Datenqualität ist die Grundlage für verlässliche Entscheidungen und oft eine der grössten Herausforderungen. Mit der DQ-Engine schaffen Sie Transparenz, reduzieren manuellen Aufwand und legen die Basis für effiziente Prozesse sowie AI-gestützte Anwendungen.
Die Pain Points im Datenqualitätsmanagement
- Manuelle Datenprüfung: Dezentrale, meist Excel-basierte Kontrollen verursachen hohen Aufwand und Inkonsistenzen.
- Späte Fehlererkennung: Probleme werden erst im Reporting sichtbar.
- Fehlende Transparenz: Kein klarer Überblick über die Datenqualität.
- Systembrüche: widersprüchliche Daten aus verschiedenen Quellen.
- Hoher Aufwand: Abstimmungen und Korrekturen treiben die Kosten in die Höhe.
Der Weg zu verlässlicher Datenqualität
Die DQ-Engine automatisiert und zentralisiert Datenqualitätsprüfungen und integriert sich nahtlos in bestehende Systemlandschaften. Sie erkennt Fehler frühzeitig, schafft Transparenz über die Datenqualität und reduziert manuelle Aufwände deutlich. Dadurch entstehen effizientere Prozesse, verlässlichere Reports und eine stabile Grundlage für Automatisierung sowie AI-Anwendungen.
Business Impact mit der DQ-Engine:
- Bis zu 30–50 % weniger Prüfaufwand
- Bis zu 50 % weniger Fehler im Reporting
- deutlich verbesserte Prozesse und Automatisierbarkeit
Implementierung der DQ-Engine in 3 Schritten
- Daten bereitstellen
Relevante Daten werden aus bestehenden Systemen bereitgestellt (z.B. API, Excel, Datenbank). - DQ-Checks definieren
Gemeinsame Definition von Regeln zur Datenqualität (z. B. Vollständigkeit, Plausibilität, Konsistenz), basierend auf Business-Anforderungen und Systemlogik. - DQ-Engine aufsetzen
Implementierung der Engine inkl. automatisierter Checks, Monitoring und Reporting; Ergebnisse werden kontinuierlich überwacht und transparent dargestellt.