Benachrichtigungen nutzen die Daten um Echtzeit-Transparenz zu gewährleisten
Der DQ Accelerator befasst sich mit dem durchschnittlichen jährlichen Verlust von 12,9 Millionen US-Dollar, den Unternehmen aufgrund schlechter Datenqualität erleiden, indem er langsame, manuelle Prüfungen durch automatisierte und konsistente Prozesse ersetzt. Diese Lösung bietet die hochwertige Grundlage, die für präzise KI- und Analyseergebnisse erforderlich ist, und beschleunigt gleichzeitig die Erkennung von Qualitätslücken durch On-Demand-Funktionen wie KI-gesteuerte Regelempfehlungen und automatisierte Datenprofilierung. Darüber hinaus gewährleistet das System Transparenz und kontinuierliche Verbesserung, indem es spezifische ungültige Zeilen-IDs meldet und die Behebung von Problemen anhand historischer KPI-Berichte nachverfolgt, die die Qualitätsentwicklung im Zeitverlauf überwachen.
Das auf einer hochgradig anpassungsfähigen Architektur basierende Tool unterstützt wichtige Plattformen wie Snowflake, Databricks, Cloudera und Oracle unter Verwendung verschiedener Engines wie Spark, Python und nativem SQL. Während die Lösung in Oracle-Umgebungen ausgiebig getestet wurde, gewährleistet ihre flexible Architektur nahtlose Kompatibilität mit anderen RDBMS, darunter MS SQL Server, PostgreSQL und MySQL. Es lässt sich an spezifische Unternehmensanforderungen anpassen und verfügt über eine grafische Benutzeroberfläche zur Regelbearbeitung sowie einen robusten Lebenszyklus-Management-Prozess für die Regelbereitstellung in Entwicklungs‑, UAT- und Produktionsumgebungen. Um eine proaktive Governance zu gewährleisten, integriert das Framework Warnsysteme und Workflow-Automatisierung, um Datenverantwortliche über Qualitätsprobleme zu benachrichtigen, und gewährleistet gleichzeitig hohe Skalierbarkeit und Parallelität über alle unterstützten Datenbanktypen hinweg.
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