Datenintegrität in jeder Pipeline
DataConnect kombiniert hybride Integration mit KI-gestützter Datenqualität, sodass Teams Daten während ihres Durchlaufs durch die Pipelines automatisch bewerten, korrigieren und überwachen können, bevor Probleme die Analyse, den Betrieb oder die KI erreichen.
Die meisten KI-Anwendungen in Unternehmen basieren auf Daten, die nie aussagekräftig genug waren
Unverbundene Systeme, manuelle Regeln und reaktive Prozesse führen dazu, dass Datenteams Problemen hinterherlaufen, anstatt Analytics und KI zu ermöglichen. Jede neue Datenquelle, jede Schemaänderung und jede Datenpipeline erhöht den Aufwand, der erforderlich ist, um zuverlässige Daten in der vom Unternehmen geforderten Geschwindigkeit bereitzustellen.
Daten, die über verschiedene Systeme verteilt sind
Die Daten sind auf Cloud-, On-Premises- und hybride Architekturen verteilt, was es schwierig macht, eine beständige Qualität und Vertrauenswürdigkeit zu gewährleisten.
Die Qualitätsprüfung erfolgte zu spät
Viele Unternehmen entdecken Qualitätsprobleme erst, wenn diese bereits in Dashboards, Analytics oder KI-Systemen auftauchen – zu einem Zeitpunkt, an dem die Behebung kostspieliger und mit größeren Betriebsbeeinträchtigungen verbunden ist.
Die manuelle Datenqualitätssicherung kann nicht mithalten
Da das Datenvolumen wächst, sich Schemata weiterentwickeln und neue Quellen hinzukommen, lassen sich manuelle Profilerstellung, Regelpflege und Fehlerbehebung nur noch schwer skalieren.
Datenqualität beginnt bereits in der Pipeline
Bei der herkömmlichen Datenqualitätssicherung wird erst dann eingegriffen, nachdem die Daten bereits übertragen wurden. Probleme, die in Dashboards oder KI-Ergebnissen zutage treten sind bereits früher – in den Datenpipelines – entstanden, und ihre Behebung ist kostspieliger, sobald sie sich ausgebreitet haben. DataConnect bewertet, korrigiert und überwacht Daten kontinuierlich, während sie durch die Pipelines fließen, und verschafft den Teams so die nötige Transparenz, um Probleme frühzeitig zu erkennen und zu beheben, bevor sie sich weiterverbreiten.
Alles, was Sie für eine kontinuierliche Datenintegrität benötigen
DataConnect vereint hybride Integration, KI-gestützte Datenqualität und die Beobachtbarkeit von Datenpipelines auf einer einzigen Plattform.
Führen Sie Ihre Daten zusammen
Verbinden Sie Hybridsysteme, ohne bestehende Investitionen ersetzen zu müssen.
Integrieren Sie Cloud-, On-Premises-, SaaS-, moderne Data Warehouses und Altsysteme über eine einzige Plattform mit über 200 vorgefertigten Konnektoren und Apache Spark-Verarbeitung. Visuelle Pipelines und Unternehmensorchestrierung leiten Daten dorthin, wo sie benötigt werden, ohne dass bestehende Investitionen ersetzt werden müssen.
Verbesserung der Datenintegrität
Probleme erkennen und beheben, bevor sie sich auf Analytics, den Betrieb oder die KI auswirken.
Mithilfe von KI werden Daten anhand von über 1.200 semantischen Typdefinitionen ausgewertet, um Anomalien zu identifizieren, Felder zu klassifizieren und automatisch Qualitätsregeln zu generieren. Die Teams prüfen die KI-Empfehlungen anhand der tatsächlichen Daten und führen Korrekturen dann mit einem einzigen Klick durch, anstatt Regeln manuell zu erstellen.
Vertrauen Sie auf die Daten, die hinter jeder Entscheidung stehen
Überwachen Sie die Datenqualität von der Quelle bis zur Nutzung.
Der Datenqualitätsindex erfasst die Eignung von Datensätzen im Zeitverlauf. Durch die Erkennung von Schema-Drift, Schwellenwertwarnungen und die Beobachtbarkeit der Datenpipeline werden aufkommende Probleme frühzeitig erkannt, sodass Teams Maßnahmen ergreifen können, bevor die Probleme die nachgelagerten Analytics- oder KI-Prozesse erreichen.
Erleben Sie Datenintegrität in der Praxis
Von Rohdaten zu zuverlässigen Pipelines in vier Schritten
DataConnect kombiniert hybride Integration, KI-gestützte Fehlerbehebung und kontinuierliche Überwachung, um unternehmensweit zuverlässige Daten bereitzustellen.
Daten zusammenführen
Verbinden Sie Cloud-, On-Premises-, SaaS-, Datenbank- und Altsysteme über eine hybride Integrationsplattform, ohne bestehende Investitionen ersetzen zu müssen.
Datenqualität verstehen
Daten profilieren, Anomalien erkennen, die Qualität bewerten und feststellen, wo Probleme ihren Ursprung haben und welche Auswirkungen sie haben.
Verbesserung der Datenintegrität
Setzen Sie KI-gestützte Empfehlungen ein, standardisieren Sie Daten und automatisieren Sie Korrekturen, bevor Probleme die Bereiche Analytics, Betrieb oder KI erreichen.
Die Datenintegrität langfristig gewährleisten
Überwachen Sie Datenqualität, Schemaabweichungen, Datenherkunft und die Beobachtbarkeit der Datenpipelines, um aufkommende Probleme frühzeitig zu erkennen und sicherzustellen, dass die Maßnahmen zur Behebung dieser Probleme wirken.
Sehen Sie sich DataConnect in Aktion an
Fünf Datenprobleme, für die DataConnect entwickelt wurde
Vertrauenswürdige Daten für KI aufbereiten
KI verbessert die Qualität der Daten, die sie erhält. DataConnect profiliert, bereinigt und standardisiert Daten, bevor sie in KI-Modelle gelangen. Dadurch wird das Risiko unzuverlässiger Ergebnisse verringert und die Genauigkeit KI-gestützter Entscheidungen in großem Maßstab verbessert.
Erstellen Sie Analysen auf der Grundlage von Daten, denen Sie vertrauen
Qualitätsprobleme in Dashboards haben ihren Ursprung in den Pipelines. DataConnect erkennt und behebt Probleme bereits im Vorfeld, sodass Geschäftskennzahlen, Berichte und KPIs vom Zeitpunkt ihrer Veröffentlichung an korrekte Daten widerspiegeln.
Daten in hybriden Umgebungen miteinander verknüpfen
Übertragen Sie Daten über eine einzige Integrationsplattform hinweg zwischen Cloud-, On-Premises-, SaaS- und Altsystemen und bewerten und verbessern Sie dabei die Qualität während des Datenflusses. Über 200 vorgefertigte Konnektoren decken moderne Plattformen und Altsysteme ab, darunter Mainframe- und AS/400-Umgebungen, die von cloudnativen Tools nicht abgedeckt werden.
Manuelle Datenaufbereitung reduzieren
DataConnect erstellt Ihre Datenqualitätslösung auf der Grundlage der beim Scan gewonnenen Erkenntnisse. Die Teams prüfen und genehmigen die von der Generativen KI generierten Regeln, anstatt sie manuell zu erstellen, und die Korrekturmaßnahmen werden nach der Genehmigung automatisch ausgeführt. Weniger Zeitaufwand für die Regeln bedeutet mehr Zeit für neue Dateninitiativen.
Fragmentierte Ansätze ersetzen
Die meisten Unternehmen setzen mehrere Datenqualitäts-Tools mit uneinheitlichen Ansätzen ein und verfügen über keinen einheitlichen Überblick über den Zustand ihrer Daten. DataConnect bietet einen einheitlichen Workflow für die Profilerstellung, Korrektur, Überwachung und Beobachtbarkeit von Datenpipelines in hybriden Umgebungen, wodurch der Aufwand für die Tool-Verwaltung reduziert und ein einheitlicher Standard für die Datenintegrität gewährleistet wird.
Entwickelt für moderne Datenintegration und -qualität
Integrieren, bewerten, korrigieren und überwachen Sie Daten mithilfe hybrider Integration, KI-gestützter Automatisierung und durchgängiger Transparenz von der Quelle bis zur Nutzung.
Datenqualität mit KI-Unterstützung bewerten
Automatische Bewertung der Datenqualität mithilfe von über 1.200 semantischen Typdefinitionen, um Daten zu profilieren, Anomalien zu identifizieren, Felder zu klassifizieren und Qualitätsregeln zu empfehlen. Anhand der Bewertungsergebnisse können Teams Korrekturmaßnahmen entsprechend der Dringlichkeit der wichtigsten Probleme priorisieren.
Datenprobleme mit KI-generierten Regeln und einem Klick beheben
Verbessern Sie die Datenqualität mit KI-gestützten Korrekturvorschlägen und automatisierter Regelerzeugung, wodurch der manuelle Aufwand reduziert, die Beständigkeit verbessert und Probleme gelöst werden können, bevor sie sich auf nachgelagerte Systeme auswirken.
Vorbeugen statt reagieren: Überwachen Sie die Datenqualität, bevor sich Probleme ausbreiten
Behalten Sie mit dem Data Quality Index, der Erkennung von Schema-Abweichungensowie Pipeline Beobachtbarkeit die Kontrolle, um aufkommende Probleme frühzeitig zu erkennen und den Fortschritt bei der Behebung messen zu können.
Hybride Daten verknüpfen, ohne dabei Abstriche bei der Qualität machen zu müssen
Verbinden Sie Cloud, On-Premises, SaaS- und Altsysteme mit über 200 Konnektoren und Apache Spark-Verarbeitung und stellen Sie dabei die Datenqualität sicher, während die Daten zwischen den Systemen übertragen werden.
Datenqualität im Kontext betrachten
Eine durchgängige Datenherkunftsverfolgung zeigt, woher Daten stammen, wie sie durch die Pipelines fließen und wo Qualitätsprobleme erstmals auftreten. Die Integration in die Actian Data Intelligence-Plattform erweitert die Transparenz auf den Datenkatalog, die Beobachtbarkeit von Unternehmensdaten und die Analytics, sodass Teams die vollständigen Auswirkungen von Qualitätsproblemen auf nachgelagerte Prozesse nachvollziehen können.
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Datenqualität mit KI-Unterstützung bewerten
Automatische Bewertung der Datenqualität mithilfe von über 1.200 semantischen Typdefinitionen, um Daten zu profilieren, Anomalien zu identifizieren, Felder zu klassifizieren und Qualitätsregeln zu empfehlen. Anhand der Bewertungsergebnisse können Teams Korrekturmaßnahmen entsprechend der Dringlichkeit der wichtigsten Probleme priorisieren.
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Datenprobleme mit KI-generierten Regeln und einem Klick beheben
Verbessern Sie die Datenqualität mit KI-gestützten Korrekturvorschlägen und automatisierter Regelerzeugung, wodurch der manuelle Aufwand reduziert, die Beständigkeit verbessert und Probleme gelöst werden können, bevor sie sich auf nachgelagerte Systeme auswirken.
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Vorbeugen statt reagieren: Überwachen Sie die Datenqualität, bevor sich Probleme ausbreiten
Behalten Sie mit dem Data Quality Index, der Erkennung von Schema-Abweichungensowie Pipeline Beobachtbarkeit die Kontrolle, um aufkommende Probleme frühzeitig zu erkennen und den Fortschritt bei der Behebung messen zu können.
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Hybride Daten verknüpfen, ohne dabei Abstriche bei der Qualität machen zu müssen
Verbinden Sie Cloud, On-Premises, SaaS- und Altsysteme mit über 200 Konnektoren und Apache Spark-Verarbeitung und stellen Sie dabei die Datenqualität sicher, während die Daten zwischen den Systemen übertragen werden.
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Datenqualität im Kontext betrachten
Eine durchgängige Datenherkunftsverfolgung zeigt, woher Daten stammen, wie sie durch die Pipelines fließen und wo Qualitätsprobleme erstmals auftreten. Die Integration in die Actian Data Intelligence-Plattform erweitert die Transparenz auf den Datenkatalog, die Beobachtbarkeit von Unternehmensdaten und die Analytics, sodass Teams die vollständigen Auswirkungen von Qualitätsproblemen auf nachgelagerte Prozesse nachvollziehen können.
Ein Teil der gesamten Datenwertschöpfungskette von Actian für das KI-Zeitalter
Qualität in der Pipeline
Die Bewertung, Behebung und Überwachung erfolgen während der Datenverarbeitung in den Integrations-Workflows. Die Teams beheben Probleme direkt an der Quelle, bevor sie sich in nachgelagerten Systemen verstärkt auswirken.
Vollständige Aufzeichnung im Kontext
Wenn DataConnect ein Qualitätsproblem meldet, sehen die Teams die vollständige Aufzeichnung im Kontext und nicht nur das betroffene Feld. Dank dieses Kontexts lassen sich die geschäftlichen Auswirkungen schneller erfassen, Korrekturmaßnahmen überprüfen und Regeln erstellen, die tatsächlich funktionieren.
Bringen Sie Ihr eigenes LLM mit
DataConnect führt die Authentifizierung bei jedem beliebigen KI-Dienst durch. Teams wählen ihre eigenen Modelle aus, verwalten die Token-Kosten nach Auftragsart und behalten die vollständige Rückverfolgbarkeit darüber, wie KI-Empfehlungen generiert werden. Keine Bindung an einen Anbieter.
Grundlagen der Datenintelligenz
DataConnect dient als Integrations- und Qualitätsebene für die Actian Data Intelligence-Plattform und liefert die zuverlässigen Daten, auf denen die Funktionen für die Datenkatalogisierung, die Beobachtbarkeit von Unternehmensdaten und Analytics basieren.
Sehen Sie sich DataConnect in Aktion an
Buchen Sie eine 30-minütige Demo. Wir zeigen Ihnen, wie DataConnect Daten in einer echten Hybridumgebung erfasst, bereinigt und überwacht.
Was Sie sehen werden:
- KI-gestützte Profilerstellung, die Ihre Daten analysiert und automatisch Qualitätsregeln generiert.
- Intelligente Fehlerbehebung mit vollständiger Aufzeichnung, sodass Teams jede Korrektur vor der Ausführung überprüfen können.
- Der Datenqualitätsindex überwacht den Zustand der Daten in Echtzeit.
- Hybride Konnektivität zwischen Cloud, On-Premises, SaaS und Altsystemen.
- „Bring Your Own LLM“: Authentifizieren Sie sich bei jedem beliebigen KI-Dienst und managen Sie die Kosten nach einzelnen Aufträgen.
- Wie sich DataConnect in die übergeordnete Actian Data Intelligence-Plattform einfügt.
KI-gestützte Profilerstellung, die Ihre Daten analysiert und automatisch Qualitätsregeln generiert.Buchen Sie eine DataConnect-Live Demo
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