erwin Data Quality

Zuverlässige, vertrauenswürdige Daten erfordern unternehmensweite Transparenz und gut integrierte, erweiterte Tools, um eine gleichbleibend hohe Datenqualität zu gewährleisten. erwin Data Quality bietet Unternehmen einen besseren Überblick über und ein besseres Verständnis für die Datenqualität sowie die Möglichkeit, diese durch automatisiertes Data Profiling und Datenqualitätsbewertung, verbraucherfreundliche Datenqualitätserkennung und plattformübergreifende Datenbeobachtbarkeit und Warnmeldungen zu verbessern. Stellen Sie mit erwin sicher, dass Ihre Daten vertrauenswürdig und KI-fähig sind.

Request a Demo

KI erfordert zuverlässige Daten und vertrauenswürdige Modelle

Entdecken Sie, wie integrierte Datenqualität und Beobachtbarkeit die KI-Governance unterstützen können

Aufbau von Vertrauen in Daten und Sicherstellung ihrer KI-Fähigkeit

erwin Data Quality, Teil von erwin Data Intelligence, liefert integrierte, automatisierte Datenqualitätstransparenz und die erweiterten Datenqualitäts-Tools zur Unterstützung von Daten- und KI-Governance, zur Förderung des Datenvertrauens und zur Aufrechterhaltung der Qualität kritischer Datenquellen. erwin Data Quality basiert auf der erweiterten Datenqualitätsplattform von DQLabs und wurde vom Gartner 2024 Magic Quadrant for Augmented Data Quality Solutions anerkannt. Die Lösung nutzt Metadaten, die in erwin Data Catalog gespeichert sind, um das Data Profiling und die Datenqualitätsbewertung zu automatisieren. Daraus werden Bewertungen der Datenqualität erstellt, die überall in erwin Data Intelligence zur Verfügung stehen. Plattformübergreifende Datenbeobachtbarkeit, Alarmtriage und selbstlernende Plattformfunktionen in Kombination mit verbraucherfreundlicher Datenqualitätserkennung und Qualitätsproblemverwaltung ermöglichen es Datenqualitätsingenieuren, Governance-Teams und Stakeholdern, effizient zusammenzuarbeiten, um qualitativ hochwertige Datenpipelines sicherzustellen.

Datenqualitätsautomatisierung mit integrierter Intelligence

Steigern Sie die Data Intelligence und verwalten Sie den gesamten Datenqualitäts-Lebenszyklus mit erwin Data Quality. Verbinden Sie Data Intelligence, Automatisierung und eine integrierte, moderne erweiterte Datenqualitätsplattform mit zugänglichen Datenqualitäts-Tools, um das Data Profiling, die Qualitätsbewertung, die laufende Qualitätsüberwachung, die Reaktion auf Probleme sowie die Datenbereinigung für Ihre kritischsten Datenquellen zu automatisieren. Stellen Sie die Zuverlässigkeit Ihrer Daten für die Verwendung durch KI sicher, verbessern Sie die Datenqualität, reduzieren Sie Betriebskosten und Risiken und erweitern Sie die Transparenz der Datenqualität auf das gesamte Unternehmen, um zur Entscheidungsfindung bezüglich der Datenverwendung beizutragen und das Vertrauen in die Daten zu fördern.

Metadatengesteuerte Bewertung der Datenqualität

Automatisierung von Datenerkennung und Data Profiling

Umfassende Sichtbarkeit der Datenqualität

Plattformübergreifende Datenbeobachtbarkeit

Nutzerfreundliche Erkennung der Datenqualität

Analyse des Datenverhaltens

Tools für die Datenbereinigung

Zusammenarbeit bei der Datenbereinigung

Dashboards für Datenqualität

Einfache Konnektivität von Datenquellen

http://default

Sichtbarkeit der Datenqualität

Erhöhen Sie die Sichtbarkeit und das Verständnis für die Qualität der Quelldaten durch spezielle Dashboards für die Datenqualitäts-Stakeholder und eine integrierte Datenqualitätsbewertung in erwin Data Intelligence. Sehen Sie Datenqualitätsbewertungen im Datenkatalog, in der Datenherkunft und in Mindmaps sowie bei der Durchführung von Auswirkungsanalysen. Datenqualitätsbewertungen können auch als eine Komponente innerhalb der automatisierten Datenbewertung in erwin Data Marketplace genutzt werden.

Data Profiling und Analysen

Nutzen Sie Datenkatalog-Metadaten, um eine Qualitätsbewertung einer neuen Datenquelle zu starten. Anschließend können Sie die KI-/ML-gestützte automatische Erfassung und Profiling in erwin Data Quality verwenden, um Datenmuster zu erkennen und automatisch Datenqualitätsbewertungen zu erstellen Die leicht verständlichen Datenqualitätsbewertungen, die überall in erwin Data Intelligence genutzt werden, dienen der IT-Abteilung, den Data-Governance-Teams und den Geschäftsanwendern als Orientierungshilfe bei der Datennutzung und der Verbesserung der Datenqualität.

Nutzerfreundliche Erkennung der Datenqualität

Nutzen Sie die Such- und Filterfunktionen, wie Sie sie von Online-Stores kennen, um die Datenqualität zu erkunden. Betrachten Sie Assets, Tabellen, Ansichten, Attribute, Berichte und mehr nach Datenqualitätsscores, Warnmeldungen, Domänen, Anwendungen usw., um schnell die benötigten Informationen zu finden.

Plattformübergreifende Datenbeobachtbarkeit

Sorgen Sie für zuverlässige Daten mit plattformübergreifender Datenbeobachtbarkeit, die wichtige Datenquellen und kritische Datensätze zur Unterstützung der KI-Nutzung kontinuierlich überwacht. Sofort einsatzbereite Qualitätsmaßnahmen und die automatische Bereitstellung während der Profilerstellung werden mit der fortschrittlichen Anomalieerkennung ohne Code kombiniert, um Sie zu warnen, wenn die Daten die akzeptablen Schwellenwerte unterschreiten. So können Sie Warnmeldungen schnell einordnen und entsprechend handeln. Die Selbstlernfunktionen der Plattform entwickeln Qualitätsmaßnahmen auf der Grundlage Ihrer Alarmreaktionen für eine effiziente zukünftige Überwachung.

Datenbereinigung

Verwenden Sie Datenbereinigungstools wie referenz- oder ML-basierte Kuratierungs- und Parsing-Regeln, um schlechte Daten auf intelligente Weise zu bereinigen und anzureichern. Integrieren Sie bei Bedarf zusätzliche Lösungen für Datenbereinigung- und -anreicherung von Drittanbietern. Generieren Sie Codierungsskripte für die Verwendung in ETL- und anderen Datenpipeline-Verwaltungs-Tools, um die Problemlösung zu beschleunigen.

Zusammenarbeit bei der Datenqualität

Verbessern Sie die Datenqualität durch Scoring, Visualisierungen und Dashboards. Nutzen Sie dialogorientierte Tools und integrierte Problemverfolgung, um die Zusammenarbeit bei der Verbesserung der Datenqualität zu unterstützen. Senden Sie Warnmeldungen und erweitern Sie Problem-Workflows über E-Mail, Microsoft Teams, Slack, JIRA und ServiceNow. Sorgen Sie dafür, dass Stakeholder sich engagieren und bei Initiativen zur Datenqualität zusammenarbeiten.

Holen Sie sich Ihren Forrester Data Quality Solutions Landscape Report

Lernen Sie die wichtigsten Anwendungsfälle für Datenqualität kennen und erfahren Sie, wie sich die 26 Marktlösungen in ihrem Ansatz unterscheiden.

Der Nutzen einer integrierten Datenqualität

Hochwertige Daten sind für Unternehmen von immenser Bedeutung, wenn es um die Verbesserung von Geschäftsergebnissen, die Optimierung von Betriebskosten und die Reduzierung von Risiken insgesamt geht. Unternehmen wünschen sich daher tiefergehende integrierte Funktionen für Datenqualität und Sichtbarkeit, damit nicht nur IT- und Daten-Governance-Teams, sondern auch sämtliche geschäftliche Benutzer die angemessene Verwendung von Daten sicherstellen und das Vertrauen in die Daten aufbauen können.

Steward Bond Der Nutzen einer integrierten Datenqualität

    Support und Services
    Unsere Self-Service-Tools helfen Ihnen bei der Installation und Konfiguration Ihres Produkts sowie bei der Fehlerbehebung.

    Finden Sie jetzt die richtige Support-Stufe für die individuellen Anforderungen Ihrer Organisation!