Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten die Grundlage für Entscheidungen bilden, denen Sie vertrauen können.
Überblick
Hochwertige Daten sind entscheidend für den Erfolg Ihres Unternehmens. Mit den Tools von IBM für Datenqualität können Sie Risiken minimieren, fundierte Entscheidungen treffen und Innovationen fördern – und gleichzeitig die Compliance und das unternehmensweite Vertrauen in Ihre Daten gewährleisten. Die Tools von IBM für Datenqualität ermöglichen es Unternehmen, umfassende Datenprofile zu erstellen, die Qualität zu bewerten und Probleme zu identifizieren und zu lokalisieren, bevor sie sich auf die Entscheidungsfindung auswirken.
Steigern Sie das Vertrauen in Ihre Daten, damit Führungskräfte Entscheidungen auf der Grundlage von Fakten statt Annahmen treffen können.
Gewährleisten Sie die Einhaltung von Compliance- und Branchenvorschriften durch konsistente Data Governance und Berichterstellungsfunktionen.
Sparen Sie Zeit und Ressourcen, indem Sie manuelle Datenkorrekturen durch automatisierte Workflows eliminieren und die Identifizierung von Datenqualitätsproblemen beschleunigen, wenn diese mit Datenherkunftsinformationen überlagert werden.
Reduzieren Sie Geschäftsrisiken durch Echtzeit-Einblicke in Datenqualitätslücken.
Funktionen
Nutzen Sie KI-gestützte Automatisierung, um technische Metadatenprofile zu identifizieren und zu aktualisieren. Generieren Sie automatisch Datenqualitätsprüfungen auf der Grundlage erkannter Primär-Fremdschlüssel-Beziehungen und historischer Stabilitätsmuster. Dieser optimierte Prozess gewährleistet, dass alle Ihre Daten unabhängig von ihrem Speicherort die erforderliche Aufmerksamkeit erhalten und für die Verwendung durch KI und Analysen in Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen vorbereitet werden.
Überwachen Sie Datenströme, um sicherzustellen, dass alle in Ihre Systeme eingehenden Informationen den unternehmensweiten Qualitätsstandards entsprechen.
Automatisieren Sie die Erkennung und Behebung von Dateninkonsistenzen mit intelligenten Workflows, die die Ursache der Probleme angehen. Identifizieren und beheben Sie Inkonsistenzen, Duplikate und Fehler in Ihrer Datenlandschaft mithilfe intelligenter Algorithmen für höhere Genauigkeit.
Durch den Einsatz aktiver Metadaten können Unternehmen automatisch Datenqualitätsprüfungen mit relevanten Geschäftsbegriffen durchführen. Dieser Ansatz reduziert den manuellen Aufwand für die Überwachung der Datenqualität erheblich und gewährleistet gleichzeitig die Einhaltung sowohl geschäftlicher als auch domainspezifischer Anforderungen.
Überwachen Sie die Einhaltung der Datenqualitätsstandards gemäß den SLA-Regeln, um Korrekturmaßnahmen dort zu konzentrieren, wo sie am dringendsten erforderlich sind. So können Ihre Teams effizient arbeiten, ohne die Integrität Ihrer Datenpipeline zu beeinträchtigen.
Nutzen Sie künstliche Intelligenz, um Ihre Datenqualität zu bewerten und umsetzbare Erkenntnisse zu Verbesserungsmöglichkeiten zu erhalten. Dokumentieren Sie die Entwicklung der Datenqualität im Zeitverlauf, um eine vollständige Rückverfolgbarkeit für Compliance-Zwecke und Entscheidungsfindungen zu gewährleisten.
Verbinden Sie sich mit einer Vielzahl von Datenquellen, Plattformen und Anwendungen, um eine einheitliche Datenlandschaft zu gewährleisten.
Nutzen Sie KI-gestützte Automatisierung, um technische Metadatenprofile zu identifizieren und zu aktualisieren. Generieren Sie automatisch Datenqualitätsprüfungen auf der Grundlage erkannter Primär-Fremdschlüssel-Beziehungen und historischer Stabilitätsmuster. Dieser optimierte Prozess gewährleistet, dass alle Ihre Daten unabhängig von ihrem Speicherort die erforderliche Aufmerksamkeit erhalten und für die Verwendung durch KI und Analysen in Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen vorbereitet werden.
Überwachen Sie Datenströme, um sicherzustellen, dass alle in Ihre Systeme eingehenden Informationen den unternehmensweiten Qualitätsstandards entsprechen.
Automatisieren Sie die Erkennung und Behebung von Dateninkonsistenzen mit intelligenten Workflows, die die Ursache der Probleme angehen. Identifizieren und beheben Sie Inkonsistenzen, Duplikate und Fehler in Ihrer Datenlandschaft mithilfe intelligenter Algorithmen für höhere Genauigkeit.
Durch den Einsatz aktiver Metadaten können Unternehmen automatisch Datenqualitätsprüfungen mit relevanten Geschäftsbegriffen durchführen. Dieser Ansatz reduziert den manuellen Aufwand für die Überwachung der Datenqualität erheblich und gewährleistet gleichzeitig die Einhaltung sowohl geschäftlicher als auch domainspezifischer Anforderungen.
Überwachen Sie die Einhaltung der Datenqualitätsstandards gemäß den SLA-Regeln, um Korrekturmaßnahmen dort zu konzentrieren, wo sie am dringendsten erforderlich sind. So können Ihre Teams effizient arbeiten, ohne die Integrität Ihrer Datenpipeline zu beeinträchtigen.
Nutzen Sie künstliche Intelligenz, um Ihre Datenqualität zu bewerten und umsetzbare Erkenntnisse zu Verbesserungsmöglichkeiten zu erhalten. Dokumentieren Sie die Entwicklung der Datenqualität im Zeitverlauf, um eine vollständige Rückverfolgbarkeit für Compliance-Zwecke und Entscheidungsfindungen zu gewährleisten.
Verbinden Sie sich mit einer Vielzahl von Datenquellen, Plattformen und Anwendungen, um eine einheitliche Datenlandschaft zu gewährleisten.
Ressourcen
Auto DQ verbindet geschäftliche Anforderungen mit technischen Regeln und unterstützt Datenanbieter sowie nicht-technische Anwender bei der Automatisierung einer skalierbaren, kontextbezogenen Überwachung der Datenqualität.
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