Hohe Datenqualität als Basis von Geschäftsentscheidungen

Mit der Ataccama ONE Plattform erhalten Sie genaue, konsistente, vollständige und valide Daten. Wir entwickeln mit Ihnen ein Modell, das auf die IT-Infrastruktur Ihrer Organisation angepasst ist. Unsere Plattform ist leistungsstark, benutzerfreundlich und einfach anpassbar.

Datentransformationen

Mit der Ataccama ONE Plattform können Sie vordefinierte Algorithmen nutzen oder eigene erstellen. Die Algorithmen bereinigen, validieren, transformieren oder standardisieren Ihre Daten. Ihre Daten werden vollständiger und konsistenter durch den Abgleich mit Informationen aus verschiedenen Datenquellen. Dies können Sie lokal oder in der Cloud machen (Online- und Desktop-Version).

Datenabgleich

Doppelte Datensätze (von Kunden, Patienten, Produkten usw.) lassen sich mit unserer Plattform leicht identifizieren. Finden Sie mithilfe der Software-Tools von Ataccama Datensätze, die mit hoher Wahrscheinlichkeit eine Entität darstellen. Nutzen Sie die ausgefeilten Algorithmen und decken Sie Beziehungen in Ihren Daten auf.

Datenqualitäts-Firewall

Mit unserer leistungsstarken Datenqualitäts-Firewall gelangen fehlerhafte Daten gar nicht erst in Ihr System. Alle bearbeiteten oder neu eingegebenen Daten in Ihrem System werden so immer korrekt sein.

Datenqualitätsüberwachung und Berichterstattung

Behalten Sie die Qualität Ihrer Daten im Auge. Das Data Quality Dashboard (DQD) zeigt vordefinierte Trends und Messwerte und kann einfach angepasst werden. Bei Verschlechterung erhalten Sie sofort eine Nachricht. Finden Sie heraus, wo das Problem entstanden ist, indem Sie die Datensätze aufschlüsseln und die Ursache ungültiger Daten identifizieren. Sehen Sie sich die Datenhistorie an und erhalten Sie zeitnahe visuelle Berichte.

Issue Tracking und Fallbearbeitung durch den Data Steward

Der Data Quality Issue Tracker (DQIT) unterstützt Data Stewards dabei, Datenqualitätsprobleme und deren Korrektur zu überwachen. Data Stewards können manuell Abgleiche und Zusammenführungen durchführen, wenn automatisierte Prozesse nicht ausreichen. Quellsysteme werden bei Fehlerkorrektur aktualisiert. Die ursprünglich fehlerhaften Daten werden durch die korrigierten ersetzt.

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