Lassen Sie nicht zu, dass falsche Daten Ihrem Unternehmen schaden
Wechseln Sie von manuellen Prüfungen und isolierten Bereinigungen zu einer proaktiven Kontrolle Ihrer Stamm- und Transaktionsdaten. Die DQC KI bietet Ihnen eine nachhaltige Lösung, um Ihre Daten automatisch zu prüfen und zu verbessern - mit menschlicher Kontrolle.
Einsatz der DQC Platform
Finden und verbessern Sie effektiv falsche Stamm- und Transaktionsdaten. Kombinieren Sie KI mit menschlicher Intelligenz und Kontrolle für volle Transparenz.
Auf 3 Pfeilern gebaut
DQC Platform für 100% zweckmäßige Daten
1) Finden Sie Datenprobleme mit AI.
- Einrichten von Datenqualitätsregeln mit Hilfe von DQC AI-Agenten
- Importieren Sie beliebige Regeln, Anforderungen oder Problembeschreibungen in natürlicher Sprache oder als Code in Sekundenschnelle
- Finden Sie Probleme in den Daten und lassen Sie den KI-Agenten alles für Sie dokumentieren
2) Verbessern Sie Daten an der Quelle mit KI und menschlichen Experten.
- Generierung von KI-Vorschlägen für Datenverbesserungen
- Behebung von Problemen an der Quelle mit Fachexperten in voller Kontrolle
- Verfolgen der Änderungshistorie für vollständige Transparenz
- Beobachten der Verbesserung der Datenqualität im Laufe der Zeit
3) Verhindern Sie Probleme an der Quelle.
- Nutzung aller Datenqualitätsregeln auf der DQC Platform über API oder SDKs
- Einbettung der DQC-Datenqualitätsregeln direkt in Kernsysteme
- Verhindern von Datenproblemen in Echtzeit in den Quellsystemen Verhindern Sie, dass schlechte Daten durch Ihre Datenpipelines / ETL-Prozesse fließen
Wie die DQC Platform die KI nutzt
Künstliche Intelligenz ist das Herzstück der DQC Platform
Die proprietäre DQC-Engine für maschinelles Lernen generiert automatisch intelligente Regeln für die Datenqualität, indem sie Ihre Datenmuster analysiert und so wochenlanges manuelles Erstellen von Regeln erspart. Dieser KI-gesteuerte Ansatz identifiziert komplexe Beziehungen zwischen Datensätzen, die manuell nur schwer und mit hohem Zeitaufwand zu erkennen wären. Die DQC Platform nutzt auch umfangreiche Sprachmodelle, die speziell für das kontextbezogene Datenverständnis entwickelt wurden, um sinnvolle Regeln und Verbesserungen für problematische Daten vorzuschlagen, indem sie sowohl auf internes Wissen als auch auf externe Quellen zurückgreift. So kann das System beispielsweise Adressen automatisch validieren, Produktbeschreibungen standardisieren oder falsch klassifizierte Artikel ohne menschliches Zutun identifizieren.
Integrationen
Beispiele
Unternehmen können durch die Verbesserung ihrer Daten einen signifikanten Mehrwert schaffen
Durch die Behandlung von Datenqualitätsproblemen an der Quelle können Unternehmen mit einer starken Grundlage beginnen und das Beste aus GenAI herausholen, erklärt Dr. Michael Spira von DQC.
Tausende Menschen in führenden Unternehmen vertrauen auf DQC
Jetzt handeln!
Fangen Sie noch heute an, Daten als Asset zu betrachten. Erfahren Sie, wie KI-Agenten Ihnen helfen können, Ihre Unternehmensdaten zu verbessern.