# Beste Datenqualitätswerkzeuge - Seite 9 *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:** 242 ### Category Stats (May 2026) - **Average Rating**: 4.48/5 - **New Reviews This Quarter**: 110 - **Buyer Segments**: Unternehmen mittlerer Größe 49% │ Kleinunternehmen 27% │ Unternehmen 24% - **Top Trending Product**: QuerySurge (+0.059) *Last updated: May 18, 2026* ## How Does G2 Rank Datenqualitätswerkzeuge Products? **Warum Sie den Software-Rankings von G2 vertrauen können:** - 30 Analysten und Datenexperten - 9,100+ Authentische Bewertungen - 242+ 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:** [ZoomInfo Operations](https://www.g2.com/de/products/zoominfo-operations/reviews) --- **Sponsored** ### QuerySurge QuerySurge ist eine unternehmensgerechte Datenqualitätsplattform, die KI nutzt, um die Datenvalidierung in Ihrem gesamten Ökosystem kontinuierlich zu automatisieren - von Data Warehouses und Big Data Lakes bis hin zu BI-Berichten und Unternehmensanwendungen. Mit KI-gestützter Testentwicklung, skalierbarer Architektur und der führenden DevOps für Data CI/CD-Integration stellt QuerySurge die Datenintegrität in jeder Phase der Pipeline sicher. Automatisierte Datenvalidierungsanwendungsfälle: QuerySurge bietet eine intelligente, KI-gesteuerte Datenvalidierungs- und ETL-Testlösung für Ihre automatisierten Testanforderungen. - Data Warehouse / ETL-Tests - Big Data-Tests - DevOps für Data / Kontinuierliche Tests - Datenmigrationstests - Business Intelligence (BI)-Berichtstests - Unternehmensanwendungs-Datentests Was QuerySurge bietet: - Automatisierung Ihres manuellen Datenvalidierungs- und Testprozesses - Benutzerfreundlichkeit, Low-Code/No-Code-Funktionen - Generative KI-Fähigkeiten zur Testentwicklung - Tests über 200+ Datenplattformen - Integration in Ihre CI/CD DataOps-Pipeline - Beschleunigung Ihrer Datenanalyse - Sicherstellung der Einhaltung von Vorschriften Hauptmerkmale: - Der Datenverbindungsassistent bietet eine einfache Möglichkeit, sich mit Ihren Datenspeichern zu verbinden - Der visuelle Abfrageassistent erstellt Tabellen-zu-Tabellen- und Spalten-zu-Spalten-Tests ohne SQL zu schreiben - Das generative KI-Modul erstellt automatisch Transformationstests in großen Mengen - DevOps für Data bietet eine RESTful API mit über 110 Aufrufen und Swagger-Dokumentation und integriert sich in CI/CD-Pipelines - Erstellen Sie benutzerdefinierte Tests und modularisieren Sie Funktionen mit Snippets, setzen Sie Schwellenwerte, stufen Sie Daten, überprüfen Sie Datentypen und doppelte Zeilen, führen Sie Volltextsuche durch und verwenden Sie Asset-Tagging - Planen Sie Tests, die sofort, zu einem festgelegten Datum und Uhrzeit oder nach einem Ereignis aus einem Build/Release, CI/CD, DevOps oder Testmanagementlösung ausgeführt werden - Unterstützung mehrerer Projekte in einer einzigen Instanz, neuer globaler Admin-Benutzer, Zuweisung von Benutzern und Agenten, Import und Export von Projekten und Benutzeraktivitätsprotokollberichte - Webhooks bieten Echtzeit-Integrationen mit DevOps, CI/CD, Testmanagement- und Alarmierungstools - Ready-for-Analytics bietet nahtlose Integration mit QuerySurge und Ihrem BI-Tool oder Open-Source Metabase, um benutzerdefinierte Berichte und Dashboards zu erstellen und tiefere, Echtzeit-Einblicke in Ihre Datenvalidierungs- und ETL-Test-Workflows zu gewinnen - Datenanalyse-Dashboards und Datenintelligenzberichte verfolgen, analysieren und kommunizieren die Datenqualität [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=54942&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%3D9&secure%5Btoken%5D=79ad850919f7d43dc3f9a900f3c01de396d7ee20cd0276b92c9f3674da851150&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.querysurge.com%2Fget-started%2Fprivate-demo%3Futm_source%3DG2%26utm_medium%3Dcpc%26utm_campaign%3DG2-reviews&secure%5Burl_type%5D=book_demo) --- ## What Are the Top-Rated Datenqualitätswerkzeuge Products in 2026? ### 1. [MarketingSoda Refine](https://www.g2.com/de/products/marketingsoda-refine/reviews) Was ist MarketingSoda Refine? MarketingSoda Refine ist eine Plattform zur Datenqualität und -anreicherung für B2B-Teams, die ihre Go-to-Market-Operationen in HubSpot durchführen. Es bietet ein dediziertes Dashboard zum Bewerten, Anreichern, Duplizieren, Validieren und Verwalten von Kontakt- und Unternehmensdatensätzen — wobei alle Ergebnisse als native Eigenschaften in HubSpot zurückgeschrieben werden, die in Workflows, Segmenten und Berichten verwendet werden können. Kernfähigkeiten: - Qualitätsbewertung. Jeder Kontakt- und Unternehmensdatensatz erhält eine Bewertung von A–F über sieben Dimensionen: Vollständigkeit, Genauigkeit, Aktualität, Gültigkeit, Konsistenz, Einzigartigkeit und Anreicherungsabdeckung. Die Bewertungen werden kontinuierlich aktualisiert und in einem Dashboard zur Datenbankgesundheit mit Trendverfolgung angezeigt. - Multi-Provider-Wasserfallanreicherung. Kontakt- und Unternehmensdatensätze werden durch eine Kaskade von sechs oder mehr Datenanbietern angereichert, wobei typischerweise eine Feldabdeckung von 80–95% erreicht wird — im Vergleich zu etwa 40% bei Einquellen-Tools. Wenn ein Anbieter ein Feld nicht auflösen kann, wird automatisch der nächste Anbieter abgefragt. Die Anreicherungshistorie, Guthabenstände und Anbieterleistung sind im Anreicherungsmodul sichtbar. - Intelligente Duplikaterkennung. Eine ML-unterstützte Matching-Engine identifiziert doppelte Kontakte und Unternehmen mithilfe von unscharfer, phonetischer und feldübergreifender Übereinstimmung. Übereinstimmende Paare können automatisch zusammengeführt oder zur manuellen Überprüfung weitergeleitet werden. Zusammenführungen sind umkehrbar. - Validierung und Standardisierung. Die Importvalidierung erfasst Formatfehler, fehlende erforderliche Felder und Zustimmungslücken, bevor Datensätze in HubSpot gelangen. Standardisierungsregeln normalisieren Telefonformate, geografische Felder und benutzerdefinierte Auswahllistenwerte in der bestehenden Datenbank. - Frische- und Verfallverfolgung. Verfallsraten auf Feldebene werden gegen konfigurierbare Aktualisierungspläne überwacht. Datensätze, die sich ihrem Frischeschwellenwert nähern oder diesen überschritten haben, werden in einer Aktualisierungswarteschlange angezeigt und können eine automatische Neuanreicherung auslösen. - Qualitätskontrollen und Automatisierung. Workflow-Automatisierung kann die Kampagnenanmeldung, Lead-Routing oder Sequenztrigger blockieren, bis ein Datensatz einen definierten Qualitätsstandard erreicht. Kontrollen können nach Bewertung, Feld oder Dimension konfiguriert werden. Refine ist für RevOps-Profis, Marketing Operations-Teams und HubSpot-Administratoren konzipiert, die Datenbanken mit 10.000 oder mehr Kontakten verwalten, bei denen Datenabweichungen, Anreicherungsabdeckungslücken und Duplikatansammlungen die Kampagnenleistung, die Genauigkeit des Lead-Routings oder die Pipeline-Berichterstattung beeinträchtigen. MarketingSoda Refine befindet sich derzeit in der Vorabversion. Früher Zugang ist über die Warteliste unter www.marketingsoda.ai verfügbar. **Who Is the Company Behind MarketingSoda Refine?** - **Verkäufer:** [MarketingSoda](https://www.g2.com/de/sellers/marketingsoda) - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/marketingsoda/ (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 2. [Master Data Deduplication](https://www.g2.com/de/products/master-data-deduplication/reviews) Eine KI-gestützte Lösung zur Entfernung aller Duplikate aus Ihren Stammdaten, Marketing- und Mailinglisten, Datenbanken, Tabellenkalkulationen, CRMs und mehr! Voraussetzung: - Stammdatensatz Funktionen: - Fuzzy-Logik zur Erkennung ähnlicher Datensätze - Maschinelles Lernen zur Erlernung von Ähnlichkeitsregeln - Skalierbar, um mit Millionen von Datensätzen zu arbeiten - Geschult, um in mehreren Sprachen zu arbeiten - Geschult, um Duplikate in multidomainen Daten zu finden - Findet exakte Übereinstimmungen auch bei Tippfehlern und Abkürzungsfehlern Verwendete Technologien: - Python Funktionsweise: - Eingabe von Daten aus mehreren Datenquellen - Algorithmus trainieren, um Ähnlichkeitsregeln zu erlernen - Den trainierten Algorithmus ausführen, um Duplikate automatisch zu finden - Ähnliche Datensätze zusammenführen und die Datei herunterladen **Who Is the Company Behind Master Data Deduplication?** - **Verkäufer:** [Beyond Key](https://www.g2.com/de/sellers/beyond-key-0a7671a6-9703-48b0-8f07-7e0acf4eadcc) - **Gründungsjahr:** 2017 - **Hauptsitz:** Chicago, Illinois - **Twitter:** @KeyBeyond (194 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/beyond-key-systems-pvt-ltd/ (374 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 3. [MasterDataOnline](https://www.g2.com/de/products/masterdataonline/reviews) MasterDataOnline (MDO) ist ein Tool, das bei der Governance und Standardisierung aller Arten von Stammdaten im gesamten Unternehmen mithilfe von Workflows und Genehmigungsprozessen hilft. **Who Is the Company Behind MasterDataOnline?** - **Verkäufer:** [ConnektHub Solutions](https://www.g2.com/de/sellers/connekthub-solutions) - **Hauptsitz:** N/A - **Twitter:** @masteringdata (203 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 4. [Match2Lists](https://www.g2.com/de/products/match2lists/reviews) Match2Lists ist der schnellste, einfachste und genaueste Weg, um Ihre Daten abzugleichen, zusammenzuführen und zu bereinigen. **Who Is the Company Behind Match2Lists?** - **Verkäufer:** [Match2Lists](https://www.g2.com/de/sellers/match2lists) - **Hauptsitz:** Eastbourne, GB - **Twitter:** @Match2Lists (578 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/790809 (2 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 5. [MatchX](https://www.g2.com/de/products/matchx/reviews) MatchX ist eine KI-gestützte Plattform für Datenqualität und -abgleich, die Ihre Daten bereinigt, verbindet und verwaltet – ohne den manuellen Aufwand. Sie findet und behebt Duplikate, Inkonsistenzen, fehlende Felder und Unstimmigkeiten in strukturierten Daten und unstrukturierten Dokumenten. Das Ergebnis? Sie erhalten saubere, verbundene und vertrauenswürdige Daten, bereit für überlegene KI, Analysen, Automatisierung und wichtige Geschäftsentscheidungen. **Who Is the Company Behind MatchX?** - **Verkäufer:** [VE3](https://www.g2.com/de/sellers/ve3) - **Gründungsjahr:** 2010 - **Hauptsitz:** London, GB - **Twitter:** @ve3global (39 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/ve3/ (74 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 6. [MaxDup OS](https://www.g2.com/de/products/maxdup-os/reviews) MaxDup OS verwendet mehrere Kriterien, um Duplikate anhand von Haushalts-, Wohn- und Personendaten zu finden, und kann sogar verschiedene Daten wie Telefonnummern, Sozialversicherungsnummern und Vorwahlen nutzen. MaxDup OS konsolidiert sogar Daten aus mehreren Datensätzen in einen einzigen Überlebensdatensatz. Und wenn Ihre Datensätze keine exakten Übereinstimmungen sind, kann MaxDup OS dennoch eine genaue Duplikaterkennung mithilfe von Fuzzy-Logik und interner Adressstandardisierung bieten. **Who Is the Company Behind MaxDup OS?** - **Verkäufer:** [Anchor Software](https://www.g2.com/de/sellers/anchor-software) - **Gründungsjahr:** 1998 - **Hauptsitz:** Plano, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/anchor-software-llc (32 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 7. [M-Clean](https://www.g2.com/de/products/grazitti-interactive-m-clean/reviews) M-Clean, eine fortschrittliche Lösung von Grazitti, identifiziert und eliminiert effizient doppelte Leads in Marketo Engage. Darüber hinaus verhindert es die Erstellung neuer doppelter Leads und verbessert die Abstimmung zwischen Marketing- und Vertriebsteams, indem es doppelte Einträge daran hindert, in Ihr CRM zu gelangen. Zusätzlich integriert M-Clean Datenstandardisierung, rationalisiert die Dateneingabe und sorgt für Konsistenz auf der Plattform. Dieser umfassende Ansatz gewährleistet eine saubere Datenbank, verbessert die Genauigkeit der Berichterstattung und optimiert Ihr Marketingbudget. So stellen die Datenbereinigung und Datenstandardisierung von M-Clean ein effektives Datenmanagement sicher: Reduziert die Lizenzkosten durch das Entfernen doppelter Datensätze in Marketo & Salesforce um 68% Verbessert die Effizienz Ihrer Marketingkampagnen um 42% Senkt die Kampagnenkosten, indem die richtige Zielgruppe mit präzisen Segmenten um 52% angesprochen wird **Who Is the Company Behind M-Clean?** - **Verkäufer:** [Grazitti Interactive](https://www.g2.com/de/sellers/grazitti-interactive) - **Gründungsjahr:** 2008 - **Hauptsitz:** Panchkula, IN - **Twitter:** @Grazitti (3,580 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/282834/ (1,412 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 8. [MTN DATA](https://www.g2.com/de/products/mtn-data/reviews) Überblick: MTN DATA ist eine moderne Plattform zur Datenverifizierung und -anreicherung, die für Unternehmen entwickelt wurde, die auf genaue, aktuelle professionelle und Unternehmensinformationen angewiesen sind. Mit einer leistungsstarken API und Batch-Verarbeitungsfunktionen hilft MTN DATA Teams dabei, große Mengen an Kontakten zu validieren, zu bereinigen und anzureichern, um sicherzustellen, dass jeder Lead oder jedes Profil echt, vollständig und zuverlässig ist. Hauptmerkmale: Echtzeit-API-Verifizierung zur sofortigen Validierung von professionellen und Unternehmensdaten. Massen- / Batch-Verarbeitung zum Hochladen von Tausenden von Datensätzen für eine schnelle Verifizierung und Anreicherung. KI-gesteuerte Datenanreicherung, die fehlende Jobtitel, Unternehmensdetails, Firmografien und öffentliche Profilmetadaten hinzufügt. Betrugs- und Fake-Profil-Erkennung durch Musteranalyse und Konsistenzprüfungen. Datenqualitätsbewertung mit Vertrauensbewertungen und detaillierten Verifizierungsprotokollen. CRM-Integration mit Plattformen wie Salesforce, HubSpot und Zoho für automatisierte Datenaktualisierungen. Anwendungsfälle: Verifizierung und Anreicherung von Lead-Listen für Vertriebs- und Marketingmaßnahmen. Überprüfung von Kandidaten oder Validierung professioneller Details in der Rekrutierung. Bereinigung und Aktualisierung von CRM-Datenbanken zur Aufrechterhaltung einer hohen Datenqualität. Erkennung verdächtiger oder ungenauer Profile für Compliance und Risikomanagement. Vorteile: Erhöht den Erfolg von Outreach-Maßnahmen durch Reduzierung ungültiger, veralteter oder gefälschter Leads. Spart Zeit und Kosten durch Automatisierung und Batch-Verarbeitung. Verbessert die Entscheidungsfindung mit genauen, angereicherten und vertrauenswürdigen Daten. Skaliert problemlos für Freiberufler, kleine Unternehmen und Teams auf Unternehmensebene. Warum MTN DATA: MTN DATA bietet eine All-in-One-Lösung, die Datenpräzision, KI-basierte Anreicherung und nahtlose Integration kombiniert. Entwickelt für Teams, die auf zuverlässige Informationen angewiesen sind, liefert es verifizierte, hochwertige Daten zur Unterstützung von Lead-Generierung, Rekrutierung, Compliance und Datenoperationen. **Who Is the Company Behind MTN DATA?** - **Verkäufer:** [MTN Data](https://www.g2.com/de/sellers/mtn-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 #### What Are MTN DATA's Pros and Cons? **Pros:** - Datengenauigkeit (1 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (1 reviews) - Einfache Integrationen (1 reviews) - Leistungsfähigkeit (1 reviews) ### 9. [multisource](https://www.g2.com/de/products/multisource/reviews) multisource•api ist eine Schweizer Plattform für Kundendatenqualität und -anreicherung, die die Adressvalidierung, Aktualisierung von Kontaktdaten und Kundenintelligenz direkt in CRM- und Geschäftssystemen automatisiert. Organisationen nutzen multisource, um genaue Kundenaufzeichnungen zu pflegen, den manuellen Datenaufwand zu reduzieren und Marketing-, Vertriebs- und Serviceprozesse durch zuverlässige Echtzeitdaten zu verbessern. Wichtige Funktionen umfassen: • Echtzeit-Adressvervollständigung und -validierung • Rückwärtssuche von Telefonnummern und Anruferidentifikation • Automatisierte Umzugs- und Todesbenachrichtigungen • Anreicherung von Kundendaten mit über 200 Attributen • Batch-Datenbereinigung und CRM-Synchronisation Die Lösung integriert sich nahtlos mit CRM- und Geschäftsplattformen wie Salesforce, HubSpot und Microsoft Dynamics über eine modulare REST-API. Eine optionale Admin-Oberfläche bietet Transparenz, Überwachung und operative Kontrolle für Geschäftsanwender. Alle Daten werden in der Schweiz bezogen und gehostet, um die Einhaltung strenger Datenschutz- und Governance-Anforderungen zu gewährleisten. **Who Is the Company Behind multisource?** - **Verkäufer:** [Swisscom Directories AG](https://www.g2.com/de/sellers/swisscom-directories-ag) - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 10. [Neutronian Data Quality Certification](https://www.g2.com/de/products/neutronian-data-quality-certification/reviews) Neutronian Data Quality Certification baut Vertrauen bei Datenkäufern auf und verkürzt Verkaufszyklen. Es handelt sich um ein Audit, das Qualität und Compliance in den folgenden Kategorien zertifiziert: Einwilligung/Compliance, Beschaffungs-Transparenz, Datensatzmerkmale, Methodik/Verarbeitung und Leistung. Nach Abschluss können zertifizierte Partner das Data Quality Certification-Abzeichen stolz in Marketingmaterialien und auf ihrer Website anzeigen. **Who Is the Company Behind Neutronian Data Quality Certification?** - **Verkäufer:** [Neutronian](https://www.g2.com/de/sellers/neutronian) - **Gründungsjahr:** 2019 - **Hauptsitz:** Silicon Valley, US - **Twitter:** @NeutronianInc (10 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/neutronian/ (13 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 11. [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:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 3 **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:** 100% Unternehmen mittlerer Größe #### 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) ### 12. [Paribus 365](https://www.g2.com/de/products/paribus-365/reviews) Doppelte Daten führen dazu, dass Benutzer von Microsoft Dynamics 365 frustriert, fehlgeleitet und verwirrt über die Wahrheit werden, was letztendlich zu einem Mangel an Kundenzufriedenheit führt. Daher ist es entscheidend, Ihre Dynamics-Daten erfolgreich zu verwalten und frei von Duplikaten zu halten, um eine effektive Kundenbindung zu erreichen und eine SCV zu sichern. Paribus 365™, nahtlos in Dynamics 365 eingebettet, bietet die folgenden bewährten Funktionen, um die Kernprinzipien der Datenqualität sicherzustellen: Intelligente Suche – Die unscharfe Abgleichsfähigkeit der Paribus Intelligent Search Engine bedeutet, dass Sie immer finden, wonach Sie suchen, selbst wenn Sie es nicht genau richtig buchstabieren oder den genauen Namen der Person oder des Unternehmens kennen. Duplikatprävention – Ein Mangel an geeigneten Datenqualitätsrichtlinien setzt Ihr Dynamics 365-System einem Risiko aus. Paribus Duplicate Prevention stoppt die Erstellung doppelter Daten, indem es Benutzer warnt, wenn sie dabei sind, einen Datensatz hinzuzufügen, der bereits in Dynamics existiert, und so Ihre Daten-Governance-Strategie durchsetzt. Duplikaterkennung – Beim Umgang mit Entitäten in Dynamics ist es wichtig, dass Benutzer wissen, ob diese Entität ein Duplikat sein könnte. Paribus Duplicate Detection bietet Benutzern aktiv wertvolle Einblicke in potenzielle widersprüchliche Duplikationen, bevor sie mit einer bestimmten Entität interagieren. Dies erleichtert es Benutzern, jeden Konflikt zu überprüfen und eine SCV zu etablieren. Datenbereinigung, Zusammenführung und Konsolidierung – Das Erreichen von duplikatfreien Daten sollte ein zentrales Ziel jeder Datenqualitätsstrategie sein. Paribus Data Cleansing durchsucht Ihr gesamtes Dynamics-System, um großflächige Daten-Duplikationen zu identifizieren. Sobald sie identifiziert sind, können Duplikate überprüft werden, bevor sie einfach zu einem einzigen Master-Gold-Datensatz zusammengeführt und konsolidiert werden. Lead-Management – Effektives Lead-Management ist entscheidend, um einen klaren Einblick in Geschäftsmöglichkeiten zu bieten. Paribus Lead Management hebt automatisch bestehende Kunden hervor, um den Lead-Qualifikations- und Engagement-Prozess zu unterstützen und peinliche und fehlgeleitete Kundeninteraktionen zu verhindern. Intelligente Entitätssuchen – Dynamics 365 Entitätssuchen enthalten keine unscharfe Übereinstimmung, und in Fällen, in denen Entitäten nicht gefunden werden, fördern sie die Erstellung einer neuen Entität, die wahrscheinlich ein Duplikat sein könnte. Paribus Smart Entity Lookups bietet einen verbesserten Ersatz mit der gesamten Leistung der Paribus-Fuzzy-Match-Engine, was Dynamics-Benutzern eine sicherere Alternative bietet und es ihnen ermöglicht, immer die korrekte Entitätssuche zu etablieren. Paribus 365™ ist die DQ für Dynamics-Lösung, die das Datenmanagement revolutioniert, wertvolle Zeit spart und Organisationen befähigt, das wahre Potenzial ihrer Daten zu erkennen. **Who Is the Company Behind Paribus 365?** - **Verkäufer:** [QWARE Ltd](https://www.g2.com/de/sellers/qware-ltd) - **Gründungsjahr:** 2019 - **Hauptsitz:** Fareham, GB - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/paribus365 (5 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 13. [Pentaho Data Quality](https://www.g2.com/de/products/pentaho-data-quality/reviews) Pentaho Data Quality ermöglicht es Teams, fehlende, inkonsistente und ungenaue Daten zu identifizieren und zu beheben, bevor sie sich auf nachgelagerte Systeme und Entscheidungsfindung auswirken. Stellen Sie kontinuierlich vertrauenswürdige, konforme Daten sicher Optimieren Sie Workflows und beschleunigen Sie die KI-Bereitschaft Erhalten Sie vollständige Transparenz und Kontrolle über Ihre Daten **Who Is the Company Behind Pentaho Data Quality?** - **Verkäufer:** [Pentaho](https://www.g2.com/de/sellers/pentaho-d1c9c8d5-c72c-42b5-967d-4a0985833684) - **Gründungsjahr:** 2004 - **Hauptsitz:** Santa Clara, CA - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/pentaho/ (151 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 14. [Precisely Data Experience](https://www.g2.com/de/products/precisely-data-experience/reviews) Die Precisely Data Experience hilft Teams, fundiertere Entscheidungen über die Daten zu treffen, die sie erwerben. Registrierte Benutzer erhalten sofortigen Zugriff auf kostenlose Beispieldaten-Downloads, was ihnen die Möglichkeit gibt, die Daten zu isolieren und zu bewerten, die möglicherweise ihre Projekte antreiben werden. Die Precisely Data Experience hilft Benutzern, die Analyse schneller zu beginnen, indem sie Plug-and-Play-Funktionen für Business Intelligence (BI) und Business Analytics (BA) Anwendungen bietet. Dies gibt Geschäftsanwendern, mit oder ohne technischen Hintergrund, eine einfache und effektive Möglichkeit, auf saubere, vorab vorbereitete und standardisierte Daten für die Verwendung in jedem System zuzugreifen. **Who Is the Company Behind Precisely Data Experience?** - **Verkäufer:** [Precisely](https://www.g2.com/de/sellers/precisely-0b25c016-ffa5-4f51-9d9e-fcbc9f54cc55) - **Hauptsitz:** Burlington, Massachusetts - **Twitter:** @PreciselyData (3,967 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/64863146/ (2,962 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 15. [ProductMatch](https://www.g2.com/de/products/productmatch/reviews) ProductMatch ist eine semantische Datenintegrations- und Klassifizierungssoftware, die Produktdaten schnell und automatisch mit visuellen Werkzeugen und semantisch basierendem maschinellem Lernen in gemeinsame Hierarchien und Attributbäume abbildet. **Who Is the Company Behind ProductMatch?** - **Verkäufer:** [Data Ladder](https://www.g2.com/de/sellers/data-ladder-10f55001-d8a6-46ec-85ba-8ba34829b252) - **Gründungsjahr:** 2006 - **Hauptsitz:** Cambridge, MA - **Twitter:** @DataLadder (1,860 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/2227450/ (23 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 16. [Qlik Talend Cloud](https://www.g2.com/de/products/qlik-talend-cloud/reviews) Qlik Talend Cloud bietet umfangreiche Datenintegrationsfähigkeiten sowie Datenqualität und Governance. Verfügbar in den Editionen Starter, Standard, Premium und Enterprise, bietet es Funktionen wie Massen- und inkrementelle Replikation, logbasierte CDC, No-Code/Low-Code/Pro-Code-Datenpipeline-Entwicklung, einen Datenproduktkatalog und mehr. Qlik Talend Cloud kann das Design, die Erstellung und die kontinuierliche Aktualisierung von Data Warehouses, Lakehouses und KI-bereiten Data Lakes auf jeder Cloud-Plattform automatisieren. Es bietet Echtzeit- oder nahezu Echtzeit-Datenintegration über heterogene Umgebungen hinweg und unterstützt kritische Workloads wie Betrugserkennung und KI-Inferenz. Qlik Talend Cloud verfolgt einen skalierbaren 'Go-as-you-grow'-Ansatz und unterstützt mehrere Datenintegrationsmuster. Weltweit verfügbar auf Cloud-Infrastruktur, ist diese einheitliche Plattform darauf ausgelegt, eine vertrauenswürdige Datenbasis für KI bereitzustellen und verschiedene Datenintegrationsbedürfnisse in Organisationen jeder Größe zu unterstützen. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 13 **How Do G2 Users Rate Qlik Talend Cloud?** - **Support-Qualität:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Qlik Talend Cloud?** - **Verkäufer:** [Qlik](https://www.g2.com/de/sellers/qlik) - **Gründungsjahr:** 1993 - **Hauptsitz:** Radnor, PA - **Twitter:** @qlik (64,221 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/10162/ (4,529 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Telefon:** 1 (888) 994-9854 **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 46% Unternehmen mittlerer Größe, 38% Kleinunternehmen #### What Are Qlik Talend Cloud's Pros and Cons? **Pros:** - API-Integration (1 reviews) - Automatisierung (1 reviews) - Cloud-Computing (1 reviews) - Datenverwaltung (1 reviews) - Daten-Pipelining (1 reviews) ### 17. [Qualdo-MQX](https://www.g2.com/de/products/qualdo-mqx/reviews) Qualdo-MQX ist ein führendes Unternehmen in der Überwachung und Verbesserung der Datenqualität und ML-Modelle für Unternehmen, die ein Multi-Cloud- und modernes Datenökosystem einführen. Qualdo.ai ist ein proprietäres SaaS-Produkt, bei dem Datenqualität auf Modellüberwachung trifft. Verfügbar auf Azure, AWS und Google Cloud-Datenbanken, hilft Qualdo™ Unternehmen, mission-kritische ML- und Datenprobleme, Fehler und Qualität mit Augmented Data Engineering zu überwachen. Mit anderen Worten, die Leistung wird im Autopilot-Modus gemessen und überwacht. **Who Is the Company Behind Qualdo-MQX?** - **Verkäufer:** [Saturam](https://www.g2.com/de/sellers/saturam-27a17ecf-2e31-4069-b777-fda9e1a51ed9) - **Hauptsitz:** N/A - **Twitter:** @qualdo_ai (48 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 18. [QuickCode](https://www.g2.com/de/products/quickcode/reviews) QuickCode ist eine Textverarbeitungssoftware für Datenwissenschaftler, die komplexe, textbasierte Probleme mit maschinellem Lernen lösen möchten. Mithilfe proprietärer maschineller Lernmodelle hilft QuickCode Experten, Analysten und Linguisten dabei, gezielte, relevante und repräsentative Datensätze zu erstellen. QuickCode ist die erste Lösung, die repräsentative Trainingsdaten aus dem gesamten Datensatz eines Benutzers erstellt, Empfehlungen bereitstellt und es Datenteams ermöglicht, diese Empfehlungen in Minuten zu validieren. Unsere maschinelle Lerntechnologie findet Muster in unstrukturiertem Text, was die Datenkuratierung, -aufbereitung und -kennzeichnung einfacher und genauer als je zuvor macht. QuickCode gibt Ihnen vollständiges Vertrauen in Ihre Trainingsdaten, sodass Sie sich darauf konzentrieren können, die bestmöglichen maschinellen Lernmodelle zu erstellen. Quickcode.ai erhielt im Dezember 2021 eine Seed-Finanzierungsrunde von dem in Maryland ansässigen DataTribe. Das Unternehmen hat seinen Sitz in McLean, VA. Erfahren Sie mehr unter quickcode.ai. **Who Is the Company Behind QuickCode?** - **Verkäufer:** [QuickCode](https://www.g2.com/de/sellers/quickcode) - **Gründungsjahr:** 2021 - **Hauptsitz:** McLean, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/quickcode-ai/ (9 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 19. [Remove Duplicates in Excel (RDIE)](https://www.g2.com/de/products/remove-duplicates-in-excel-rdie/reviews) Duplikate in Excel entfernen ermöglicht es Ihnen, Ihre Excel- oder CSV-Dateien hochzuladen und automatisch doppelte Einträge mit fortschrittlichen Fuzzy-Matching-Algorithmen zu erkennen und zu entfernen. Bereinigen Sie Ihre Daten in Sekunden, nicht Stunden, mit unserer optimierten Verarbeitungseinheit, die große Datensätze effizient handhaben kann und dabei Ihre Datensicherheit priorisiert. **Who Is the Company Behind Remove Duplicates in Excel (RDIE)?** - **Verkäufer:** [RDIE](https://www.g2.com/de/sellers/rdie) - **Gründungsjahr:** 2023 - **Hauptsitz:** San Francisco, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/rdie/ (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 20. [Rudol](https://www.g2.com/de/products/rudol-rudol/reviews) Entfesseln Sie die wahre Kraft Ihrer Daten In der heutigen datengetriebenen Landschaft ist die Qualität Ihrer Daten von größter Bedeutung. Schlechte Datenqualität kann zu falschen Geschäftsentscheidungen, schlechter Softwarequalität oder voreingenommenen KI-Trainings führen, aufgrund ungenauer, unvollständiger oder unzuverlässiger Informationen. Hier kommt Rudol ins Spiel, Ihr Partner für Datenqualität, der entwickelt wurde, um Ihr Datenqualitätsniveau auf neue Höhen zu heben. Rudol ist eine umfassende Datenqualitätsplattform, die Organisationen befähigt, den Wert ihrer Daten zu maximieren. Sie ist maßgeschneidert für Unternehmen, die die Bedeutung von Datenqualität erkennen, sei es zur Verbesserung der Entscheidungsfindung, zur Einhaltung von Vorschriften, für das maschinelle Lernen oder einfach zur Reduzierung von Problemen in veröffentlichter Software. Und das für Ihre gesamte Organisation, da es keinerlei technische Vorkenntnisse oder Programmierkenntnisse erfordert, es ist komplett im Selbstbedienungsmodus mit 24/7-Support, und alle Benutzerkonten sind kostenlos, da die Abonnementkosten durch das Volumen Ihrer Daten bestimmt werden, was es Ihrer gesamten Struktur ermöglicht, Teil des Prozesses zu sein. Die Grundlage der Datenqualität ist das Verständnis der Landschaft Ihrer Assets. Rudols Datenkatalog ermöglicht es Organisationen, Ordnung in ihren Stack zu bringen, indem sie Datenquellen aus den beliebtesten Technologien hinzufügen, sei es strukturierte SQL-Datenbanken, Tabellenkalkulationen, Dashboards oder sogar Streaming-Quellen. Dann können Teams Governance-Prozesse durchführen und Eigentümer definieren, unter Domänen oder Tags klassifizieren, sensible Labels anbringen und Teams helfen, unbekannte Quellen für ihre Projekte zu entdecken. Für diejenigen, die keinen weiteren Browser-Tab geöffnet haben möchten, bietet Rudol Plugins für Slack, Microsoft Teams und Google Chrome mit umfangreichen Funktionen, sodass Sie Ressourcen finden und teilen können, während Sie mit einem anderen Teammitglied chatten oder in Ihrem Browser als Seitenleiste verwenden, während Sie Ihre bevorzugte Analyseplattform nutzen. Die Ermöglichung von Datenqualität ist ein mühsamer Prozess, Geschäftsinteressenten müssen versuchen, ihre Vision in technische Anforderungen zu übersetzen, und Software-Ingenieure müssen diese Anforderungen interpretieren, um langweilige, sich wiederholende und zeitaufwändige Skripte zu codieren. Dieser Prozess erfolgt mit Reibung und ist sehr schwer über die Zeit zu pflegen, daher umgeht Rudol diesen Prozess, indem es Geschäftsinteressenten einfach zu erstellende Validierungen bietet, die keine Programmierkenntnisse erfordern und extrem einfach zu konfigurieren sind. Wählen Sie aus mehr als 15 Geschäftsregel-Validierungen oder lassen Sie Rudol Ihre Daten analysieren, um einige davon vorzukonfigurieren, der Prozess dauert weniger als 3 Minuten und Sie können Validierungen für alle Ihre Assets in einem Augenblick massiv konfigurieren. Die Befreiung Ihres Datenteams von diesen sich wiederholenden Aufgaben ist entscheidend für die Optimierung ihrer Arbeit und das Erzielen eines höheren Werts aus der Praxis, deshalb bietet Rudol auch KI-Validierungen an, um Anomalien zu erkennen, wo keine Geschäftsregeln definiert sind. Verwenden Sie eines unserer 3 Modelle, um Inkonsistenzen zu erkennen, die nicht einmal Geschäftsinteressenten bemerken können, und benachrichtigen Sie proaktiv Ihre interessierten Rollen, um versteckte Probleme oder Fehlalarme zu identifizieren, da die Modelle mit Ihrem Feedback lernen und sich verbessern. Rudol bietet auch Rückverfolgbarkeit auf Linienebene für Ursachen- und Auswirkungsanalysen, sodass Sie Daten von der Quelle bis zum Ziel über Datenpipelines hinweg verfolgen können. Verstehen Sie die Auswirkungen von Datenproblemen stromaufwärts und stromabwärts, fördern Sie Verantwortlichkeit und Transparenz oder kopieren Sie Validierungen über Ihren Pipeline-Fluss für eine höhere Qualitätsabdeckung. Mit Rudol wird Datenqualität zugänglich und einfach durchzuführen. Es ist für alle technischen Erfahrungsstufen konzipiert und ermöglicht es jedem in Ihrer Organisation, an der Aufrechterhaltung der Datenqualität teilzunehmen. Rudol verbessert die Entscheidungsfindung, reduziert Infrastrukturkosten und befähigt Organisationen, das Beste aus ihren Daten herauszuholen. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind Rudol?** - **Verkäufer:** [Rudol](https://www.g2.com/de/sellers/rudol) - **Gründungsjahr:** 2022 - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/rudol (7 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen ### 21. [Screena](https://www.g2.com/de/products/screena/reviews) Screena ist eine cloudbasierte Lösung, die von KI für Namensabgleich und Identitätsüberprüfung betrieben wird. Unsere Screening-API bietet Endpunkte zur Verbesserung von KYC/AML, Transaktionsüberprüfung, Due Diligence, Risiko- und Betrugsmanagement-Anwendungen. Screena reduziert falsch-positive und falsch-negative Ergebnisse mit unvergleichlicher Präzision, Geschwindigkeit und Skalierbarkeit dank seiner einzigartigen "Algo-as-a-Service"-Technologie, die maschinelles Lernen mit kontextadaptiven, optionbasierten Algorithmen kombiniert. **Who Is the Company Behind Screena?** - **Verkäufer:** [Screena](https://www.g2.com/de/sellers/screena) - **Gründungsjahr:** 2013 - **Hauptsitz:** New York, New York, United States - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/thetaray/ (243 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 22. [SDF](https://www.g2.com/de/products/sdf/reviews) SDF ist ein Build-System der nächsten Generation für Dateninfrastruktur. Es ist ein Werkzeug, das Datenwissenschaftlern und Ingenieuren helfen kann, ihre Arbeitsabläufe zu optimieren. **Who Is the Company Behind SDF?** - **Verkäufer:** [SDF](https://www.g2.com/de/sellers/sdf) - **Gründungsjahr:** 2016 - **Hauptsitz:** Philadelphia, Pennsylvania, United States - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/dbtlabs (874 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 23. [SERAM](https://www.g2.com/de/products/seram/reviews) SERAM bietet eine einfache, verteilte Datenerfassung mit konfigurierbarem Backend für Datenberechnung, -aggregation und -analyse in einer Webanwendung. Es ist darauf ausgelegt, die EHS- und generischen KPI-Anforderungen von Unternehmen jeder Größe zu erfüllen. **Who Is the Company Behind SERAM?** - **Verkäufer:** [Sirius Technologies](https://www.g2.com/de/sellers/sirius-technologies) - **Gründungsjahr:** 2010 - **Hauptsitz:** BENGALURU, IN - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/siriustech-india/ (20 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 24. [Serj](https://www.g2.com/de/products/serj/reviews) Serj indiziert riesige Datenmengen mit minimalen Ressourcen, die für Abfragen benötigt werden. **Who Is the Company Behind Serj?** - **Verkäufer:** [Validin](https://www.g2.com/de/sellers/validin) - **Gründungsjahr:** 2021 - **Hauptsitz:** Melbourne, US - **LinkedIn®-Seite:** https://linkedin.com/company/validin (5 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 25. [Spectrum Quality](https://www.g2.com/de/products/spectrum-quality/reviews) Spectrum Quality extrahiert, normalisiert und standardisiert Ihre Daten mit Zuversicht über mehrere Eingaben und Formate hinweg. Normalisieren Sie alle Ihre Informationen – einschließlich Geschäfts- und Personendaten, strukturiert und unstrukturiert. Unser Ansatz verwendet überwachte maschinelle Lerntechniken auf Basis neuronaler Netzwerke, um die Struktur und Variationen verschiedener Informationstypen zu verstehen und Daten auf automatisierte Weise zu analysieren. Ideal geeignet für globale Kundenbasen mit mehrstufigen Datenstandardisierungs- und Transliterationserfordernissen für mehrere Sprachen und kulturell spezifische Begriffe, einschließlich solcher in Arabisch, Chinesisch, Japanisch und Koreanisch. Unsere fortschrittliche Textverarbeitung ermöglicht auch die Informationsextraktion aus beliebigem natürlichem Spracheingabetext und kann dann Kategorien zu diesem unstrukturierten Text zuweisen. Dank vortrainierter Modelle können Sie Entitäten extrahieren und sogar Modelle weiter trainieren und anpassen, um spezifische Entitäten eines beliebigen Bereichs oder Typs zu definieren. **Who Is the Company Behind Spectrum Quality?** - **Verkäufer:** [Precisely](https://www.g2.com/de/sellers/precisely-0b25c016-ffa5-4f51-9d9e-fcbc9f54cc55) - **Hauptsitz:** Burlington, Massachusetts - **Twitter:** @PreciselyData (3,967 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/64863146/ (2,962 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ## 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.