DQLabs Funktionen

Ermöglicht Administratoren die Zuweisung von rollenbasiertem Benutzerzugriff für bestimmte Datensätze

Automatisches Ausblenden und Maskieren sensibler Daten basierend auf Benutzerberechtigungen

Bietet historische Einblicke in ursprüngliche Datenquellen und Transformationen, die an Datensätzen vorgenommen wurden

Bietet einfache Suchfunktionen, um bestimmte Datensätze zu entdecken

Ermöglicht Benutzern und Administratoren die einfache Bereinigung von Daten, um Qualität und Integrität zu erhalten

Konvertiert Datenformate von Quelldaten fehlerfrei in das für das Berichtswesen erforderliche Format

Tools zur (Neu-)Strukturierung von Daten in einer Weise, die es ermöglicht, Erkenntnisse schnell und genau zu extrahieren

Ermöglicht es Benutzern, Datensätze zu kommentieren, um zukünftigen Benutzern zu helfen, besser zu interagieren und die Daten zu interpretieren

Ermöglicht die Profilerstellung von Datensätzen für eine bessere Organisation, sowohl durch Benutzer als auch durch maschinelles Lernen

Erstellt ein Business-Glossar für ein schnelleres Verständnis durch den durchschnittlichen Geschäftsanwender

Indiziert Metadatenbeschreibungen für eine einfachere Suche und bessere Einblicke

Automatisiert Empfehlungen für Benutzer auf der Grundlage von Machine-Learning-Funktionen

Bietet Abfragefunktionen in natürlicher Sprache für nicht-technische Benutzer

Bereinigung von Daten, um die Qualität durch Automatisierung zu verbessern

Identifizieren Sie ungenaue, unvollständige oder duplizierte Daten aus einer Datenquelle korrekt.

Verwenden Sie Lösch-, Änderungs-, Anhänge-, Zusammenführungs- oder andere Methoden, um fehlerhafte Daten zu korrigieren.

Standardisieren Sie die Datenformatierung für Einheitlichkeit und einfachere Datennutzung.

Bereinigen Sie Daten, wenn sie in die Datenquelle gelangen, um zu verhindern, dass fehlerhafte Daten mit bereinigten Daten vermischt werden.

Findet Duplikate mithilfe der Fuzzy-Logik-Technologie oder einer erweiterten Suchfunktion.

Zentralisiert die Verwaltung mehrerer Stammdatendomänen, einschließlich Produkt, Kunde, Lieferanten, Anlagen, Standort und Preise.

Gleicht Stammdatensätze ab und führt sie über Quellsysteme hinweg zu einem einzigen genauen Datensatz zusammen.

Zeigt Beziehungen zwischen Datensätzen und Einträgen an, die in einem Repository-Modell definiert sind.

Bietet eine einfache, anpassbare Designumgebung zum Entwickeln benutzerdefinierter Benutzeroberflächen mit einfachen Drag-and-Drop-Aktionen.

Generieren Sie Echtzeit-Tiefenanalysen mithilfe von Ereignismetriken, Protokollierung und Metadaten.

Verwenden Sie benutzerdefinierte oder vordefinierte Tests für Geschäftsregeln. um die Datenqualität zu gewährleisten.

Beinhaltet Automatisierungsfunktionen zur Identifizierung und Nachverfolgung von Problemen und fehlgeschlagenen Vorgängen durch Berücksichtigung historischer Trends.

Vollständige Transparenz der Datenpipeline und sofortige Benachrichtigung des Datenteams bei Problemen. Sorgt für stapelübergreifende Sichtbarkeit.

Stellen Sie nach Datenbereinigungen Folgeinformationen über ein visuelles Dashboard oder Berichte bereit.

Automatisches Ausführen von Datenidentifikation, -korrektur und -normalisierung für Datenquellen.

Planen Sie automatisierte Audits, um Datenanomalien im Laufe der Zeit auf der Grundlage festgelegter Geschäftsregeln zu identifizieren.

Gibt einen Überblick über das gesamte Ökosystem des Datenqualitätsmanagements.

Ermöglicht benutzerrollenbasierten Zugriff und Aktionen zur Autorisierung für bestimmte Aufgaben.

Erfasst und verwaltet Datenhierarchien und -definitionen.

Hilft bei der Integration externer und interner Referenzdaten wie Branchencodes, Entitätskennungen, Ländercodes usw., die zur systemübergreifenden Kategorisierung von Informationen verwendet werden.

Hilft dabei, die Herkunft und den Weg von Daten sowie die Transformationen zu verstehen, die in verschiedenen Domänen stattfinden.

Bietet Kontext und Informationen für Datenbestände, die domänenübergreifend gespeichert sind, und stellt die Einhaltung etablierter Richtlinien und Prozesse sicher.

Identifizieren Sie die verschiedenen Arten von Anomalien und erhalten Sie Warnungen.

Die Data-Observability-Umgebung kann von einem einzigen Dashboard aus angezeigt werden.

Bietet sofortige Warnungen bei Anomalien oder erwarteten Ereignissen.

Legt die Herkunft für die Datenpipeline fest – vom Data Warehouse zum Datenbenutzer.

Unterstützen Sie Integrationen mit verschiedenen Geschäftsanwendungen, die unterschiedliche Datenprozesse unterstützen. Integrieren Sie auch Apps, um Warnungen bereitzustellen.

Umfasst Richtlinien, Prinzipien und Qualitäten, um den Zugang zu korrekten und zertifizierten Stammdaten zu fördern.

Hilft dabei, wichtige Informationen zu maskieren oder auszublenden, um unbefugten Zugriff zu verhindern.

Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.

Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.

Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.

Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.

Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.

Fähigkeit, komplexe Aufgaben ohne ständige menschliche Eingabe auszuführen

Fähigkeit, mehrstufige Prozesse zu analysieren und zu planen

Funktioniert über mehrere Softwaresysteme oder Datenbanken hinweg

Verbessert die Leistung basierend auf Feedback und Erfahrung

Triff fundierte Entscheidungen basierend auf verfügbaren Daten und Zielen.

Fähigkeit, komplexe Aufgaben ohne ständige menschliche Eingabe auszuführen

Fähigkeit, mehrstufige Prozesse zu analysieren und zu planen

Funktioniert über mehrere Softwaresysteme oder Datenbanken hinweg

Führt menschenähnliche Gespräche zur Aufgabenverteilung

Antizipiert Bedürfnisse und bietet Vorschläge ohne Aufforderung an