DATENQUALITÄT:
- Qualität der Daten für festgelegte Anforderungen in Geschäftsprozessen und -entscheidungen
MACHINE LEARNING (ML):
- Algorithmen erlernen Muster auf Basis von Datenmengen
BESSERE DATENQUALITÄT DURCH INTELLIGENTE LÖSUNGEN
Eine hohe Datenqualität ist essenziell für alle Geschäftsberichte und -analysen. Klassische Methoden zur Aufrechterhaltung der Qualität erfordern die manuelle und datenspezifische Formulierung von Prozessen, Regeln und Monitoring-Ansätzen.
Diese Schritte sind zeitintensiv, fehleranfällig und müssen kontinuierlich überwacht werden.
Machine-Learning-Methoden hingegen sind in der Lage, Muster und Regeln automatisch abzuleiten, um die Datenqualität zu erhalten und zu erhöhen. Dadurch können Duplikate, Anomalien oder fehlerhafte Werte selbst in komplexen Datenstrukturen oder Medien wie Bildern oder Videos erkannt werden.
ANWENDUNGSGEBITE FÜR ML-OPTIMIERTE DATENQUALITÄT
Wir helfen Ihnen dabei, Ihre Prozesse auf Vordermann zu bringen.
- Deduplizierung: Duplikate in großen Datenmengen, die auf den ersten Blick nicht sichtbar sind, können schnell erkannt und verarbeitet werden.
- Datenbereinigung: Fehlerhafte, fehlende oder inkonsistente Daten können identifiziert und korrigiert werden.
- Anomalieerkennung: Ungewöhnliche Muster oder Ausreißer, die auf Fehler oder sogar betrügerische Daten hinweisen, können effektiv identifiziert werden.
- Datenstandardisierung: Daten können aus verschiedenen Quellen auf Basis von Mustern automatisch standardisiert werden, um die Konsistenz über verschiedene Systeme hinweg sicherzustellen.
- Datenimputation: Fehlende Werte in Datensätzen können durch Schätzungen auf Basis der Datenmenge korrigiert werden.
- Bild- und Videoskalierung: Die Qualität von Bildern oder Videos kann mit Machine Learning verbessert werden, indem es beispielsweise unscharfe Bilder erkennt und durch Schätzung von Pixeln automatisch korrigiert.
- Klassifizierung von Daten: Daten können aufgrund von Mustern automatisch kategorisiert werden, um eine bessere Organisation und leichtere Auffindbarkeit zu ermöglichen.
IHRE VORTEILE IM ÜBERBLICK.
- Verbesserte Entscheidungsfindung durch hochwertige Daten
- Automatisieren und Beschleunigen von Prozessen zur Datenbereinigung und -verarbeitung
- Kosteneinsparungen durch weniger Ressourcen für die manuelle Datenkorrektur und -bereinigung
- Effizienter Umgang mit großen und wachsenden Datenmengen
- Erkennen von Mustern und Anomalien in Daten mit hoher Genauigkeit
- Vorhersagen zukünftiger möglicher Datenfehler auf Basis von aktuellen Daten
- Anpassungsfähigkeit an neue Datenstrukturen und -muster
Wir bieten unabhängige Beratung und nutzen Best of Breed Ansätze.
- Integrieren von Machine-Learning-Algorithmen für die Datenqualität in Datenintegrationstools, zum Beispiel Talend Data Farbric
- Automatisieren der Prozessschritte vom Training bis zur Ausführung mit MLOps
- Einsetzen und Integrieren vom Machine-Learning-Stack rund um Microsoft Azure und Amazon Web Services in bestehende Prozesse
REFERENZ: DEDUPLIZIERUNG VON STAMMDATEN.
Im Rahmen eines Proof-of-Concepts wurde die Deduplizierung von textbasierten Daten in einer serviceorientierten Architektur umgesetzt. Ein Stammdatenverwaltungssystem kommunizierte über REST mit einem Webservice, der ein trainiertes Modell beinhaltet.
Durch die lose Kopplung konnten unterschiedliche Quellen an den Service angebunden. Das Modell erkannte dabei erfolgreich Duplikate und lieferte Wahrscheinlichkeiten, um die Datensätze zu markieren und einen Single-Point-of-Truth zu definieren. Dadurch konnten sich Drittsysteme und Folgeprozesse darauf verlassen, dass die Datenobjekte im Stammdatensystem eindeutig und aktuell waren.
Prodato verbindet.
Unsere Ansprechpartner stehen Ihnen für Rückfragen gerne zur Verfügung!
Melanie B. Sigl
Managing Consultant
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