Datenvalidierung und -anreicherung
Versorgen Sie KI, Analysen und Geschäftsprozesse mit verlässlichen Daten, die präzise, vollständig und standardisiert sind und den realen Kontext widerspiegeln.
Schlechte Daten kosten mehr als Sie denken
Jede Entscheidung Ihrer KI ist nur so gut wie die Daten, auf denen sie basiert. Validieren Sie Ihre Daten, reichern Sie sie an und verbessern Sie Ihre Qualität , um KI und Geschäftsprozessen eine verlässliche Datenbasis zu geben.
Effizienzsteigerung durch 25 % weniger doppelte Datensätze
Schwan hat die Betriebs- und Kosteneffizienz gesteigert, indem das Unternehmen neue Kundenadressen in Echtzeit validiert.
Datenqualität entlang des gesamten Datenlebenszyklus verbessern
Datenlücken aufdecken
Erkennen Sie Probleme und Lösungen, indem Sie die Datenqualität kontinuierlich mit Data Profiling analysieren, messen, bewerten und überwachen.
Qualitätsmängel in großem Umfang beheben
Definieren Sie wiederverwendbare Regeln, um Daten über Systeme und Pipelines hinweg konsistent zu validieren, zu standardisieren und zu korrigieren.
Kontext zu Ihren Daten hinzufügen
Optimieren Sie die Ergebnisse Ihrer Modelle, indem Sie diese mit KI-tauglichen Standort-, Verbraucher- und Unternehmensdaten ergänzen.
Verlässliche Daten für KI und Analysen zugänglich machen
Stellen Sie der KI korrekte, vollständige Daten bereit, indem Sie die Datenqualität messen und optimieren und die Daten anschließend um realen Kontext ergänzen – für verlässliche Ergebnisse.
Betrug erkennen und Risiken bewerten
Decken Sie Risiken und mögliche Betrugsfälle auf, indem Sie Identitäten, Adressen und andere kritische Daten validieren und anschließend mit realen Informationen anreichern.
Ein vollständiges Kundenbild aufbauen
Erstellen Sie eine vollständige Sicht auf jeden Kunden und sorgen Sie dafür, dass alle nachgelagerten Anwendungen davon profitieren, indem Sie Kundendatensätze systemübergreifend abgleichen, validieren und anreichern.
EBOOKEinkaufsleitfaden zur Auswahl eines Anbieters für Datenqualität und -anreicherung als Service
Erfahren Sie, worauf es bei der Wahl eines Partners für Datenvalidierung und -anreicherung ankommt.
Häufig gestellte Fragen
Wie hilft Precisely, die Datenqualität für KI zu verbessern?
Analysieren, bewerten, korrigieren und überwachen Sie die Datenqualität an einer zentralen Stelle. So beurteilen Sie Probleme direkt an der Quelle und bauen einen wiederholbaren Prozess auf, der KI und Analysen durchgängig mit verlässlichen Daten versorgt.
Können wir Datenqualitätsregeln nach unseren eigenen Standards konfigurieren?
Ja. Definieren und konfigurieren Sie wiederverwendbare Geschäftsregeln für Vollständigkeit, Konformität, Gültigkeit und Aktualität, die Ihre spezifischen Datenprobleme und Ihre Risikotoleranz widerspiegeln – statt pauschaler Standardprüfungen.
Funktioniert die Lösung von Precisely für Datenvalidierung und -anreicherung mit unseren vorhandenen Systemen und Tools?
Ja. Die Lösung von Precisely lässt sich in Ihre vorhandenen Formulare, Anwendungen und Pipelines einbetten. Sie funktioniert mit modernen Cloud-Plattformen wie Snowflake, AWS und Databricks und enthält native Add-ons für CRM- und ERP-Systeme wie Salesforce, SAP und NetSuite.
Müssen wir unsere Plattform für Datenqualität ersetzen?
Nein. Die Lösungen von Precisely können Ihre aktuellen Plattformen für Datenqualität ergänzen oder ersetzen. Viele Teams beginnen mit einem einzigen Workflow oder Datensatz und erweitern dann auf Data Profiling, Bewertung, Korrektur und Monitoring, während sie die Datenqualität auf weniger Tools konsolidieren.
Können Sie meine Daten in Echtzeit validieren und anreichern?
Ja. Die Lösung von Precisely lässt sich per API aufrufen und ausführen, um Daten zu validieren, zu standardisieren und anzureichern, sobald sie in Ihre Workflows gelangen. Eingaben wie Namen, Telefonnummern, E-Mail-Adressen und Anschriften werden korrigiert und vereinheitlicht, bevor sie nachgelagerte Systeme erreichen.
Wie genau sind Ihre Lösungen für Adressprüfung und Geokodierung?
Adressen werden standardisiert, anhand maßgeblicher Quellen verifiziert und auf gebäudegenaue Koordinaten (Rooftop-Ebene) geokodiert. So stützen sich standortbezogene operative Entscheidungen auf verlässliche, konsistente Daten.