Überblick

Was ist die Datenaufbereitung?

Die Datenaufbereitung ist ein Self-Service-Vorgang, bei dem unterschiedliche, ungeordnete Rohdaten in eine klare, konsistente Ansicht konvertiert werden. Der Prozess umfasst das Suchen, Bereinigen, Transformieren, Organisieren und Erfassen von Daten. Die Vorbereitung der Daten ist entscheidend, aber zeitintensiv. Datenteams verbringen bis zu 80 % ihrer Zeit damit, Rohdaten in qualitativ hochwertige Ausgabedaten zu konvertieren, die analysiert werden können.

Hoch skalierbare IBM Datenaufbereitungsangebote nutzen automatisierte Prozesse zur Verbesserung und Beschleunigung der Datenaufbereitung. Verbringen Sie weniger Zeit mit der Aufbereitung von Daten und investieren Sie dafür mehr Zeit in die geschäftskritische Analyse, die den Nutzen steigert.

Vorteile der Datenaufbereitung

Schnellere Datentransformation

Nutzung von Machine-Learning-Empfehlungen, um Daten zu formatieren, zu verknüpfen, zu taggen und zu bereinigen. – ohne erforderliche Codierung.

Self-Service-Zusammenarbeit

Gemeinsame Nutzung von transformierten Datensätzen im gesamten Unternehmen und mit BI- und Analysetools.

Verwendung zuverlässiger Daten

Nutzung von Datengovernance-, Abstammungs- und Datenschutztools, um die Compliance zu verbessern und den Nutzen zu steigern.

IBM InfoSphere Advanced Data Preparation

IBM® InfoSphere® Advanced Data Preparation bietet Self-Service-Zugriff auf zuverlässige Daten und automatisierte Transformation, sodass Sie schneller mit der Analyse beginnen und die Aufbereitung Ihrer Unternehmensdaten beschleunigen können. Mit InfoSphere Advanced Data Preparation haben Sie die Kontrolle über Ihre Daten. Das intuitive Dashboard bietet Machine-Learning-Empfehlungen, sodass Sie Ihre Daten mit wenigen Klicks transformieren können.

Weitere Produkte

Zusätzliche Angebote mit Funktionen zur Datenaufbereitung

IBM Cloud Pak® for Data

Integration aller Ihrer Daten - vor Ort oder in einer beliebigen Cloud - auf dieser flexiblen Multicloud-Plattform.

IBM® Watson Knowledge Catalog

Zugriff, Kuratierung, Kategorisierung und gemeinsame Nutzung einsatzfähiger Daten mithilfe dieses Unternehmensdatenkatalogs.

IBM Watson Studio

Verwendung von AutoAI, um KI-Modelle zu erstellen, auszuführen und zu verwalten, sowie Optimierung von Entscheidungen im gewünschten Umfang und in jeder Cloud.

Die nächsten Schritte