Liefern Sie KI-fähige, qualitativ hochwertige Daten mit automatischer Profilerstellung, Bereinigung und Überwachung
Mithilfe KI-gestützter Agenten und Prüfungen auf der Grundlage von maschinellem Lernen (ML) werden Ihre Daten sauber, gesetzeskonform und vernetzt gehalten.
Es gibt einen großen Unterschied zwischen gewöhnlichen Daten und Qualitätsdaten. Die Einführung von KI im großen Maßstab erfordert Datenqualitätslösungen, die damit Schritt halten können. Die Datenqualitätslösungen von IBM optimieren Genauigkeit, Vollständigkeit, Einheitlichkeit, Validierung und Einzigartigkeit. Unsere fortschrittlichen Softwaretools für die Datenqualität reduzieren die manuelle Arbeit mit automatischer Profilerstellung, Anomalieerkennung und Software zur Behebung von Problemen.
IBM kombiniert KI-Agenten, ML-gestützte Anomalieerkennung und aktive Metadaten, um Profilerstellung, Regelerstellung und Überwachung zu automatisieren. Durch die Verbindung von Qualität mit Abstammung und Governance liefert IBM vertrauenswürdige, KI-taugliche Daten über alle Systeme hinweg.
Ein offenes, hybrides Data Lakehouse, das den Zugriff auf strukturierte und unstrukturierte Daten vereinheitlicht und auf Leistung und KI ausgelegt ist.
Automatisieren Sie Profilerstellung, Anomalieerkennung und Regelgenerierung mit einer KI-gestützten Software für das Metadatenmanagement, das mit Governance und Datenabstammung verknüpft ist.
Vereinfachen Sie die Datenbereitstellung mit Pipelines für Batch, Streaming und CDC, die für Hybridumgebungen konzipiert sind.
Schaffen Sie eine zentrale Informationsquelle, indem Sie Duplikate eliminieren und Inkonsistenzen beseitigen, um die Genauigkeit für wichtige Geschäftseinheiten zu gewährleisten.
Mit unseren Experten-Services für Ihre Datenqualitätsplattform-Strategie erzielen Sie schneller einen Mehrwert durch KI. Automatisieren Sie die Profilerstellung, stärken Sie die Governance und integrieren Sie die Compliance in hybriden Umgebungen mit KI-fähigen Datenqualitätslösungen. Unsere Berater arbeiten mit Ihnen zusammen, um Datenqualitätstools zu implementieren, Workflows zu optimieren und ein Framework zu entwickeln, das zu Ihrem Unternehmen passt.