Gesicherte Datenqualität

Transformieren Sie die Qualität Ihrer Daten

Stellen Sie hohe Datenqualität sicher und maximieren Sie dadurch aussagekräftige Erkenntnisse, optimierte Prozesse und Transparenz.

data

Setzen Sie neue Standards für Ihre Datenprodukte

Automatisierte und benutzerdefinierte Qualitäts-Checks für Ihre Daten

Lösen Sie eine der größten Herausforderungen Ihres Daten-Teams: das Sicherstellen der Datenqualität. Mit Funktionen wie automatischem Tagging, Spalten-Labeling und anpassbaren Qualitäts-Checks erleichtert One Data Ihren Teams die Validierung von Datenprodukten. Danach sind sie problemlos für die Verwendung im Unternehmen geeignet. Sie führen Qualitäts-Checks für mehrere Datenbestände oder einzelne Datenprodukte durch – manuell, halbautomatisch oder vollautomatisch, je nach Ihren individuellen Anforderungen.

connect visual

Frühwarnsystem für Datenqualität

Die Verwaltung von Datenprodukten muss nicht stressig sein – wirklich nicht! Mit den Qualitätswarnungen in One Data können Sie automatisierte Berichte einplanen. Damit stellen Sie sicher, dass Ihre Daten die von Ihnen festgelegten Qualitätsstandards erfüllen. In den Berichten werden die Datenprodukte hervorgehoben, bei denen Abweichungen vorliegen. Durch die Verfolgungsfunktionen können Sie die Probleme bis zum Ursprung zurückverfolgen und so Fehler schnell erkennen und beheben.

Zentralisierte Daten für mehr Zusammenarbeit und Transparenz

Nachdem Sie die Qualität Ihrer Daten validiert haben, veröffentlichen Sie die einsatzbereiten Datenprodukte auf dem Marktplatz. Dort können berechtigte Benutzer problemlos auf zuverlässige, wiederverwendbare Datenprodukte zugreifen und für Ihre Anwendungsfälle nutzen. Außerdem können Sie Datenprodukte in Anwendungen wie Tableau oder Power BI bereitstellen, um schneller Erkenntnisse zu gewinnen, sowie mit externen Partnern für engere Zusammenarbeit teilen.

data at scale

Nachgewiesener Erfolg

onedata martin kemmer
Martin Kemmer, Head of Smart Factory & OT4.0, SCHOTT AG

„Dank One Data können wir verschiedene Datenquellen vernetzen und unsere gesamte Datenlandschaft in einer Landkarte visualisieren und im Handumdrehen qualitätsgesicherte Datenprodukte erstellen, den einzelnen Fachbereichen bereitstellen und für alle leicht zugänglich und damit zur Entscheidungsfindung nutzbar machen. Das Ergebnis sind nutzbare Daten, passgenaue Use Cases aus dem Lead heraus, eine klare Ownership über die Data Assets und letztendlich eine Beschleunigung aller datengetriebenen Projekte.“

Setzen Sie ein Zeichen

Datenqualität für die Fertigungsindustrie

Inkonsistente Qualität ist eines der häufigsten Probleme in der Fertigung, denn die Produktion qualitativ hochwertigerer Produkte beginnt mit der Sicherstellung qualitativ hochwertigerer Daten. Die Datenqualitätsfunktionen in One Data helfen Herstellern, genauere Erkenntnisse z.B. über Kundenzufriedenheit und Rohstoffabweichungen zu gewinnen, damit sie Qualitätsprobleme direkt beheben können.

Mehr erfahren

Datenqualität für Pharmaunternehmen

Wenn die Qualitätskontrolle buchstäblich über Leben und Tod entscheidet, ist es entscheidend, dass Pharmaunternehmen ihre Daten in bestem Zustand halten. Die Datenqualitätsfunktionen in One Data ermöglichen es Pharmaunternehmen, sichere Medikamente herzustellen, Kundenfeedback besser zu verstehen und Qualitätsprobleme frühzeitig zu erkennen.

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Datenqualität in Lieferketten

Wenn Unternehmen mit komplexen Lieferketten ihre Datenqualität vernachlässigen, leiden viele andere Bereiche des Unternehmens darunter, wie z.B. Bedarfsprognosen, Bestandsmanagement und Lieferantenbeziehungen. Die Datenqualitätsfunktionen in One Data helfen diesen Unternehmen bei der Zusammenarbeit mit Partnern und bei der präzisen Messung z.B. Bestand, Lagerkosten und Liefergeschwindigkeit.

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Kostenlose Demo

Sie möchten mehr über unsere Arbeit und Lösungen erfahren? Dann nehmen Sie an einer Demo von One Data teil und erfahren Sie, wie der AI-gestützte Data Product Builder Ihnen hilft, Ihre Daten in wertvolle Produkte zu verwandeln und den Data-Mesh-Ansatz umzusetzen.

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