AI Use Cases
synvert Accelerators
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Die Menge an gespeicherten Daten steigt heutzutage rasant an. Um den Überblick zu behalten und die Korrektheit der Daten sicherzustellen, ist ein Data Quality Management daher unumgänglich. So arbeiten Sie datengetrieben und erzielen den größtmöglichen Mehrwehrt aus Ihrem Datenreichtum.
Die Menge an gespeicherten Daten steigt heutzutage rasant an. Um den Überblick zu behalten und die Korrektheit der Daten sicherzustellen, ist ein Data Quality Management daher unumgänglich. So arbeiten Sie datengetrieben und erzielen den größtmöglichen Mehrwehrt aus Ihrem Datenreichtum.
Damit Sie die richtigen Entscheidungen treffen können, brauchen Sie verlässliche Informationen. Es kommt also nicht nur darauf an, Daten zu sammeln, sondern ihre Qualität muss in einem aktiven Prozess sichergestellt werden. In einem Data Warehouse werden üblicherweise Daten aus uneinheitlichen Quellen zusammengeführt, was eine häufige Fehlerquelle darstellt. Aber auch die Quellen selbst müssen gewöhnlich geprüft und aufbereitet werden.
Diese Kriterien sind notwendig, um eine hohe Datenqualität zu erreichen.
Fehlerfreiheit – die Daten stimmen mit den Quellen überein und bilden die reale Welt ab.
Vollständigkeit – alle entscheidungsrelevanten Daten sind vorhanden und verfügbar.
Konsistenz – die Daten aus verschiedenen Quellen widersprechen einander nicht und es gibt nur eine Wahrheit.
Aktualität – die Daten sind zum Zeitpunkt einer Entscheidung immer auf dem benötigten Stand.
Validität – die Daten stimmen mit den definierten Geschäftsregeln überein und sind im gültigen Bereich.
Eindeutigkeit – die Daten sind nicht mehrfach vorhanden und können eindeutig identifiziert werden.
synvert beherrscht durch 30-jährige Erfahrung im Data Warehousing den gesamten Datenqualitäts-Prozess. Neben dem Data Quality Management gehören auch das Metadata- und Master Data Management sowie Datenkataloge zur umfassenden Strategie.
Wir haben das Wissen und die Erfahrung, ein effizientes Daten-Qualitäts-Management in Ihrem Unternehmen zu etablieren. Dazu gehört die Entwicklung von DQ-Regeln, DQ-Kriterien, DQ-Messungen, DQ-Scorecards und Dashboards.
Wir beherrschen die unterschiedlichen DQ-Use Cases von der Adressbereinigung von Kundendaten bis zur Sicherstellung der DQ bei IoT-Daten. Wir kennen die DQ-Anforderungen unterschiedlicher Branchen von Bondaten im Einzelhandel bis zu besonders sensiblen Daten im Healthcare-Bereich.
Wir haben sehr viel Erfahrung sowohl mit einer Vielzahl kommerzieller Toolhersteller wie Informatica, IBM, Oracle und Talend als auch mit entsprechenden Open Source-Produkten und kennen zudem eine Reihe individuell erstellter DQ-Lösungen.
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