Sicher durch das Daten­meer navi­gie­ren


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. 

Das rich­tige Kar­ten­ma­te­rial


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. 


Der Weg zum Ziel


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

Unsere größten Vorteile


saracus beherrscht durch 30-jäh­rige Erfah­rung im Data Ware­housing den gesam­ten Data-Qua­li­täts-Pro­zess. Neben dem Data Qua­lity Manage­ment gehö­ren auch das Meta­data- und Mas­ter Data Manage­ment sowie Daten­ka­ta­loge zur umfas­sen­den Strategie. 



Erfah­rung



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. 



Use Cases



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. 



Tools



Wir haben über die vie­len Jahre tiefe Erfahr­ungen mit einer Viel­zahl von kom­mer­zi­el­len Tool­her­stel­lern wie Infor­ma­tica, IBM, Ora­cle und Tal­end, aber auch von Open­so­urce-Pro­duk­ten sowie von indi­vi­du­ell erstell­ten DQ-Lösun­gen gesammelt. 


Lösun­gen

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