Vergleich
DQC vs. Purview: Was sind Unterschiede?
Leitfaden zur Orientierung im Bereich Datenqualität
Zentrale Unterschiede zwischen der DQC Platform und Purview
Automatisierte, flexible Datenqualitätsregeln mit No-Code- und dialogbasierter Regelerstellung für Fachanwender, sowie SQL-/Python-Checks
Agentische Data-Improvement-Workflows statt nur regelbasierter Remediation
Best-of-breed-Fokus auf Datenqualität, systemübergreifend und mit Cloud-agnostischer Architektur
1. Automatisierte, flexible Datenqualitätsregeln mit No-Code- und dialogbasierter Regelerstellung für Fachanwender, sowie SQL-/Python-Checks
Die DQC Platform stellt domänenspezifische Datenqualitätslogik bereit, die auf die Semantik unterschiedlicher Datenbereiche wie Produkt-, Material- oder Geschäftspartnerdaten zugeschnitten ist. Anstelle generischer Prüfungen nutzt DQC Domänenwissen, um relevantere Validierungen zu erzeugen. DQC bietet über 40 vorkonfigurierte No-Code-Regeln, die für Fachanwender direkt nutzbar sind, sowie einen dialogbasierten Ansatz, bei dem Fragen wie „Welche Vollständigkeitsprüfungen sind für diese Daten sinnvoll?“ oder „Welche Konsistenzregeln sollten zwischen Bestellungen und Lagerbeständen gelten?“ gestellt werden können, um passgenaue, domänenspezifische Regelvorschläge zu erhalten. Dies führt zu weniger False Positives, höherer Signalqualität und schnellerer Time-to-Value im Vergleich zu einem One-size-fits-all-Ansatz. Zusätzlich können Nutzer mit Standard-SQL- oder Python-Syntax arbeiten, unterstützt durch DQC Coding Assistants. Purview stellt lediglich 7 integrierte No-Code-Regelvorlagen bereit; alle weiteren Regeln erfordern eine spezielle Purview-Syntax beziehungsweise Ausdruckssprache und basieren bei KI-gestützten Vorschlägen primär auf generischem statistischem Profiling statt auf dialogbasierter, domänenspezifischer Unterstützung.
2. Agentische Data-Improvement-Workflows statt nur regelbasierter Remediation
Die DQC Platform nutzt agentische Improvement-Workflows, mit denen Fach- und Techniknutzer gemeinsam kontextbezogene Korrekturen definieren können. Der DQC AI Improvement Agent verfügt über verschiedene Werkzeuge, um Verbesserungsaufgaben umzusetzen. Änderungen mit hoher Sicherheit können automatisch angewendet werden, während unsichere Fälle durch Menschen geprüft werden. Dadurch lassen sich Enrichment-, Validierungs- und Korrekturanwendungsfälle skalierbar abbilden. Purview konzentriert sich primär auf regelbasierte Bewertung und Überwachung der Datenqualität. Die eigentliche Remediation findet außerhalb von Purview statt, etwa in Tools wie Azure Data Factory oder Synapse, und erfordert manuelle Eingriffe sowie separate Werkzeuge für die tatsächliche Datenkorrektur.
3. Best-of-breed-Fokus auf Datenqualität, systemübergreifend und mit Cloud-agnostischer Architektur
Die DQC Platform ist auf automatisierte Datenqualitätsprüfungen und -verbesserungen spezialisiert und integriert bewusst Best-of-breed-Tools für angrenzende Funktionen, anstatt diese zu ersetzen. Qualitätssignale, Regeln und Improvement-Ergebnisse werden direkt in bestehende Kataloge (einschließlich Purview), BI-Tools und Workflows eingebunden, in denen Nutzer bereits arbeiten. Gleichzeitig bleibt DQC konsequent auf eine hochwertige Umsetzung entlang des gesamten Datenqualitäts-Lebenszyklus fokussiert: finden, verbessern, verhindern. Diese Best-of-breed-Spezialisierung in Kombination mit einer cloud-agnostischen Architektur ermöglicht konsistente Datenqualitätsfunktionen über unterschiedliche Data Warehouses, Datenbanken, Systeme und Cloud-Plattformen hinweg – ohne Vendor Lock-in. Purview verfolgt hingegen einen Suite-basierten Ansatz, bei dem Datenqualität gemeinsam mit Katalog-, Glossar-, Lineage- und weiteren Governance-Funktionen gebündelt wird und naturgemäß Microsoft-Datenquellen wie Fabric und OneLake priorisiert, wobei der Funktionsumfang je nach Quelle variiert.