# Beste Datenqualitätswerkzeuge - Seite 5

  *By [Shalaka Joshi](https://research.g2.com/insights/author/shalaka-joshi)*

   Datenqualitätswerkzeuge analysieren Informationssätze und identifizieren falsche, unvollständige oder falsch formatierte Daten. Nach der Profilierung von Datenproblemen bereinigen oder korrigieren Datenqualitätswerkzeuge diese Daten basierend auf zuvor festgelegten Richtlinien. Löschen, Ändern, Anhängen und Zusammenführen sind gängige Methoden zur Bereinigung oder Korrektur von Datensätzen; Datenanalysten, Vermarkter und Vertriebsmitarbeiter sind nur einige der Positionen, die von der Nutzung von Datenqualitätslösungen profitieren.

Durch das Anvisieren und Bereinigen von Datenlisten ermöglicht Datenqualitätssoftware Unternehmen, hohe Standards für die Datenintegrität zu etablieren und aufrechtzuerhalten. Diese Lösungen sind auch hilfreich, um sicherzustellen, dass Daten diesen Standards entsprechen, basierend auf den erforderlichen Branchen-, Markt- oder internen Vorschriften. Dieser Prozess der Aufrechterhaltung der Datenintegrität verbessert die Zuverlässigkeit solcher Informationen für die geschäftliche Nutzung. Datensätze können von Kundenkontaktinformationen bis hin zu detaillierten Finanzstatistiken und vielem mehr reichen.

Datenqualitätssoftwareprodukte können auch Funktionen teilen oder mit [Master Data Management (MDM) Software](https://www.g2.com/categories/master-data-management-mdm), [Datenintegrationssoftware](https://www.g2.com/categories/data-integration) oder [Big Data Software](https://www.g2.com/categories/big-data) koexistieren. Während sie funktional gesehen tangential mit Datenqualitätslösungen verwandt sind, unterscheidet sich [Adressverifizierungssoftware](https://g2.com/categories/address-verification) durch ihre spezifischen Anwendungsfälle, den Fokus auf physische Standortdaten und die Abhängigkeit von autoritativen Standortdatenquellen zur Überprüfung der Richtigkeit.

Um in die Kategorie Datenqualität aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:

- Datenprofilierung ermöglichen und Datenanomalien identifizieren
- Grundlegende Datenbereinigungsfunktionen wie Datensatzzusammenführung, Anhängen und Löschen bereitstellen
- Datenänderung und -standardisierung basierend auf vordefinierten Regeln ermöglichen
- Automatisierte und manuelle Bereinigungsoptionen zulassen
- Vorbeugende Maßnahmen zur Erhaltung der Datenintegrität bieten




  
## How Many Datenqualitätswerkzeuge Products Does G2 Track?
**Total Products under this Category:** 244

### Category Stats (Jun 2026)
- **Average Rating**: 4.48/5 The average rating of products in this category, based on all submitted ratings
- **New Reviews This Quarter**: 127
- **Buyer Segments**: Unternehmen mittlerer Größe 46% │ Unternehmen 28% │ Kleinunternehmen 27% Represents the distribution of reviewers across all products in this category.
- **Top Trending Product**: QuerySurge (+0.91%) - Among all products in this category, QuerySurge recorded the largest rating increase compared to last month
*Last updated: June 01, 2026*

  
## How Does G2 Rank Datenqualitätswerkzeuge Products?

**Warum Sie den Software-Rankings von G2 vertrauen können:**

- 30 Analysten und Datenexperten
- 8,800+ Authentische Bewertungen
- 244+ Produkte
- Unvoreingenommene Rankings

Die Software-Rankings von G2 basieren auf verifizierten Benutzerbewertungen, strenger Moderation und einer konsistenten Forschungsmethodik, die von einem Team von Analysten und Datenexperten gepflegt wird. Jedes Produkt wird nach denselben transparenten Kriterien gemessen, ohne bezahlte Platzierung oder Einflussnahme durch Anbieter. Während Bewertungen reale Benutzererfahrungen widerspiegeln, die subjektiv sein können, bieten sie wertvolle Einblicke, wie Software in den Händen von Fachleuten funktioniert. Zusammen bilden diese Eingaben den G2 Score, eine standardisierte Methode, um Tools innerhalb jeder Kategorie zu vergleichen.

  
## Which Datenqualitätswerkzeuge Is Best for Your Use Case?

- **Führer:** [SAS Viya](https://www.g2.com/de/products/sas-sas-viya/reviews)
- **Höchste Leistung:** [Traction Complete](https://www.g2.com/de/products/traction-complete/reviews)
- **Am einfachsten zu bedienen:** [Findymail](https://www.g2.com/de/products/findymail/reviews)
- **Top-Trending:** [Traction Complete](https://www.g2.com/de/products/traction-complete/reviews)
- **Beste kostenlose Software:** [Insycle](https://www.g2.com/de/products/insycle/reviews)

  
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### DQE One

DQE One ist eine Echtzeit-Datenqualitätsplattform, die Kundendaten validiert, standardisiert, dedupliziert und anreichert, einschließlich E-Mail-Adressen, Telefonnummern und Postadressen. Sie hilft Unternehmen, genaue, vollständige und einheitliche Kundendaten über CRM-Systeme, Marketingplattformen und Betriebsmittel hinweg zu pflegen. DQE One löst häufige Herausforderungen der Datenqualität wie: - Ungültige E-Mails und schlechte Zustellbarkeit - Falsche Postadressen und fehlgeschlagene Lieferungen - Falsche Telefonnummern und unerreichbare Kontakte - Doppelte Datensätze und fragmentierte Kundendaten - Inkonsistente Datenformate über Systeme hinweg Es stellt sicher, dass Kundendaten sauber und nutzbar sind, sobald sie in Ihre Systeme gelangen. Wichtige Funktionen umfassen: - Echtzeit-Validierung von E-Mail-, Telefon- und Adressdaten - Datenstandardisierung und -formatierung über Systeme hinweg - Duplikaterkennung und Zusammenführung von Datensätzen zur Erstellung einer einheitlichen Kundenansicht - Datenanreicherung zur Vervollständigung und Verbesserung von Kundeninformationen - Globale Adressvalidierung mit länderspezifischen Regeln - API-First-Architektur für Echtzeitverarbeitung und einfache Integration DQE One erkennt doppelte Kundendatensätze und führt sie zusammen, um eine einheitliche Kundenansicht zu erstellen. Dies verbessert die Zuverlässigkeit von CRM, die Genauigkeit von Berichten und die allgemeine Datenkonsistenz. Typische Anwendungsfälle umfassen: - CRM-Datenbereinigung und Deduplikation - Optimierung des E-Commerce-Checkouts - Lead-Erfassung und Validierung von Kontaktdaten - Integration von Kundendaten über mehrere Systeme hinweg - Datenverwaltung und Datenqualitätsinitiativen DQE One integriert sich mit Plattformen wie Salesforce, HubSpot und anderen CRM-, Marketing-Automatisierungs- und E-Commerce-Tools. Es kann über API oder Konnektoren bereitgestellt werden, um die Datenqualität über alle Kundenkontaktpunkte hinweg sicherzustellen. DQE One ist für Unternehmen konzipiert, die die Datengenauigkeit verbessern, betriebliche Ineffizienzen reduzieren, Duplikate eliminieren und bessere Kundenerfahrungen durch zuverlässige Daten liefern möchten.



[Website besuchen](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=74&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=74&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=page_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=74&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=1230107&secure%5Bresource_id%5D=74&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fde%2Fcategories%2Fdata-quality%3Fpage%3D5&secure%5Btoken%5D=a96c45ce8d7269764b6248165f403ac9b7549013fe67ddc2052e6070c74ac17b&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fdqe.tech%2Fen%2F%3Futm_campaign%3DDQE_ADS_G2_CLICKS%26utm_source%3DG2%26utm_medium%3DADS&secure%5Burl_type%5D=book_demo)

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  ## What Are the Top-Rated Datenqualitätswerkzeuge Products in 2026?
### 1. [Praxi.ai - Automated Data Curation](https://www.g2.com/de/products/praxi-ai-automated-data-curation/reviews)
  Praxi Curation as a Service (CaaS) liefert schnellen ROI durch Cloud-native Bereitstellung - automatisiert die Entdeckung, Klassifizierung und Aktion über strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten. Vortrainiert für Versicherungen, Banken, Gesundheitswesen und Datenschutz-Compliance, unterstützt es Analysen, Compliance und die Einführung von KI ab dem ersten Tag.


  **Average Rating:** 5.0/5.0
  **Total Reviews:** 2
**How Do G2 Users Rate Praxi.ai - Automated Data Curation?**

- **Support-Qualität:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automatisierung:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identifizierung:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Vorbeugende Reinigung:** 9.2/10 (Category avg: 8.4/10)

**Who Is the Company Behind Praxi.ai - Automated Data Curation?**

- **Verkäufer:** [Praxi](https://www.g2.com/de/sellers/praxi)
- **Gründungsjahr:** 2018
- **Hauptsitz:** San Mateo, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/praxidata (16 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen


#### What Are Praxi.ai - Automated Data Curation's Pros and Cons?

**Pros:**

- Datenbereinigung (1 reviews)
- Datenqualität (1 reviews)
- Fehlererkennung (1 reviews)

**Cons:**

- Schlechte Integration (1 reviews)

### 2. [Rings AI](https://www.g2.com/de/products/rings-ai/reviews)
  Rings AI: Beziehungsintelligenz, die Geschäfte und Beziehungen vorantreibt Rings AI ist eine Beziehungsintelligenzplattform für Teams in den Bereichen Risikokapital, Private Equity, Investment Banking, Vermögensverwaltung, Marketingdienstleistungen und Rechtsdienstleistungen. Traditionelle CRMs erfassen Kontakte. Rings AI bietet Extended Relationship Management (XRM), das vollständige Netzwerke von Investoren, Beratern, Portfoliounternehmen, Kunden und Partnern in Echtzeit abbildet, sodass Teams sehen, wer wen kennt und wo der wärmste Weg besteht. Wer nutzt Rings AI Risikokapital- und Private-Equity-Teams, die einen besseren Dealflow und schnellere Due Diligence wünschen Investmentbanken, die wiederholbare, beziehungsgetriebene Origination benötigen Vermögensverwalter und Family Offices, die einen hochwertigen Kundenservice schätzen Marketing- und Rechtsdienstleistungsunternehmen, die durch vertrauenswürdige Einführungen gewinnen Was Rings AI Ihnen hilft zu tun Verborgene Verbindungen und warme Einführungen im Firmennetzwerk aufdecken Beziehungsdaten, Kommunikation, Notizen und Dateien in einer einzigen Quelle der Wahrheit zentralisieren Die richtigen Chancen mit KI-Scoring, Kontext zu Finanzierungsrunden und Vorabinformationen priorisieren Hauptmerkmale von Rings AI KI-gesteuertes Prospecting und Beziehungs-Scoring Portfolioanalysen und Fondsüberwachung mit Beziehungsstatus Vorab-Briefings, die Kontext, Personen und Geschichte aufzeigen Datenschutz zuerst, granulare Zugriffskontrollen, die zu komplexen Teams passen Unternehmenssicherheit und Prüfpfade Warum Teams sich für Rings AI statt eines einfachen CRM entscheiden Rings AI kombiniert CRM-Workflows mit fortschrittlicher Beziehungsabbildung Rings AI zeigt den warmen Weg zu Entscheidungsträgern und die beste nächste Aktion Rings AI beschleunigt das Onboarding, die Zusammenarbeit und den Wissensaustausch über Büros hinweg Ergebnisse mit Rings AI Qualifizierterer Pipeline durch gezielte Ansprache und vertrauenswürdige Einführungen Schnellere Zyklen vom ersten Kontakt bis zum abgeschlossenen Geschäft Tiefere Kundenloyalität durch rechtzeitiges, informiertes Engagement Wer am meisten profitiert Unternehmen, die auf Netzwerken, Empfehlungen und komplexen Mehrparteienbeziehungen basieren Teams, die messbares Wachstum ohne manuelle Dateneingabe wünschen Rings AI verwandelt statische Kontaktlisten in dynamische Intelligenz, die mit dem Unternehmen skaliert. Durch die Vereinheitlichung von Daten und das Aufdecken von Verbindungen hilft Rings AI Organisationen, schneller zu wachsen, bessere Geschäfte abzuschließen und dauerhafte Beziehungen aufzubauen, die sich im Laufe der Zeit vervielfachen. Wenn Ihr Erfolg davon abhängt, wen Sie kennen und wie gut Sie mit ihnen interagieren, ist Rings AI die Plattform, die jede Beziehung härter arbeiten lässt.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 10
**How Do G2 Users Rate Rings AI?**

- **Support-Qualität:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind Rings AI?**

- **Verkäufer:** [Rings AI XRM](https://www.g2.com/de/sellers/rings-ai-xrm)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.rings.ai
- **Gründungsjahr:** 2022
- **Hauptsitz:** New York City
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/rings-ai/ (12 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen


#### What Are Rings AI's Pros and Cons?

**Pros:**

- Merkmale (2 reviews)
- Umfassender Überblick (1 reviews)

**Cons:**

- Nicht intuitiv (1 reviews)
- UX-Verbesserung (1 reviews)

### 3. [Tresata](https://www.g2.com/de/products/tresata/reviews)
  Kundenintelligenz liefern


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 2
**How Do G2 Users Rate Tresata?**

- **Support-Qualität:** 6.7/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automatisierung:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identifizierung:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Vorbeugende Reinigung:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)

**Who Is the Company Behind Tresata?**

- **Verkäufer:** [Tresata](https://www.g2.com/de/sellers/tresata)
- **Gründungsjahr:** 2011
- **Hauptsitz:** Charlotte, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/tresata (26 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen, 50% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are Tresata's Pros and Cons?

**Pros:**

- Analytik (1 reviews)
- Automatisierung (1 reviews)
- Datenzentralisierung (1 reviews)
- Datenqualität (1 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (1 reviews)

**Cons:**

- Schwierige Einrichtung (1 reviews)
- Begrenzte Flexibilität (1 reviews)
- Eingeschränkte Funktionalität (1 reviews)
- Einschränkungen für kleine Unternehmen (1 reviews)

### 4. [Black Tiger Platform](https://www.g2.com/de/products/black-tiger-platform/reviews)
  KI-gestützte Plattform zur Lösung von Datenqualität, Governance und Compliance – in Echtzeit und im großen Maßstab.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 1
**How Do G2 Users Rate Black Tiger Platform?**

- **Support-Qualität:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automatisierung:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identifizierung:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Vorbeugende Reinigung:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)

**Who Is the Company Behind Black Tiger Platform?**

- **Verkäufer:** [Black Tiger](https://www.g2.com/de/sellers/black-tiger)
- **Gründungsjahr:** 2015
- **Hauptsitz:** New York, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/blacktigertech/ (159 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 50% Unternehmen, 50% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are Black Tiger Platform's Pros and Cons?

**Pros:**

- Compliance-Management (1 reviews)
- Kundendienst (1 reviews)
- Datenqualität (1 reviews)


### 5. [Blast](https://www.g2.com/de/products/datablast-blast/reviews)
  Eine Datenplattform, die kritische Datenfunktionen wie Datenorchestrierung, Qualitätsprüfungen, umfassende Dokumentation und Beobachtbarkeit bündelt. Diese Plattform befähigt Benutzer, Daten aus verschiedenen Quellen effizient zu extrahieren, zu transformieren und zu interpretieren. Sie ermöglicht die Orchestrierung dieser Prozesse mit anpassbarer Häufigkeit, um die Datenintegrität und vollständige Kontrolle über den Datenfluss sicherzustellen.


  **Average Rating:** 5.0/5.0
  **Total Reviews:** 1
**How Do G2 Users Rate Blast?**

- **Support-Qualität:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automatisierung:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identifizierung:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Vorbeugende Reinigung:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10)

**Who Is the Company Behind Blast?**

- **Verkäufer:** [Datablast](https://www.g2.com/de/sellers/datablast)
- **Gründungsjahr:** 2021
- **Hauptsitz:** İstanbul
- **Twitter:** @Datablast_io (1 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/datablastcompany (3 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Unternehmen mittlerer Größe


### 6. [Clean by Similarity API](https://www.g2.com/de/products/clean-by-similarity-api/reviews)
  Clean by Similarity API findet doppelte Kontakte, Leads und Firmennamen in Ihren Tabellenkalkulationen – selbst wenn sie in den Datensätzen unterschiedlich geschrieben sind. Im Gegensatz zu Excels "Duplikate entfernen" oder der integrierten Duplikaterkennung Ihres CRM verwendet Clean unscharfe Abgleiche, um reale Varianten zu erfassen: "Acme Corp" und "Acme Corporation", "Jen Walsh" und "Jennifer Walsh", "Microsoft" und "Microsoft Inc." werden alle korrekt als Duplikate identifiziert. Werkzeuge für exakte Übereinstimmungen übersehen diese vollständig. Laden Sie eine CSV- oder Excel-Datei hoch, wählen Sie aus, auf welchen Spalten abgeglichen werden soll, und sehen Sie sich Ihre Duplikatgruppen in der Vorschau an, bevor Sie sie herunterladen. Stimmen Sie auf einer einzelnen Spalte ab oder kombinieren Sie Name und Unternehmen für zuverlässigere Ergebnisse – zwei schwache Signale zu einer starken Übereinstimmungsentscheidung kombinieren. Drei Ausgabeformate: eine bereinigte Datei mit entfernten Duplikaten, Ihre Originaldatei mit Cluster-IDs markiert oder ein Überprüfungsblatt, das Duplikatgruppen mit Ähnlichkeitswerten zur manuellen Überprüfung vor dem Zusammenführen zeigt. Kostenlos für Dateien bis zu 1.000 Zeilen, kein Konto erforderlich. Größere Dateien ab 4,99 $ pro Durchlauf – einmal zahlen, sofort herunterladen, kein Abonnement erforderlich. Entwickelt für Marketing-Operations, RevOps und alle, die eine bereinigte Datei vor einem CRM-Import benötigen, kein Programmierprojekt.


  **Average Rating:** 5.0/5.0
  **Total Reviews:** 1
**How Do G2 Users Rate Clean by Similarity API?**

- **Support-Qualität:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Identifizierung:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Vorbeugende Reinigung:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10)

**Who Is the Company Behind Clean by Similarity API?**

- **Verkäufer:** [Similarity API](https://www.g2.com/de/sellers/similarity-api)
- **Hauptsitz:** N/A
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Unternehmen


### 7. [Coginiti](https://www.g2.com/de/products/coginiti/reviews)
  Coginiti ist eine SQL-zentrierte kollaborative Datenoperationsplattform, die Teams befähigt, qualitativ hochwertige Datenprodukte zu erstellen, zu veröffentlichen und zu konsumieren, und den Lebenszyklus der Datenanalyse von der Entstehung bis zu Erkenntnissen zu optimieren. Durch die Integration mit der breitesten Vielfalt an Datenplattformen und -tools ermöglicht Coginiti Analysten, Ingenieuren und Datenwissenschaftlern, in Echtzeit zusammenzuarbeiten, Silos abzubauen und Innovationen zu fördern. Die intuitive Benutzeroberfläche vereinfacht die Verwaltung komplexer Daten-Workflows und gewährleistet Governance und Konsistenz über Projekte hinweg. Hauptmerkmale: - Echtzeit-Zusammenarbeit - Flexibles Datenmodellieren - Datenqualitätstests - Visualisierung der Datenherkunft - Native Planung - Leistungsstarke APIs - KI-Assistent Coginiti erleichtert einen nahtlosen Übergang von der Datenvorbereitung zu umsetzbarer Intelligenz. Es geht nicht nur darum, Ihre Datenstrategie zu verfeinern oder Ihre Analysefähigkeiten zu skalieren; es geht darum, Ihre Organisation zu befähigen, das volle Potenzial von Daten für fundierte Entscheidungsfindung zu nutzen. Entdecken Sie die Kraft von Coginiti und transformieren Sie Ihre Datenoperationen. Coginiti bietet Produkte für einzelne Analysten, Datenteams und Unternehmen an.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 29
**How Do G2 Users Rate Coginiti?**

- **Support-Qualität:** 8.7/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind Coginiti?**

- **Verkäufer:** [Coginiti Corp](https://www.g2.com/de/sellers/coginiti-corp)
- **Gründungsjahr:** 2020
- **Hauptsitz:** Atlanta , GA
- **Twitter:** @coginiti (71 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/coginiti (33 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 66% Unternehmen, 28% Unternehmen mittlerer Größe


### 8. [D365 Data Quality](https://www.g2.com/de/products/d365-data-quality/reviews)
  Die D365-Datenqualitätslösung erweitert die natürliche Fähigkeit Ihres Dynamics 365 CRM, indem sie Einblick in die Datenqualität bietet und die Kontrollen zur Verbesserung bereitstellt. Die Webanwendung zur Datenqualität stellt sicher, dass Datenprobleme erfasst werden, während die Daten eingegeben werden, was eine sofortige Korrektur ermöglicht. Datenverwalter erhalten die Werkzeuge, die sie benötigen, um eine vertrauenswürdige Quelle für Kundendaten für Ihre gesamte Organisation bereitzustellen. Adastras D365-Datenqualitätsanwendungslösung integriert sich nahtlos in Dynamics 365, indem sie native Microsoft-Technologie nutzt, einschließlich Power Apps, Power Automate und allgemeine Datendienste. Die D365-Datenqualitäts-Webanwendungslösung ist ein Plug-in für Ihre bestehende D365-Lösung und erfordert keine zusätzlichen Server, wodurch die Auswirkungen auf Ihre Infrastruktur minimiert werden. Sie kann in nur einem Geschäftstag bereitgestellt werden.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 1
**How Do G2 Users Rate D365 Data Quality?**

- **Support-Qualität:** 6.7/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automatisierung:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identifizierung:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Vorbeugende Reinigung:** 6.7/10 (Category avg: 8.4/10)

**Who Is the Company Behind D365 Data Quality?**

- **Verkäufer:** [Adastra](https://www.g2.com/de/sellers/adastra)
- **Gründungsjahr:** 1995
- **Hauptsitz:** Toronto, Canada
- **Twitter:** @AdastraCorp (417 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/12366 (1,722 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Unternehmen


#### What Are D365 Data Quality's Pros and Cons?

**Pros:**

- Datenbereinigung (1 reviews)
- Datenvalidierung (1 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (1 reviews)
- Einfache Integrationen (1 reviews)
- Berichterstattung (1 reviews)

**Cons:**

- Begrenzte Anpassung (1 reviews)
- Nicht benutzerfreundlich (1 reviews)
- Langsames Laden (1 reviews)
- Langsame Leistung (1 reviews)

### 9. [Datametica Pelican – The Data Validator](https://www.g2.com/de/products/datametica-pelican-the-data-validator/reviews)
  Pelican ist ein KI-gestütztes, unternehmensweites Datenvalidierungswerkzeug, um Datensätze über zwei heterogene Datenspeicher im Petabyte-Bereich zu vergleichen, zu validieren und abzugleichen, ohne Codierung und ohne Datenbewegung.


  **Average Rating:** 5.0/5.0
  **Total Reviews:** 1
**How Do G2 Users Rate Datametica Pelican – The Data Validator?**

- **Support-Qualität:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind Datametica Pelican – The Data Validator?**

- **Verkäufer:** [Datametica Solutions](https://www.g2.com/de/sellers/datametica-solutions)
- **Hauptsitz:** New York, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/datametica/ (592 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Unternehmen


### 10. [Deduplix - Data Deduplication Software](https://www.g2.com/de/products/deduplix-data-deduplication-software/reviews)
  Erleben Sie mühelose Datenverwaltung mit unserer sicheren Deduplizierungssoftware. Sparen Sie Speicherplatz und schützen Sie Ihre Daten vor unbefugtem Zugriff.


  **Average Rating:** 5.0/5.0
  **Total Reviews:** 1
**How Do G2 Users Rate Deduplix - Data Deduplication Software?**

- **Support-Qualität:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automatisierung:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identifizierung:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Vorbeugende Reinigung:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)

**Who Is the Company Behind Deduplix - Data Deduplication Software?**

- **Verkäufer:** [Ixsight technologies](https://www.g2.com/de/sellers/ixsight-technologies)
- **Gründungsjahr:** 2007
- **Hauptsitz:** Mumbai, IN
- **Twitter:** @ixsight (196 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/ixsight-technologies/ (55 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen


### 11. [DQ for Dynamics](https://www.g2.com/de/products/dq-for-dynamics/reviews)
  DQ for Dynamics™ ist eine führende Lösung zur Datenbereinigung und Datenbereinigung, die direkt in Dynamics CRM funktioniert. Finden Sie Duplikate schnell mit unserer fortschrittlichen unscharfen Suchlogik, überprüfen Sie dann mehrere doppelte Datensätze nebeneinander, um doppelte Datensätze zuerst zu perfektionieren und dann zusammenzuführen. Wenden Sie Anreicherung, Validierung, Formatierung, Unterdrückung und viele weitere Funktionen an, die über DQ on Demand™ verfügbar sind. Letztendlich bleibt Ihnen ein einzelner, hochwertiger, gemeisterter Golden Record oder eine Single Customer View.


  **Average Rating:** 5.0/5.0
  **Total Reviews:** 1

**Who Is the Company Behind DQ for Dynamics?**

- **Verkäufer:** [DQ Global](https://www.g2.com/de/sellers/dq-global)
- **Gründungsjahr:** 1995
- **Hauptsitz:** Lee-on-the-Solent, GB
- **Twitter:** @DQ_Global (1,297 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/dq-global (12 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Unternehmen


### 12. [DQ on Demand™](https://www.g2.com/de/products/dq-on-demand/reviews)
  Mit über 10.000 Datenpunkten bietet DQ on Demand™ den Nutzern eine Vielzahl von Datenqualitätsfunktionen. Nativ in Azure integriert, ist DQ on Demand™ so konzipiert, dass es unglaubliche Leistung und Skalierbarkeit bietet. Wechseln Sie Datenanbieter mühelos und verbessern Sie Ihre Kundendaten auf einer nutzungsbasierten Grundlage, indem Sie direkt in unsere DQ on Demand™ Webdienste einsteigen, die Ihnen einen leicht zugänglichen Datenqualitätsmarktplatz bieten.


  **Average Rating:** 5.0/5.0
  **Total Reviews:** 1

**Who Is the Company Behind DQ on Demand™?**

- **Verkäufer:** [DQ Global](https://www.g2.com/de/sellers/dq-global)
- **Gründungsjahr:** 1995
- **Hauptsitz:** Lee-on-the-Solent, GB
- **Twitter:** @DQ_Global (1,297 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/dq-global (12 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Unternehmen


### 13. [Duplicate Search and Merge](https://www.g2.com/de/products/duplicate-search-and-merge/reviews)
  Duplicate Search and Merge ist eine native Deduplizierungsanwendung, die für Salesforce entwickelt wurde. Es ist ein benutzerfreundliches Deduplizierungstool, das die doppelten Datensätze mit einem einfachen, aber leistungsstarken 5-Schritte-Assistentenansatz bereinigt, um Duplikate in Standard- und benutzerdefinierten Objekten zu suchen. Duplicate Search and Merge hilft, Filter für die Duplikatsuche anzupassen, doppelte Datensätze zu exportieren, Massenfusionen durchzuführen und Jobs zu planen. Es hilft auch bei der Neuzuordnung von untergeordneten Datensätzen beim Zusammenführen der übergeordneten Datensätze. Duplicate Search and Merge bietet zusätzlich die folgenden Funktionen: • Intuitives Dashboard zur Verwaltung doppelter Daten und zur Automatisierung von Jobs • Echtzeitinformationen über Duplikatgruppen und Datensätze gespeicherter Jobs • Fuzzy-Logik zur Auswahl des zu behaltenden Datensatzes • Speichern Sie Ihre Suchen für die zukünftige Verwendung • Intelligente Benachrichtigungsalarme bei erfolgreicher Zusammenführung mit den Details des Masterdatensatzes


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 1
**How Do G2 Users Rate Duplicate Search and Merge?**

- **Support-Qualität:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind Duplicate Search and Merge?**

- **Verkäufer:** [Mirketa](https://www.g2.com/de/sellers/mirketa)
- **Gründungsjahr:** 2003
- **Hauptsitz:** Dublin, US
- **Twitter:** @MirketaInc (125 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/mirketa-inc-/ (137 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Unternehmen


### 14. [Easy Data Transform](https://www.g2.com/de/products/easy-data-transform/reviews)
  Daten zusammenführen, bereinigen, duplizieren und neu formatieren mit wenigen Klicks


  **Average Rating:** 5.0/5.0
  **Total Reviews:** 1

**Who Is the Company Behind Easy Data Transform?**

- **Verkäufer:** [Oryx Digital Ltd](https://www.g2.com/de/sellers/oryx-digital-ltd)
- **Gründungsjahr:** 2005
- **Hauptsitz:** N/A
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1944841 (2 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 15. [Enlighten](https://www.g2.com/de/products/enlighten/reviews)
  Analysieren und verbessern Sie die Qualität Ihrer Daten mit Enlightens umfassendem Datenqualitätspaket. Verstehen Sie den Zustand Ihrer Daten und identifizieren Sie potenzielle Anomalien. Bereinigen und normalisieren Sie Ihre Daten nach Ihren eigenen Standards. Identifizieren und entfernen Sie doppelte Datensätze aus Ihrer Datenbank. Validieren und bereichern Sie Adressdaten. Verknüpfen Sie Kundenaufzeichnungen zu Haushalten.


  **Average Rating:** 5.0/5.0
  **Total Reviews:** 2
**How Do G2 Users Rate Enlighten?**

- **Support-Qualität:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind Enlighten?**

- **Verkäufer:** [Innovative Systems](https://www.g2.com/de/sellers/innovative-systems)
- **Gründungsjahr:** 1968
- **Hauptsitz:** Pittsburgh, Pennsylvania, United States
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/innovativesystemsinc/ (146 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 50% Unternehmen, 50% Unternehmen mittlerer Größe


### 16. [eQube®-DaaS Platform](https://www.g2.com/de/products/eqube-daas-platform/reviews)
  eQube®-DaaS ist eine Low/No-Code-Datenintegrations- und Analyseplattform, die ein Datengeflecht zur Verbindung verschiedener Quellen in einer Organisation etabliert. Sie verbessert die Sichtbarkeit und ermöglicht Einblicke durch zwei Suiten: Integration und Analyse. Benutzer können unterschiedliche Datentypen, Formate, Geschwindigkeiten, Systeme, Anwendungen oder Geräte ohne Programmierung handhaben und so eine sichere Zusammenarbeit über Netzwerke hinweg gewährleisten. Bereitstellbar vor Ort, in Multi-Cloud- oder hybriden Umgebungen, besteht eQube®-DaaS aus sechs Komponenten: eQube®-MI (Migration & Integration), eQube®-TM (Transformation Modeler), eQube®-AG (API Gateway), eQube®-BI (Business Intelligence), eQube®-ADA (Augmented Data Analytics) und eQube®-DP (Data Profiler) für vielseitige Datenmanagementlösungen. Diese Komponenten können einzeln oder in Kombination verwendet werden, um eine umfassende Datenmanagementlösung zu erstellen.


  **Average Rating:** 5.0/5.0
  **Total Reviews:** 1
**How Do G2 Users Rate eQube®-DaaS Platform?**

- **Support-Qualität:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automatisierung:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identifizierung:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Vorbeugende Reinigung:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)

**Who Is the Company Behind eQube®-DaaS Platform?**

- **Verkäufer:** [eQ Technologic](https://www.g2.com/de/sellers/eq-technologic)
- **Gründungsjahr:** 2000
- **Hauptsitz:** Costa Mesa, US
- **Twitter:** @1eQTechnologic (57 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/eq-technologic (916 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen


#### What Are eQube®-DaaS Platform's Pros and Cons?

**Pros:**

- Automatisierung (1 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (1 reviews)
- Einfache Integrationen (1 reviews)
- Einfache Einrichtung (1 reviews)
- Funktionalität (1 reviews)

**Cons:**

- Teuer (1 reviews)

### 17. [Global IDs Data Governance Platform](https://www.g2.com/de/products/global-ids-data-governance-platform/reviews)
  Global IDs ist ein innovatives Softwareunternehmen, das maßgeschneiderte Lösungen für datenorientierte Organisationen anbietet. Global IDs ist bestrebt, Organisationen jeder Größe bei der Lösung von Geschäftsproblemen mit grundlegenden Metadaten-Management-Techniken in einem automatisierten und skalierbaren Ansatz zu unterstützen. Unsere integrierte Plattform bietet wichtige Funktionen, die Transparenz, Vertrauen und Rückverfolgbarkeit Ihrer Datenressourcen ermöglichen. Ein hochautomatisierter Ansatz zur Implementierung einer Data-Governance-Methodik, die Kostenoptimierung und Umsatzwachstum durch die Entdeckung verborgener Erkenntnisse und Chancen vorantreibt.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 3
**How Do G2 Users Rate Global IDs Data Governance Platform?**

- **Support-Qualität:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind Global IDs Data Governance Platform?**

- **Verkäufer:** [Global IDs](https://www.g2.com/de/sellers/global-ids)
- **Gründungsjahr:** 2001
- **Hauptsitz:** Princeton, US
- **Twitter:** @GlobalIDs (3,952 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/global-ids (90 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 33% Unternehmen, 33% Unternehmen mittlerer Größe


### 18. [Human Inference DataCleaner](https://www.g2.com/de/products/human-inference-datacleaner/reviews)
  DataCleaner ist Ihr umfassendes Schweizer Taschenmesser für Datenqualität.


  **Average Rating:** 3.5/5.0
  **Total Reviews:** 1
**How Do G2 Users Rate Human Inference DataCleaner?**

- **Support-Qualität:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind Human Inference DataCleaner?**

- **Verkäufer:** [Quadient](https://www.g2.com/de/sellers/quadient)
- **Gründungsjahr:** 1924
- **Hauptsitz:** Bagneux, France
- **Twitter:** @Quadient (3,879 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/quadient/ (4,008 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** EPA: QDT

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen


#### What Are Human Inference DataCleaner's Pros and Cons?

**Pros:**

- Anpassung (1 reviews)
- Datenbereinigung (1 reviews)
- Datenqualität (1 reviews)


### 19. [iData](https://www.g2.com/de/products/idata/reviews)
  iData ist eine benutzerfreundliche, zukunftsorientierte, automatisierte und wiederholbare On-Premise-Lösung, die darauf ausgelegt ist, die Komplexität Ihrer Datenmigrationen zu reduzieren und gleichzeitig eine schnelle 100%ige Sicherheit und Abdeckung aller migrierten Daten zu gewährleisten. Was macht iData?  Erreicht 100% Sicherheit und 100% Abdeckung aller migrierten Daten.  Schnelle Ausführung von Skripten, um Feedback in Minuten statt Wochen oder Monaten zu liefern  Benutzerfreundlich und maßgeschneidert, um Ihre einzigartigen Anforderungen zu erfüllen  Bietet automatisierte Erstellung von Skriptvorlagen  Sichert gegen beschädigte Datenfelder ab  Identifiziert fehlende Datensätze  Verfolgt und korrigiert fehlerhafte Datensätze.  Erfasst und zeigt Berichte in leicht verständlicher Form an Warum benötigen Sie iData für Ihre Datenmigrationen?  Kein anderes Tool bietet Vergleich und Sicherheit für migrierte Daten  iData verwaltet die während Ihrer Migration vorgenommenen Änderungen und automatisiert den Vergleich aller Datensätze  100% Sicherheit für migrierte Daten  Das einzige Tool auf dem Markt, das auf Ihre einzigartigen Anforderungen zugeschnitten ist  Einzigartiger primärer Fokus auf Testen und Sicherheit  Leichtgewichtig und einfach zu implementieren


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 1
**How Do G2 Users Rate iData?**

- **Support-Qualität:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automatisierung:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identifizierung:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)

**Who Is the Company Behind iData?**

- **Verkäufer:** [Intelligent Delivery Solutions](https://www.g2.com/de/sellers/intelligent-delivery-solutions)
- **Gründungsjahr:** 2014
- **Hauptsitz:** Manchester, GB
- **Twitter:** @intelligent_ds (235 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/intelligent-delivery-solutions (24 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Unternehmen


### 20. [Infoveave](https://www.g2.com/de/products/infoveave/reviews)
  Infoveave ist eine KI-gestützte, einheitliche Datenplattform, die Unternehmen dabei hilft, Datenpipelines zu automatisieren, die Datenqualität zu verbessern, prädiktive Analysen zu ermöglichen und Erkenntnisse in messbare Geschäftshandlungen umzuwandeln – alles innerhalb einer einzigen Umgebung. Im Gegensatz zu traditionellen BI-Tools oder eigenständigen ETL-Plattformen verbindet Infoveave den gesamten Datenlebenszyklus von der Erfassung und Transformation bis hin zu Governance, Analytik und operativer Ausführung. Infoveave basiert auf einer soliden Grundlage von Daten-Governance und Datensicherheit, die eine konsistente Datenverwaltung, Compliance und Schutz gewährleistet. Mit Funktionen wie Datenherkunftsverfolgung, Metadatenverwaltung, Sicherheit auf Zeilenebene und Prüfpfaden hilft die Plattform, die Datenintegrität und Kontrolle aufrechtzuerhalten. Hauptmerkmale Fovea - AgenticAI-Assistent Infoveaves AgenticAI, Fovea, ist in die gesamte Plattform integriert. Fovea unterstützt beim Aufbau von Datentransformationen, schlägt Erkenntnisse vor, automatisiert Workflows und vereinfacht fortgeschrittene Analysen, wodurch die technische Abhängigkeit reduziert und die teamübergreifende Akzeptanz verbessert wird. Datenautomatisierung & Integration • 50+ native Konnektoren (Cloud-Apps, Datenbanken, Lagerhäuser) • Automatisierte Datenerfassung & -transformation • Workflow-Orchestrierung mit Überwachung & Warnungen • Echtzeit-Pipeline-Transparenz KI-gestützte Analytik & prädiktive Modellierung • AutoML für prädiktive Erkenntnisse • Was-wäre-wenn-Szenarien • Python-Integration für fortgeschrittene Modellierung • API-zugängliche Analytik-Endpunkte Konversationelle Dashboards & Self-Service-BI • Abfragen in natürlicher Sprache • 100+ interaktive Visualisierungen • Drill-Down-Erkundung • Geplante & automatisierte Berichterstattung Eingebaute Datenqualität & Governance • Automatisierte Validierung & Anomalieerkennung • Datenkatalog & Herkunftsverfolgung • Rollenbasierte Zugriffskontrolle • Prüfpfade & Governance-Workflows Daten-Apps & operative Workflows • Low-Code-Anwendungen • Integrierte Datenerfassungsformulare • Automatisierte Entscheidungs-Auslöser • Erkenntnis-zu-Aktion-Workflows Geschäftswert • Schnellere Bereitstellung von Datenpipelines • Verbesserte Datengenauigkeit und Vertrauen • Reduzierte Abhängigkeit von mehreren getrennten Tools • Schnellere Entscheidungszyklen • Messbare operative Effizienz Infoveave vereint Datenautomatisierung, KI-gestützte Analytik, Governance und operative Workflows in einer intelligenten Plattform – und verwandelt Unternehmensdaten in vertrauenswürdige, umsetzbare Entscheidungen.


  **Average Rating:** 4.9/5.0
  **Total Reviews:** 9
**How Do G2 Users Rate Infoveave?**

- **Support-Qualität:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind Infoveave?**

- **Verkäufer:** [Noesys Software](https://www.g2.com/de/sellers/noesys-software)
- **Hauptsitz:** N/A
- **Twitter:** @infoveave (15 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/infoveave-pty-ltd/ (3 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 44% Kleinunternehmen, 22% Unternehmen


#### What Are Infoveave's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (3 reviews)
- Einfache Integrationen (3 reviews)
- Merkmale (3 reviews)
- Gemeinschaftsunterstützung (2 reviews)
- Kundendienst (2 reviews)

**Cons:**

- Schlechter Kundensupport (2 reviews)
- Dashboard-Probleme (1 reviews)
- Datenbereinigung (1 reviews)
- Datenungenauigkeit (1 reviews)
- Datenintegration (1 reviews)

### 21. [iugum Data Software](https://www.g2.com/de/products/iugum-data-software/reviews)
  iugum Data Software hilft, Ihre Datenverwaltungssoftware zu verbessern, um Ihre Listen, Datensätze oder Datenbanken zu bereinigen, abzugleichen und zusammenzuführen.


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 1
**How Do G2 Users Rate iugum Data Software?**

- **Support-Qualität:** 5.0/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind iugum Data Software?**

- **Verkäufer:** [iugum Software](https://www.g2.com/de/sellers/iugum-software)
- **Hauptsitz:** N/A
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Unternehmen


### 22. [Konstellation](https://www.g2.com/de/products/konstellation/reviews)
  Konstellation ist ein Tool zur Datenbeobachtung. Konstellation beobachtet die abgegrenzten Datensätze, identifiziert Anomalien und priorisiert Vorfälle. Fix What Matters ist ein vollständig automatisierter Ansatz zur Erkennung von Datenproblemen im großen Maßstab, zur Identifizierung ihrer Ursachen und dient als priorisierte Liste von Vorfällen basierend auf ihrer Auswirkung auf das Geschäft.


  **Average Rating:** 5.0/5.0
  **Total Reviews:** 1
**How Do G2 Users Rate Konstellation?**

- **Support-Qualität:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind Konstellation?**

- **Verkäufer:** [Konstellation Data](https://www.g2.com/de/sellers/konstellation-data)
- **Gründungsjahr:** 2024
- **Hauptsitz:** Los Angeles, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/konstellation-data/ (6 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Unternehmen


### 23. [Lariat Data](https://www.g2.com/de/products/lariat-data/reviews)
  Stärken Sie Ihre Dateningenieure mit Lariat: Die Lösung für kontinuierliche Datenqualitätsüberwachung. Lariat zeichnet sich als eine hochmoderne Plattform aus, die speziell entwickelt wurde, um Dateninkonsistenzen proaktiv zu identifizieren und zu beheben, bevor sie Ihre Endbenutzer beeinträchtigen. Dieses robuste Werkzeug ist Ihr Schutz gegen die Herausforderungen, die durch sich entwickelnde Geschäftslogik, schwankende Eingabedaten und dynamische Infrastrukturänderungen entstehen. Mit Lariat gewährleisten Sie die Zuverlässigkeit und Integrität Ihrer Datenprodukte und entlasten Ihre Dateningenieure von der ständigen Fehlersuche.


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 1

**Who Is the Company Behind Lariat Data?**

- **Verkäufer:** [Lariat Data](https://www.g2.com/de/sellers/lariat-data)
- **Hauptsitz:** N/A
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen


### 24. [MDO](https://www.g2.com/de/products/mdo/reviews)
  Ersatzteile in SAP ERP aus dem SAP Asset Intelligence Network in einem Schritt erstellen. Verwenden Sie die MDO Ersatzteile-App für das SAP Asset Intelligence Network, um die Erstellung von Materialien in SAP ERP mit MDO auszulösen. Wählen Sie die Ersatzteile aus, die Sie in SAP ERP haben möchten.


  **Average Rating:** 5.0/5.0
  **Total Reviews:** 1
**How Do G2 Users Rate MDO?**

- **Support-Qualität:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automatisierung:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identifizierung:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Vorbeugende Reinigung:** 6.7/10 (Category avg: 8.4/10)

**Who Is the Company Behind MDO?**

- **Verkäufer:** [Prospecta Softwares](https://www.g2.com/de/sellers/prospecta-softwares)
- **Gründungsjahr:** 2002
- **Hauptsitz:** Chatswood, New South Wales, Australia
- **Twitter:** @Prospecta (237 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/107201 (290 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Unternehmen mittlerer Größe


### 25. [Orchestra](https://www.g2.com/de/products/orchestra-orchestra/reviews)
  Orchestra ist eine leichtgewichtige Orchestrierungs- und Beobachtungsplattform, die Echtzeit-Komplettsichtbarkeit für Ihren gesamten Daten-Stack bietet. Wir automatisieren Ihre Orchestrierung, Überwachung und Metadatensammlung, damit Datenteams weniger Zeit mit der Behebung von Fehlern verbringen und mehr Zeit für das Wesentliche haben: das Bauen. Orchestra entkoppelt die Orchestrierung vom Rest Ihres Stacks, was es Ihnen ermöglicht, die volle Leistung eines voll ausgestatteten Workflow-Orchestrators ohne jegliche Schmerzen zu erhalten. Erstellen Sie DAGs, verbinden Sie Ihren Stack, machen Sie eine ☕, lehnen Sie sich zurück und entspannen Sie sich. Die Plattform entfernt Boilerplate-Orchestrierungslogik und fügt leistungsstarke Metadaten hinzu, sodass Datenteams robuste, skalierbare Datenprodukte liefern können, die durch Unternehmensorchestrierung und Beobachtbarkeit unterstützt werden. Erfahren Sie mehr unter: https://www.getorchestra.io/


  **Average Rating:** 4.9/5.0
  **Total Reviews:** 6
**How Do G2 Users Rate Orchestra?**

- **Support-Qualität:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind Orchestra?**

- **Verkäufer:** [Orchestra](https://www.g2.com/de/sellers/orchestra-3e1057dc-7c1d-4451-89a9-a90f17f4ffbd)
- **Gründungsjahr:** 2023
- **Hauptsitz:** London, GB
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/orchestra-go (15 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 83% Unternehmen mittlerer Größe, 17% Kleinunternehmen


#### What Are Orchestra's Pros and Cons?

**Pros:**

- Automatisierung (1 reviews)
- Daten-Pipelining (1 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (1 reviews)
- Einfache Einrichtung (1 reviews)
- Effizienz (1 reviews)



    ## What Is Datenqualitätswerkzeuge?
  [IT-Infrastruktur-Software](https://www.g2.com/de/categories/it-infrastructure)
  ## What Software Categories Are Similar to Datenqualitätswerkzeuge?
    - [Salesforce AppExchange-Apps](https://www.g2.com/de/categories/salesforce-appexchange-apps)
    - [Maschinelles Lernen Datenkatalog Software](https://www.g2.com/de/categories/machine-learning-data-catalog)
    - [Datenvorbereitungssoftware](https://www.g2.com/de/categories/data-preparation)
    - [Datenverwaltungstools](https://www.g2.com/de/categories/data-governance-tools)
    - [DataOps-Plattformen](https://www.g2.com/de/categories/dataops-platforms)
    - [Aktive Metadatenverwaltungssoftware](https://www.g2.com/de/categories/active-metadata-management)
    - [Datenüberwachungssoftware](https://www.g2.com/de/categories/data-observability)

  
---

## How Do You Choose the Right Datenqualitätswerkzeuge?

### Was Sie über Datenqualitätswerkzeuge wissen sollten

### Was sind Datenqualitätstools?

Datenqualitätssoftware ist eine Sammlung verschiedener Werkzeuge und Dienstleistungen, die entwickelt wurden, um bedeutungsvolle Daten für Organisationen zu gewinnen. Die Werkzeuge bereiten die Daten so auf, dass sie den spezifischen Bedürfnissen der Nutzer entsprechen. Datenqualität ist ein integraler Bestandteil der Datenverwaltung und Datenmanagementprozesse, durch die alle Daten der Organisation verwaltet werden. Datenqualitätstools ermöglichen es, Genauigkeit, Relevanz und Konsistenz der Daten zu erreichen, um bessere Entscheidungen zu treffen.

Hochwertige Daten können gewünschte Ergebnisse liefern, während Daten von schlechter Qualität zu katastrophalen Einsichten führen können. Organisationen, die datengetrieben sind und häufig Datenanalysen für Entscheidungsfindungen nutzen, machen die Datenqualität zu einem entscheidenden Faktor für deren Nützlichkeit.

### Was sind die häufigsten Merkmale von Datenqualitätstools?

Merkmale von Datenqualitätstools berücksichtigen hauptsächlich die Dimensionen oder Metriken, die Qualität definieren. Diese Lösungen können einige oder alle der unten genannten Funktionen unterstützen, um nützliche Endergebnisse zu liefern:

**Datenbereinigung:** Es ist der Prozess des Entfernens von redundanten, falschen und beschädigten Daten. Es wird manchmal auch als Datenreinigung oder Datenbereinigung bezeichnet. Als eine der kritischen Phasen der Datenverarbeitung haben die meisten Datenqualitätstools diese Funktion. Einige der häufigsten Datenungenauigkeiten umfassen falsche Einträge und fehlende Werte.

**Datenstandardisierung:** Es ist ein wichtiger Schritt bei der Organisation von Daten. Es beinhaltet die Umwandlung von Daten in ein einheitliches Format, das es den Nutzern erleichtert, auf die Daten zuzugreifen und sie zu analysieren. Diese Phase erfüllt einen der Parameter der Datenqualität – Konsistenz. Die Daten in ein einheitliches Format zu bringen, stellt sicher, dass die Daten konsistent sind. Die Datenstandardisierung spielt eine Schlüsselrolle bei der Erreichung von Genauigkeit, einem weiteren Faktor der Datenqualität. Sie hilft, indem sie den Nutzern Zugang zu den neuesten bereinigten und aktualisierten Daten gibt.

**Datenprofilierung:** Datenprofilierung ist der Prozess der Analyse von Daten, des Verstehens der Datenstruktur und der Identifizierung potenzieller Projekte für die spezifizierten Daten. Daten werden mit analytischen Werkzeugen genau analysiert, um Merkmale wie Mittelwert, Minimum, Maximum und Häufigkeit zu erkennen.

**Daten-Deduplizierung:** Es ist ein Prozess zur Eliminierung übermäßiger Datenkopien und zur Reduzierung des Speicherbedarfs. Es wird auch als intelligente Kompression oder Einzelinstanzspeicherung oder Daten-Dedupe bezeichnet.

**Datenvalidierung:** Diese Funktion stellt sicher, dass Datenqualität und Genauigkeit gewährleistet sind. In automatisierten Systemen gibt es minimale oder fast keine menschliche Überwachung, wenn die Daten eingegeben werden. Dies macht es unerlässlich, zu überprüfen, ob die eingegebenen Daten korrekt sind. Häufige Arten der Datenvalidierung umfassen Datenprüfung, Codeprüfung, Bereichsprüfung, Formatprüfung und Konsistenzprüfung. Es gibt auch bestimmte Datenqualitätsregeln, die für Datenmanagementplattformen definiert sind.

**Extraktion, Transformation und Laden (ETL):** Wenn Organisationen in der Technologie-Strategie voranschreiten, werden Daten aus bestehenden Systemen in die neuen Systeme übertragen. ETL bildet eine wesentliche Aufgabe des Datenmigrationsprozesses. Das Endziel ist es, die Datenqualität für die migrierten Daten zu erhalten. ETL steht an dritter Stelle in den Phasen des Datenqualitätslebenszyklus. Andere Phasen sind Qualitätsbewertung, Qualitätsdesign und Überwachung. Es beinhaltet das Extrahieren von Daten aus den Datenquellen, das Transformieren durch Deduplizierung und das Laden in die Zieldatenbank.

**Stammdatenmanagement (MDM):** Diese Funktion verwaltet Qualitätsdaten durch Organisation, Zentralisierung und Anreicherung von Daten. Es umfasst nicht-transaktionale Daten wie Kundendaten und Produktdaten. MDM ist wichtig für das Unternehmensdatenmanagement.

**Datenanreicherung:** Diese Funktion ist der Prozess der Verbesserung des Wertes und der Genauigkeit von Daten durch die Integration interner und externer Daten mit den vorhandenen Informationen.

**Datenkatalog:** Der Datenkatalog hostet Daten und Metadaten, um Nutzern bei der Datenentdeckung zu helfen. Datenqualitätsüberwachungstools haben diese Funktion, um die Transparenz in Arbeitsabläufen zu erhöhen.

**Datenlagerung:** Datenlagerung konzentriert sich auf die Vereinheitlichung von Daten aus verschiedenen Datenquellen. Es stellt die Unternehmensdatenqualität sicher, indem es die Genauigkeit der Daten verbessert.

**Datenparsing:** Daten sind normalerweise in spezifische Formate konform. Zum Beispiel haben Adresse, Telefonnummer und E-Mail-Adresse alle Datenmuster. Parsing hilft bei solchen Adressverifizierungen und auch, ob die Telefonnummern den Mustern entsprechen. 

Andere Merkmale von Datenqualitätssoftware: [ERP-Fähigkeiten](https://www.g2.com/categories/data-quality/f/erp) und [Dateifähigkeiten](https://www.g2.com/categories/data-quality/f/file).

### Was sind die Vorteile von Datenqualitätstools?

Daten sind heute eine der wertvollsten Ressourcen für Organisationen. Hochwertige Daten haben folgende Vorteile:

**Effektive Datenimplementierung:** Gute Datenqualität verbessert die Leistung von Teams und führt zu besseren Geschäften. Sie hält alle Abteilungen der Organisation auf dem gleichen Stand und hilft ihnen, effizient zu arbeiten.

[**Verbesserte Kundenbeziehungen**](https://www.g2.com/categories/data-quality/f/crm) **:** Datenqualität spielt eine wichtige Rolle bei der Kundenbindung. Sie hilft Organisationen, Kundenpräferenzen und -interessen zu verfolgen.

**Einsichtsvolle Entscheidungsfindung:** Die Entscheidungsträger benötigen immer aktuelle Informationen, um bessere Entscheidungen zu treffen. Datenqualitätstools stellen sicher, dass durch hochwertige Daten Geschäftsinformationen erreicht werden. Gute Datenqualität hilft, das Risiko schlechter Entscheidungen auf der Grundlage von Daten schlechter Qualität zu reduzieren und die Effizienz des Entscheidungsprozesses zu erhöhen.

**Effektive Kundenansprache:** Mit hochwertigen Daten zur Hand können Organisationen die Merkmale ihrer bestehenden Kunden verfolgen und Personas erstellen, je nachdem, was ihre Kunden bevorzugen. Dies kann weiter dazu führen, die Bedürfnisse des Zielmarktes vorherzusagen.

**Effiziente Produktentwicklung:** Ingenieurteams in Softwareentwicklungsunternehmen können ihre KPIs wie das Engagement mit dem neuen Produkt online überprüfen. Das Überprüfen von Datenpunkten wie Klicks auf Schaltflächen kann Ingenieuren helfen zu verstehen, wie bereit ihr Produkt ist, auf den Markt gebracht zu werden, oder ob Änderungen erforderlich sind. 

**Datenabgleich:** Effektive Datenqualitätsüberwachungstools helfen beim Datenabgleich. Datenabgleich ist der Prozess des Vergleichs zweier verschiedener Datensätze und des Abgleichs gegeneinander. Dieser Prozess hilft, doppelte Daten innerhalb einer [Datenbank](https://www.g2.com/categories/data-quality/f/database) zu identifizieren.

### Wer nutzt Datenqualitätstools?

Daten als neuer Treibstoff treiben Organisationen dazu, herauszufinden, wie sie zur Entscheidungsfindung genutzt werden können. Unten ist eine Liste von Abteilungen, die Datenqualitätsmanagementsoftware nutzen:

**Datenqualitätsanalysten:** Sie überwachen die Qualität der Daten mit Datenqualitätstools, die Unternehmen helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Sie arbeiten mit Datenbankentwicklern zusammen, um Datenbankdesigns nach Bedarf zu ändern. Diese Persona hilft hauptsächlich bei der Datenanalyse, was die Qualität weiter verbessert.

**Marketingteams:** Marketingmanager müssen hochwertige Daten verwenden, da gute Datenqualität hilft, effiziente Marketingkampagnen in der Zukunft zu steuern. Datenqualitätstools helfen den Teams, unnötige Informationen herauszufiltern und sich auf den Zielmarkt zu konzentrieren, um ein besseres Verständnis zu gewinnen.

**IT-Teams:** Mehrfach gibt es doppelte Datensätze, die es den IT-Teams erschweren, die Datenqualitätskontrolle zu gewährleisten. Mit der Nutzung von Software ist es einfacher, die Daten zu verwalten und das Datenqualitätsmanagement zu optimieren.

### Herausforderungen mit Datenqualitätstools 

Die Datenqualität ändert sich mit dem, was in das System eingespeist wird. Manchmal gibt es einige der unten genannten Schwierigkeiten bei der Verwendung von Datenqualitätstools:

**Duplizierte Daten:** Daten-Deduplizierungstools sind ein Muss, bevor die Daten an die nächsten Schritte weitergegeben werden. Da große Mengen an Daten aus verschiedenen, unterschiedlichen Quellen generiert werden, sind sie oft fehlerhaft oder einige Einträge sind dupliziert. Deduplizierungstools können jedoch die gleichen Datenpunkte identifizieren und sie zur Deduplizierung zuweisen. 

**Mangel an vollständigen Informationen:** Manuelle Eingaben können unvollständige Informationen verursachen oder keine Informationen für jeden Datensatz haben. Dies könnte dazu führen, dass Datenqualitätstools unterperformen.

**Heterogene Formate:** Inkonsistente Datenformate sind immer ein häufiges Problem für Datenanalysten. Bei der Zusammenarbeit mit Datenoutsourcing-Dienstleistern wird empfohlen, bevorzugte Formate anzugeben.

### Wie kauft man Datenqualitätstools?

#### Anforderungserhebung (RFI/RFP) für Datenqualitätssoftware

Je nach Branche gibt es eine Vielzahl von Datenqualitätsdimensionen, die vor dem Kauf der Software berücksichtigt werden müssen. Die Datenmanagementstrategie soll die Anforderungen an die Datenverwaltung adressieren. Daneben gibt es andere Anforderungen wie Datenaufbewahrung und Archivierung. Eine RFI oder RFP von Anbietern hilft, den Bewertungsprozess zu optimieren. 

#### Vergleichen Sie Datenqualitätsprodukte

**Erstellen Sie eine Longlist**

Zu Beginn sollten Organisationen eine Liste von Anbietern von Datenqualitätssoftware erstellen, die Funktionen wie Datenprofilierung, Datenvorbereitung, Deduplizierung und andere relevante Funktionen je nach den gewünschten Ergebnissen bieten.

**Erstellen Sie eine Shortlist**

Auf der Grundlage der Erfüllung der primären Anforderungen umfasst der nächste Schritt die Auswahl der Anbieter, indem einige Fragen gestellt werden wie:

- Bieten sie Automatisierung in ihrer Software an?
- Wie halten die Produkte/Werkzeuge die Leistung und Skalierung aufrecht?
- Wie sind ihre Supportzeiten und Eskalationsverfahren?

**Führen Sie Demos durch**

Demos sind eine effiziente Möglichkeit, zu überprüfen, welcher Anbieter den Anforderungen entspricht. Sie geben der Organisation ein tiefes Verständnis der Software. Organisationen können auch Antworten darauf erhalten, wie gut der Anbieter aufgestellt ist. In der Regel umfassen Demos für Datenqualitätssoftware die Präsentation verschiedener Werkzeuge und Fähigkeiten der Software, wie z.B. Datenstandardisierungsfunktion, Metadatenmanagement und Datenqualitätsmanagement, um nur einige zu nennen.

#### Auswahl von Datenqualitätstools

**Wählen Sie ein Auswahlteam**

Das Team, das an dieser Entscheidung beteiligt ist, muss relevante Entscheidungsträger umfassen. Ein Chief Marketing Officer, der oft saubere Daten benötigt, um Leads aus seinem Team zu pflegen, kann die Werkzeuge während der Demo testen. Das nächste Mitglied, das in den Prozess einbezogen werden sollte, ist der Vertriebsleiter. Datenqualität ist für die Vertriebsmitarbeiter ebenso wichtig, da sie sich mehr auf die Umsatzgenerierung konzentrieren möchten, als nur die Daten im CRM zu aktualisieren. Datenanalysten sind ebenfalls beteiligt, da sie diejenigen sind, die diese Werkzeuge für Datenqualitätsbewertungen verwenden. Daneben sind Datenqualitätsanalysten im Team enthalten, da sie die Software verwenden, um die Daten auf Qualitätsanforderungen je nach den verschiedenen Abteilungen zu überprüfen und diese verarbeiteten Daten mit ihnen zu teilen.

**Verhandlung**

Da Datenqualität von größter Bedeutung ist, ist es ratsam, die richtigen Werkzeuge für die Bewertung auszuwählen. Werkzeuge, die in Echtzeit arbeiten und die von Geschäftsanwendern leicht genutzt werden können, sind etwas, das Organisationen haben möchten. Es ist ratsam, die Preisgestaltung der Software zu betrachten, ob es zusätzliche Kosten gibt und ob der Anbieter Rabatte anbietet. Viele Datenqualitätstools sind sowohl in Cloud- als auch in On-Premises-Strukturen verfügbar. Es ist besser, Werkzeuge in der Cloud zu haben, da die manuelle Datenqualitätsüberwachung für Unternehmensdaten für eine Person oder sogar ein Team schwierig sein könnte.

**Endgültige Entscheidung**

Die Entscheidung, Datenqualitätssoftware zu kaufen, muss von den Teams getroffen werden, die während des gesamten Kaufprozesses beteiligt sind. Vertriebs-, Marketing- und Datenanalystenteams können vom Kauf der richtigen Datenqualitätssoftware profitieren.

### Datenqualitätstrends

**Modernisierung des Datenlagers**

Die Modernisierung des Datenlagers hilft der aktuellen Datenlagerumgebung, mit sich schnell ändernden Anforderungen zu synchronisieren. Organisationen bewältigen die Verwaltung der Expansion von Daten und Datensystemen, indem sie das Datenlager modernisieren. Dieser aufkommende Trend konzentriert sich auf die Datenautomatisierung, um die gewünschte Qualität der Daten und Geschäftspraktiken gleichermaßen zu erreichen.

**Moderne Datenhubs**

Datenhubs sind Datenarchitekturen mit einem nahtlosen Datenfluss, die dem Hub-and-Spoke-Modell folgen. Moderne Datenhubs haben Funktionen wie Datenspeicherung, Harmonisierung, Governance, Metadaten und Indexierung. Diese Funktionen zeigen, dass Datenhubs effizienter sind als Datenkonsolidierung.

**Daten-Demokratisierung**

In letzter Zeit machen Organisationen Daten für unabhängige Geschäftsbereiche verfügbar. Dies soll die Transparenz und Konsistenz zwischen allen Abteilungen in der Organisation verbessern. Fortschritte in der Visualisierung haben die Datenübersicht auf technischer Ebene erleichtert, und es wird erwartet, dass dieser Trend auch auf nicht-technische Nutzer, d.h. die einfache Zugänglichkeit von Daten, die gleiche Wirkung haben wird.

**Maschinelles Lernen (ML) Algorithmen in der Datenqualität** 

Maschinelles Lernen (ML) Algorithmen sind wichtig für die Datenmanagementstrategie eines Unternehmens geworden. Unternehmensdaten sind in der Regel Big Data, was es unerlässlich macht, Automatisierung zu haben. Maschinelle Lernalgorithmen können es ermöglichen, den Prozess zu automatisieren und Endergebnisse zu liefern. ML-Algorithmen helfen, die Datenqualitätswerte zu verbessern, indem sie falsche Daten, unvollständige Daten, doppelte Daten identifizieren und auch Funktionen wie Clustering, Anomalieerkennung und Assoziationsregel-Mining durchführen.