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.
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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
Initiieren Sie die Bewertung der Qualität einer Datenressource auf Umgebungs-, Tabellen- oder Spaltenebene der Metadaten in erwin Data Catalog.
Automatisierung von Datenerkennung und Data Profiling
Nutzen Sie KI-/ML-fähige Erkennungsfunktionen in erwin Data Quality, um Datenmuster zu ermitteln und automatisch Geschäftsregeln für die Bewertung der Datenqualität zu erstellen. Erstellen Sie Profile automatisch basierend auf Geschäftsregeln und generieren Sie automatisch Bewertungsergebnisse zur Datenqualität.
Umfassende Sichtbarkeit der Datenqualität
Datenqualitätsscores erscheinen nicht nur in erwin Data Quality, sondern überall in erwin Data Intelligence. Außerdem werden Metadaten des Datenkatalogs, die Datenherkunft, Auswirkungsanalysen und Mindmap-Visualisierungen angezeigt. So lassen sie sich als gewichtete Komponente in der automatischen Datenwertscoring in erwin Data Marketplace verwenden.
Plattformübergreifende Datenbeobachtbarkeit
Beobachten Sie die Datenqualität in Ihrem gesamten Unternehmen und setzen Sie eine kontinuierliche Überwachung der wichtigsten Datenquellen und kritischen Datensätze ein, die die KI-Nutzung unterstützen, um Sie zu warnen, wenn die Datenqualität unter akzeptable Schwellenwerte fällt, damit Sie effektive Maßnahmen ergreifen können. Nutzen Sie die Selbstlernfähigkeiten der Plattform, um Datenqualitätsmaßnahmen auf der Grundlage von Warnmeldungen weiterzuentwickeln.
Nutzerfreundliche Erkennung der Datenqualität
Untersuchen Sie die Datenqualität mithilfe von Erkennungsfunktionen, die heutigen Online-Shopping-Seiten ähneln. Betrachten Sie Assets, Tabellen, Ansichten, Attribute, Berichte und mehr nach Datenqualitätsscores, Warnmeldungen, Domänen, Anwendungen usw.
Analyse des Datenverhaltens
Nutzen Sie Verhaltensanalysen durch Datenbeobachtbarkeitsfunktionen, um Datentrends im Zeitverlauf zu verfolgen und zukünftige Trends für die betriebliche Nutzung vorherzusagen.
Tools für die Datenbereinigung
Nutzen Sie Tools zur Datenbereinigung wie Referenz- oder ML-basierte Kuratierung und Parsing, um schlechte Daten intelligent zu bereinigen und anzureichern. Integrieren Sie Bereinigungs- und Anreicherungstools von Drittanbietern und erstellen Sie Kodierungsskripte zur Verwendung in ETL- und Datenpipeline-Management-Lösungen.
Zusammenarbeit bei der Datenbereinigung
Sichten Sie Probleme, die sich aus Warnmeldungen zur Datenbeobachtbarkeit ergeben, mithilfe der integrierten Problemverwaltungsfunktionen. Erweitern Sie die Alarmkommunikation und die Zusammenarbeit bei Problemen über erwin hinaus mit der Integration von E-Mail, Slack, Teams, JIRA und ServiceNow.
Dashboards für Datenqualität
Informieren Sie sich über den detaillierten Status der Datenqualität, Profilbewertungen, Korrelationen und die Nutzung der Plattform durch anpassbare Analyse-Dashboards mit erwin Data Quality. Außerdem können Sie sich im erwin Data Catalog-Dashboard einen Überblick über die Datenqualität verschaffen.
Einfache Konnektivität von Datenquellen
Sie können aus einer sofort einsatzbereiten Bibliothek mit Datenquellenkonnektoren zu branchenüblichen Datenquellen wie Amazon Redshift, Databricks, Google BigQuery, Microsoft Azure Synapse, SQL Server, Oracle, Snowflake und mehr auswählen.
Überblick über erwin Data Quality
erwin Data Intelligence bietet Tools für unternehmensweite Sichtbarkeit und Datenqualität sowie Automatisierung, damit Sie die Datenqualität nachvollziehen und verbessern können. Mehr erfahren:
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.
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