# Beste Datenqualitätswerkzeuge

  *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





## Category Overview

**Total Products under this Category:** 241


## Trust & Credibility Stats

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

- 30 Analysten und Datenexperten
- 9,000+ Authentische Bewertungen
- 241+ 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.


## Best Datenqualitätswerkzeuge At A Glance

- **Führer:** [Monte Carlo](https://www.g2.com/de/products/monte-carlo/reviews)
- **Höchste Leistung:** [Traction Complete](https://www.g2.com/de/products/traction-complete/reviews)
- **Am einfachsten zu bedienen:** [SAS Viya](https://www.g2.com/de/products/sas-sas-viya/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)


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### DataGroomr

DataGroomr ist eine moderne, KI-gestützte Plattform, die speziell entwickelt wurde, um außergewöhnliche Datenqualität in Salesforce sicherzustellen. Für Organisationen, die auf Salesforce angewiesen sind, um Vertrieb, Marketing, Kundensupport, Betrieb und Finanzen zu steuern, sind saubere und zuverlässige Daten nicht optional - sie sind grundlegend. Doch traditionelle Datenbereinigungswerkzeuge sind oft komplex, anfällig und zeitaufwendig in der Konfiguration. DataGroomr ändert dieses Paradigma. Doppelte Datensätze sind eines der häufigsten und schädlichsten Datenqualitätsprobleme in Salesforce. Sie verfälschen Berichte, frustrieren Benutzer, verschlechtern Kundenerfahrungen und untergraben nachgelagerte Systeme. DataGroomr begegnet dieser Herausforderung mit fortschrittlicher künstlicher Intelligenz, die Duplikate über Accounts, Kontakte, Leads und andere Objekte hinweg genau identifiziert - ohne dass Filter, Regeln oder manuelle Anpassungen erforderlich sind. Durch den Einsatz modernster KI-Abgleichstechniken erkennt DataGroomr mehr Duplikate mit größerer Präzision als traditionelle regelbasierte Ansätze. Die Plattform erfordert keine anfängliche Konfiguration und verbessert sich kontinuierlich im Laufe der Zeit, indem sie aus Ihren Datenmustern und Benutzerentscheidungen lernt. Diese adaptive Intelligenz gewährleistet langfristige Genauigkeit, während sich Ihre Salesforce-Organisation weiterentwickelt. Über die Erkennung hinaus bietet DataGroomr leistungsstarke, flexible Werkzeuge, um Datensätze sicher in großem Maßstab zusammenzuführen. Teams können mehrere Datensätze gleichzeitig zusammenführen und dabei die volle Kontrolle darüber behalten, wie Felder behandelt werden, um die Datenintegrität und die Einhaltung interner Prozesse sicherzustellen. DataGroomr hilft auch, Datenprobleme zu verhindern, bevor sie auftreten, indem Importdateien vor dem Laden in Salesforce dedupliziert werden. Datenqualität geht über Duplikate hinaus. DataGroomr bietet integrierte Verifizierung für globale E-Mail-, Adress- und Telefondaten, um Organisationen zu helfen, vertrauenswürdige, angereicherte Datensätze über Regionen und Anwendungsfälle hinweg zu pflegen. Eine einzige, intuitive Benutzeroberfläche bietet klare Einblicke in die Datenqualität, Trends und Verbesserungen im Laufe der Zeit - und macht Datenqualität sichtbar und umsetzbar. Entwickelt für Benutzerfreundlichkeit, fügt sich DataGroomr nahtlos in Salesforce-Workflows ein und wird von Teams jeder Größe vertraut. Unterstützt von einem reaktionsschnellen und sachkundigen Support-Team können Kunden ihre Datenqualitätsinitiativen ohne zusätzliche Komplexität sicher skalieren. Entdecken Sie, warum DataGroomr auf dem Salesforce AppExchange konsequent 5-Sterne-Bewertungen erhält - und erleben Sie einen intelligenteren, einfacheren Ansatz für die Datenqualität in Salesforce. Starten Sie Ihre kostenlose Testversion unter: http://www.datagroomr.com



[Website des Unternehmens 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=122216&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&secure%5Btoken%5D=61cce8020283a942b4ed5ea6752b43bf2229f05de9b226bffde692c3fa4f2ba4&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fdatagroomr.com%2F&secure%5Burl_type%5D=company_website)

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## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score)
  ### 1. [Monte Carlo](https://www.g2.com/de/products/monte-carlo/reviews)
  Monte Carlo, der führende Anbieter für Daten- und KI-Überwachung, ermöglicht es Unternehmensorganisationen, geschäftskritische Initiativen auf vertrauenswürdigen Grundlagen voranzutreiben. Nasdaq, Honeywell, Roche und Hunderte führender Organisationen verlassen sich auf Monte Carlos End-to-End-Plattform, um Daten- und KI-Probleme in großem Maßstab einfach zu erkennen und zu lösen. Mit durchdacht automatisierten Workflows, intuitiven Kollaborationstools und den ersten ihrer Art Observability Agents für Überwachung und Lösung erweitert Monte Carlo seine leistungsstarke Plattform auf jede Ebene des Daten- und KI-Bereichs – Daten, System, Code und Modell – um Teams zu helfen, Probleme sofort zu erkennen, schnell zu lösen und die Abdeckung schneller zu skalieren. Stetig als Nummer 1 in seiner Kategorie eingestuft, setzt Monte Carlo den Industriestandard für Daten- und KI-Zuverlässigkeit und hilft Unternehmens-Teams weltweit, Risiken zu reduzieren, Innovationen zu beschleunigen und mehr Wert aus ihren Daten- und KI-Produkten zu ziehen.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 492

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualität der Unterstützung:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automatisierung:** 7.5/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identifizierung:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Vorbeugende Reinigung:** 6.1/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Monte Carlo](https://www.g2.com/de/sellers/monte-carlo)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.montecarlodata.com/
- **Hauptsitz:** San Francisco, US
- **Twitter:** @montecarlodata (1,576 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/monte-carlo-data/ (576 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Dateningenieur, Senior Data Engineer
  - **Top Industries:** Finanzdienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 49% Unternehmen, 44% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (112 reviews)
- Warnungen (107 reviews)
- Überwachung (97 reviews)
- Alarmsystem (78 reviews)
- Datenqualität (53 reviews)

**Cons:**

- Alarmverwaltung (68 reviews)
- Alarmüberlastung (62 reviews)
- Ineffizientes Alarmsystem (53 reviews)
- UX-Verbesserung (49 reviews)
- Eingeschränkte Funktionalität (44 reviews)

  ### 2. [SAS Viya](https://www.g2.com/de/products/sas-sas-viya/reviews)
  SAS Viya ist eine cloud-native Daten- und KI-Plattform, die es Teams ermöglicht, erklärbare KI zu entwickeln, bereitzustellen und zu skalieren, die vertrauenswürdige, sichere Entscheidungen fördert. Sie vereint den gesamten Daten- und KI-Lebenszyklus und befähigt Teams, schnell zu innovieren, während sie Geschwindigkeit, Automatisierung und Governance von Anfang an in Einklang bringen. Viya vereint Datenmanagement, fortschrittliche Analytik und Entscheidungsfindung in einer einzigen Plattform, sodass Organisationen mit Zuversicht vom Experimentieren zur Produktion übergehen können und messbare Geschäftsergebnisse liefern, die sicher, erklärbar und skalierbar in jeder Umgebung sind. Wichtige Fähigkeiten, die erforderlich sind, um vertrauenswürdige Entscheidungen zu liefern, umfassen: • End-to-End-Klarheit über den Daten- und KI-Lebenszyklus, mit eingebauter Herkunft, Prüfbarkeit und kontinuierlicher Überwachung zur Unterstützung verteidigbarer Entscheidungen. • Governance von Anfang an, die eine konsistente Aufsicht über Daten, Modelle und Entscheidungen ermöglicht, um Risiken zu reduzieren und die Akzeptanz zu beschleunigen. • Erklärbare KI im großen Maßstab, sodass Einblicke und Ergebnisse von Unternehmen und Regulierungsbehörden gleichermaßen verstanden, validiert und vertraut werden können. • Operationalisierte Analytik, die sicherstellt, dass der Wert über die Bereitstellung hinaus durch Überwachung, Neutraining und Lebenszyklusmanagement erhalten bleibt. • Flexible, cloud-native Bereitstellung, die es Organisationen ermöglicht, überall zu beginnen und überall zu skalieren, während die Kontrolle beibehalten wird.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 704

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualität der Unterstützung:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automatisierung:** 9.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identifizierung:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Vorbeugende Reinigung:** 8.8/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [SAS Institute Inc.](https://www.g2.com/de/sellers/sas-institute-inc-df6dde22-a5e5-4913-8b21-4fa0c6c5c7c2)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.sas.com/
- **Gründungsjahr:** 1976
- **Hauptsitz:** Cary, NC
- **Twitter:** @SASsoftware (60,957 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1491/ (18,238 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Student, Statistischer Programmierer
  - **Top Industries:** Pharmazeutika, Computersoftware
  - **Company Size:** 33% Unternehmen, 33% Kleinunternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (316 reviews)
- Merkmale (218 reviews)
- Analytik (196 reviews)
- Datenanalyse (166 reviews)
- Benutzeroberfläche (147 reviews)

**Cons:**

- Lernschwierigkeit (151 reviews)
- Lernkurve (144 reviews)
- Komplexität (143 reviews)
- Schwieriges Lernen (117 reviews)
- Teuer (108 reviews)

  ### 3. [ZoomInfo Operations](https://www.g2.com/de/products/zoominfo-operations/reviews)
  ZoomInfo Operations ist eine ausgeklügelte Datenmanagementlösung, die Organisationen dabei unterstützt, ihre Go-to-Market (GTM)-Strategien zu optimieren, indem sie Verkaufs- und Marketingdaten effektiv verwalten. Diese Plattform dient als Rückgrat des GTM-Intelligenz-Ökosystems und ermöglicht es den Operationsteams, die Prozesse der Bereinigung, Anreicherung und Weiterleitung ihrer Daten zu automatisieren. Durch die Nutzung einer No-Code-automatisierten Datenmanagement-Engine können Unternehmen eine robuste und einheitliche Datenbasis schaffen, die ihre umsatzgenerierenden Bemühungen verbessert. ZoomInfo Operations richtet sich in erster Linie an Verkaufs- und Marketingoperationsteams und adressiert die häufigen Herausforderungen im Zusammenhang mit dem Datenmanagement. Organisationen haben oft Schwierigkeiten, genaue und aktuelle Informationen zu pflegen, was ihre Fähigkeit beeinträchtigen kann, fundierte Entscheidungen zu treffen und effektive Marketingkampagnen durchzuführen. Diese Lösung ist besonders vorteilhaft für Unternehmen, die stark auf datengesteuerte Strategien angewiesen sind und sicherstellen müssen, dass ihre Verkaufs- und Marketingdatenbanken sowohl sauber als auch umfassend sind. Eines der herausragenden Merkmale von ZoomInfo Operations ist die Fähigkeit, Verkaufs- und Marketingdaten automatisch zu bereinigen und zu vervollständigen. Die Plattform dedupliziert effizient Datensätze, standardisiert Felder und füllt fehlende Informationen aus, während sie die Datenhygiene aufrechterhält. Diese Automatisierung eliminiert die Notwendigkeit manueller Eingriffe und komplexer Workflows, sodass sich die Teams auf strategische Initiativen konzentrieren können, anstatt sich mit Datenmanagementaufgaben aufzuhalten. Darüber hinaus bereichert ZoomInfo Operations bestehende Datenbanken durch die Integration mit ZoomInfo und über 60 Drittanbieter-Datenquellen. Diese Fähigkeit stellt sicher, dass Organisationen Zugang zu aktuellen Kontaktinformationen, Firmografien, Technografien und Kaufsignalen haben, die für effektives Targeting und Engagement entscheidend sind. Der nahtlose Fluss angereicherter Daten in CRM- und Marketing-Automatisierungsplattformen befähigt die Teams, Kampagnen mit größerer Präzision und Relevanz durchzuführen. Die Weiterleitung von engagementbereiten Daten an die entsprechenden Vertriebsmitarbeiter ist eine weitere kritische Funktion von ZoomInfo Operations. Die Plattform verwendet intelligente Zuweisungsregeln, um sicherzustellen, dass jeder Lead, jedes Konto und jede Gelegenheit zur richtigen Zeit an die richtige Person weitergeleitet wird. Durch die Einbindung wesentlicher First-Party-Daten in die relevanten Systeme können Organisationen ihre Reaktionsfähigkeit verbessern und die gesamte Vertriebseffizienz steigern. Dieser gezielte Ansatz optimiert nicht nur den Verkaufsprozess, sondern fördert auch bessere Beziehungen zu potenziellen Kunden und treibt letztendlich das Umsatzwachstum voran.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 345

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualität der Unterstützung:** 8.6/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automatisierung:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identifizierung:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Vorbeugende Reinigung:** 8.8/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [ZoomInfo](https://www.g2.com/de/sellers/zoominfo-26a9872a-d61e-4832-ab53-5e972b230706)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.zoominfo.com/
- **Gründungsjahr:** 2000
- **Hauptsitz:** Vancouver, WA
- **Twitter:** @ZoomInfo (23,461 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/zoominfo/ (4,353 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Salesforce-Administrator, Marketing Operations Manager
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 66% Unternehmen mittlerer Größe, 20% Kleinunternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Datengenauigkeit (25 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (23 reviews)
- Automatisierung (20 reviews)
- Lead-Generierung (19 reviews)
- Effizienz (18 reviews)

**Cons:**

- Ungenauigkeitsprobleme (13 reviews)
- Ungenaue Daten (11 reviews)
- Lernkurve (11 reviews)
- Lernschwierigkeit (11 reviews)
- Teuer (10 reviews)

  ### 4. [HubSpot Data Hub](https://www.g2.com/de/products/hubspot-data-hub/reviews)
  Operations Hub verbindet, bereinigt und automatisiert Kundendaten im gesamten HubSpot CRM und bietet Operationsteams Werkzeuge zur Aufrechterhaltung der Datenqualität, zur Sicherstellung der Systemintegration und zur Optimierung von Geschäftsprozessen. Kernwertversprechen: Operations Hub adressiert kritische betriebliche Herausforderungen: getrennte Daten über Anwendungen hinweg, manuelle Dateneingabe, die Zeit des Teams beansprucht, Datenqualitätsprobleme, die Geschäftsentscheidungen untergraben, und komplexe Automatisierungsanforderungen, die bestehende Tools nicht bewältigen können. Die Plattform bietet native Integrationen mit anderen Anwendungen, um ein effizienteres, abgestimmtes und agiles Geschäft zu schaffen. Hauptfunktionen: Datenintegration: Operations Hub verbindet Kontakte, Leads und Unternehmensdaten zwischen HubSpot und externen Anwendungen bidirektional und in Echtzeit. Dies schafft eine einheitliche Kundendatenbasis, anstatt manuelle Datenübertragungen zu erfordern. Datenqualitätsmanagement: Die Plattform enthält Werkzeuge, die eine saubere Datenbank aufrechterhalten, sodass Operationsteams Stunden manueller Datenvalidierung und Korrekturarbeit sparen können. Prozessautomatisierung: Operations Hub ermöglicht die Automatisierung komplexer Geschäftsprozesse über Systeme hinweg, indem es Auslöserereignisse in einer Anwendung mit automatisierten Aktionen in einer anderen verbindet. Dies optimiert interne Arbeitsabläufe und reduziert manuelle Koordination. Einheitliche Kundenansicht: Durch die Verbindung aller Kundendatenquellen mit der HubSpot CRM-Plattform schafft Operations Hub eine einzige zuverlässige Quelle, auf die Vertriebs-, Marketing- und Serviceteams für Kundeninteraktionen zurückgreifen können. Operations Hub vs. Alternativen: Im Gegensatz zu eigenständigen Integrationsplattformen (iPaaS), die technisches Fachwissen zur Konfiguration und Wartung erfordern, bietet Operations Hub eine native HubSpot-Integration mit einer visuellen Oberfläche, die für Operationsexperten und nicht für Entwickler konzipiert ist. Dies reduziert die Implementierungszeit und den laufenden Wartungsaufwand. Operations Hub eliminiert manuelle Dateneingabe und Datenvalidierung, indem es diese Arbeitsabläufe automatisiert. Die Plattform garantiert aktuelle Daten und hält eine saubere Datenbank ohne ständige manuelle Eingriffe aufrecht. Wer sollte Operations Hub nutzen: Operations Hub dient Operationsteams, die Daten über mehrere Systeme hinweg verwalten, Organisationen, die mit Datenqualitätsproblemen konfrontiert sind, die Geschäftsentscheidungen beeinflussen, und Unternehmen, die komplexe systemübergreifende Arbeitsabläufe ohne umfangreiche technische Ressourcen automatisieren müssen. Die Plattform ermöglicht geschäftliche Agilität, während Organisationen wachsen. Ergebnis: Operations Hub verstärkt Ihr HubSpot CRM mit einem vollständigen Toolkit, um Kundendaten zu verbinden, zu bereinigen und zu automatisieren, und vereint alle Kundendaten in einer verbundenen Plattform, die zu einem reibungslosen Kundenerlebnis führt.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 557

**User Satisfaction Scores:**

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


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [HubSpot](https://www.g2.com/de/sellers/hubspot)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.HubSpot.com
- **Gründungsjahr:** 2006
- **Hauptsitz:** Cambridge, MA
- **Twitter:** @HubSpot (785,472 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/68529/ (11,979 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** CEO, Eigentümer
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Marketing und Werbung
  - **Company Size:** 67% Kleinunternehmen, 29% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (119 reviews)
- Automatisierung (90 reviews)
- Datenverwaltung (88 reviews)
- Integrationen (65 reviews)
- Effizienz (48 reviews)

**Cons:**

- Einschränkungen (58 reviews)
- Fehlende Funktionen (40 reviews)
- Lernkurve (37 reviews)
- Teuer (33 reviews)
- Komplexität (27 reviews)

  ### 5. [dbt](https://www.g2.com/de/products/dbt/reviews)
  dbt ist ein Transformations-Workflow, der es Datenteams ermöglicht, Analytik-Code schnell und kollaborativ bereitzustellen, indem er Best Practices der Softwareentwicklung wie Modularität, Portabilität, CI/CD und Dokumentation befolgt. Jetzt kann jeder, der SQL kennt, produktionsreife Datenpipelines erstellen.


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 198

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualität der Unterstützung:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automatisierung:** 9.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identifizierung:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Vorbeugende Reinigung:** 8.2/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Fivetran](https://www.g2.com/de/sellers/fivetran)
- **Gründungsjahr:** 2012
- **Hauptsitz:** Oakland, CA
- **Twitter:** @fivetran (5,717 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/fivetran/ (1,738 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Dateningenieur, Analytik-Ingenieur
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 57% Unternehmen mittlerer Größe, 28% Kleinunternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (38 reviews)
- Merkmale (22 reviews)
- Automatisierung (19 reviews)
- Transformation (17 reviews)
- Integrationen (15 reviews)

**Cons:**

- Eingeschränkte Funktionalität (14 reviews)
- Abhängigkeitsprobleme (12 reviews)
- Steile Lernkurve (10 reviews)
- Fehlerbehandlung (9 reviews)
- Fehlermeldung (9 reviews)

  ### 6. [D&B Connect](https://www.g2.com/de/products/d-b-connect/reviews)
  D&B Connect (die nächste Generation von D&B Optimizer) ist eine KI-gesteuerte Datenmanagement-Plattform, die auf der D&B Cloud basiert und Unternehmen Kundendaten und Markteinblicke bietet. Mit D&B Connect können Benutzer bei Datenmanagement-Aufgaben zusammenarbeiten, Daten visualisieren, überwachen und benchmarken sowie die allgemeine Datenqualität bewerten. Integrationen mit Master Data Management-Plattformen, Customer Data Platforms und CRMs ermöglichen automatisierte Datenaktualisierungen und Anomalieerkennung durch die Identitätsauflösungs-Engine. MAP-Integrationen ermöglichen die Automatisierung von kanalübergreifenden Marketingaufgaben in sozialen Medien, E-Mail und Websites.


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 131

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualität der Unterstützung:** 8.5/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automatisierung:** 8.1/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identifizierung:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Vorbeugende Reinigung:** 8.1/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Dun & Bradstreet](https://www.g2.com/de/sellers/dun-bradstreet)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.dnb.com
- **Hauptsitz:** Short Hills, NJ
- **Twitter:** @DunBradstreet (22,529 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/2385/ (5,816 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NYSE: DNB

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 44% Unternehmen mittlerer Größe, 31% Kleinunternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (19 reviews)
- Datengenauigkeit (18 reviews)
- Datenqualität (11 reviews)
- Einfache Einrichtung (8 reviews)
- Genauigkeit (7 reviews)

**Cons:**

- Einschränkungen (9 reviews)
- Teuer (7 reviews)
- Lernkurve (7 reviews)
- Eingeschränkte Funktionalität (6 reviews)
- Fehlende Funktionen (6 reviews)

  ### 7. [DemandTools](https://www.g2.com/de/products/demandtools/reviews)
  DemandTools ist die sichere Datenqualitätsplattform, die sicherstellt, dass Ihre Daten Ihr wertvollstes Gut bleiben. Mit DemandTools verwalten Sie Ihre CRM-Daten in Minuten, nicht Monaten, sodass Sie immer genaue, berichtsfertige Daten haben, die es jedem ermöglichen, seine Arbeit effektiver, effizienter und rentabler zu erledigen. Durch die Behebung häufiger Datenprobleme, die Automatisierung von Datenqualitätsroutinen und die Arbeit innerhalb Ihrer spezifischen Prozesse und Anpassungen bietet DemandTools den Stakeholdern genaue Einblicke und Berichte, verbessert die Geschäftseffizienz und liefert Ihnen schneller saubere Daten mit weniger Aufwand. DemandTools verfügt über 12 Module, die es zur vielseitigsten und anpassungsfähigsten Datenqualitätslösung für CRM machen. Datenqualitätsbewertung Verstehen Sie, wie stark oder schwach Ihre Daten sind, und wissen Sie, wo Sie Ihre Sanierungsbemühungen konzentrieren müssen. Modul: Assess Duplikatverwaltung Erkennen, beseitigen und verhindern Sie doppelte Datensätze, die Ihre Vertriebs- und Marketingteams in die Irre führen und Reibungen in Ihrer Customer Journey verursachen. Module: Dedupe, Convert, DupeBlocker, Match Datenmigrationsmanagement Erhalten Sie die Datenintegrität beim Verschieben von Daten in und aus Salesforce. Module: Import, Export, Delete, Match Standardisierung, Massenänderung und Geschäftseinblicke. Wenden Sie Massenänderungen an Datensätzen an und standardisieren Sie Daten, um vertrauenswürdige Einblicke in jeden Bericht zu erhalten. Module: Modify, Tune, Reassign E-Mail-Verifizierung Überprüfen Sie E-Mail-Adressen im CRM, um die Kommunikation mit Ihren Kunden aufrechtzuerhalten. Modul: Verify Erhalten Sie saubere Daten und stärken Sie Ihr Geschäft mit DemandTools.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 275

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualität der Unterstützung:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automatisierung:** 8.2/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identifizierung:** 9.1/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Vorbeugende Reinigung:** 8.8/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Validity Inc](https://www.g2.com/de/sellers/validity-inc)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.validity.com
- **Gründungsjahr:** 2018
- **Hauptsitz:** Boston, Massachusetts
- **Twitter:** @TrustValidity (1,151 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/11679353/ (344 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Salesforce-Administrator
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 48% Unternehmen mittlerer Größe, 33% Unternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (14 reviews)
- Duplikatverwaltung (8 reviews)
- Zeitersparnis (8 reviews)
- Effizienz (5 reviews)
- Salesforce-Integration (5 reviews)

**Cons:**

- Eingeschränkte Funktionalität (3 reviews)
- Fehlende Funktionen (3 reviews)
- Lernkurve (2 reviews)
- Schlechtes Schnittstellendesign (2 reviews)
- Langsames Laden (2 reviews)

  ### 8. [DQLabs](https://www.g2.com/de/products/dqlabs/reviews)
  DQLabs definiert Datenmanagement neu mit einer Semantik- und GenAI-gestützten modernen Datenqualitätsplattform, die Organisationen befähigt, Rohdaten in zuverlässige, umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln. Unsere Automatisierungs- und selbstlernende Plattform integriert nahtlos Datenbeobachtbarkeit, erweiterte Datenqualität, Datenentdeckung und Semantik und fördert kollaborative Entscheidungsfindung in Ihrem Datenökosystem. Verwandeln Sie Daten schneller, einfacher, kostengünstiger und zuverlässiger in Aktionen mit DQLabs - Ihrem Tor zu transformativen Geschäftsergebnissen.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 43

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualität der Unterstützung:** 9.5/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automatisierung:** 9.5/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identifizierung:** 9.5/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Vorbeugende Reinigung:** 9.4/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [DQLabs](https://www.g2.com/de/sellers/dqlabs)
- **Gründungsjahr:** 2020
- **Hauptsitz:** Pasadena, California
- **Twitter:** @DQLABSAI (245 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/dqlabsai/ (95 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 44% Unternehmen mittlerer Größe, 20% Unternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Datenqualität (28 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (24 reviews)
- Effizienzsteigerung (24 reviews)
- Automatisierung (20 reviews)
- Merkmale (20 reviews)

**Cons:**

- Schlechte Dokumentation (7 reviews)
- Produktunreife (2 reviews)
- Komplexität (1 reviews)
- Datenverwaltungsprobleme (1 reviews)
- Datenqualität (1 reviews)

  ### 9. [Demandbase One](https://www.g2.com/de/products/demandbase-one/reviews)
  Demandbase ist die führende, unternehmensgerechte Account-basierte GTM-Plattform für Vertriebs- und Marketingteams, die darauf ausgelegt ist, jeden Moment und jeden Dollar zu nutzen. Seit der Schaffung der Kategorie im Jahr 2013 haben wir Technologien entwickelt, um die Fähigkeit der Umsatzteams zu verbessern, die richtige Botschaft zur richtigen Zeit an die richtigen Kunden zu liefern. Angetrieben von branchenführenden Daten, unserem transparenten und anpassbaren KI-gestützten Modell und Integrationen, die sich nahtlos in Ihren Tech-Stack einfügen, hilft Demandbase Ihnen, bedeutungsvolle Maßnahmen selbstbewusst und effizient zu ergreifen. Wir wissen, dass es kein „One-Size-Fits-All“ im Account-basierten Marketing und Vertrieb gibt. Deshalb haben wir unsere Plattform flexibel gestaltet, um dynamische GTM-Bewegungen, nuancierte Geschäftsregeln und vielfältige Integrationen, mit denen andere Schwierigkeiten haben, problemlos zu bewältigen. Demandbase One™ ist Ihr Account-basiertes GTM-Kontrollzentrum, das Ihren gesamten Umsatz-Stack antreibt. Unsere KI-gesteuerte Engine vereint First- und Third-Party-Daten, optimiert die kanalübergreifende Ausführung und verbindet die Tools in Ihrem Stack mit denselben Daten, Erkenntnissen und Workflows, um Ihren Umsatz zu beschleunigen.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 1,888

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualität der Unterstützung:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automatisierung:** 9.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identifizierung:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Vorbeugende Reinigung:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Demandbase](https://www.g2.com/de/sellers/demandbase)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.demandbase.com
- **Gründungsjahr:** 2005
- **Hauptsitz:** San Francisco, CA
- **Twitter:** @Demandbase (21,383 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/89759/ (993 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Kundenbetreuer, Business Development Vertreter
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 49% Unternehmen mittlerer Größe, 32% Unternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (225 reviews)
- Lead-Generierung (201 reviews)
- Einblicke (199 reviews)
- Merkmale (173 reviews)
- Absichtsdaten (170 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (95 reviews)
- Steile Lernkurve (77 reviews)
- Komplexität (70 reviews)
- Schwieriges Lernen (63 reviews)
- Lernschwierigkeit (63 reviews)

  ### 10. [Collibra](https://www.g2.com/de/products/collibra/reviews)
  Probieren Sie Collibra kostenlos aus unter Collibra.com/tour Collibra ist für Organisationen mit komplexen Datenherausforderungen, hybriden Datenökosystemen und großen Ambitionen für Daten und KI. Wir helfen Organisationen, die versuchen, Daten- und KI-Anwendungsfälle zu beschleunigen und gleichzeitig die Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen, aber mit fragmentierter Governance und Sichtbarkeit im gesamten hybriden Datenökosystem zu kämpfen haben. Collibra vereinheitlicht die Governance für Daten und KI über jedes System, jede Datenquelle und jeden Benutzer hinweg, um eine sichere Autonomie und eine Grundlage für die Skalierung von KI- und Datenanwendungsfällen zu schaffen. Mit Collibra können Sie alle Ihre Daten- und KI-Anwendungsfälle sicher und mit gut verstandenen Daten beschleunigen. Das ist Datenvertrauen.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 99

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualität der Unterstützung:** 8.2/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automatisierung:** 7.8/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identifizierung:** 8.4/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Vorbeugende Reinigung:** 7.1/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Collibra](https://www.g2.com/de/sellers/collibra)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.collibra.com
- **Gründungsjahr:** 2008
- **Hauptsitz:** New York, New York
- **Twitter:** @collibra (5,736 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/288365/ (1,082 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Finanzdienstleistungen, Bankwesen
  - **Company Size:** 72% Unternehmen, 19% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Merkmale (14 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (13 reviews)
- Datenverwaltung (12 reviews)
- Datenverwaltung (9 reviews)
- Integrationen (9 reviews)

**Cons:**

- Eingeschränkte Funktionalität (8 reviews)
- Komplexitätsprobleme (7 reviews)
- Komplexität (6 reviews)
- Verbesserung nötig (6 reviews)
- Komplexe Einrichtung (5 reviews)

  ### 11. [Traction Complete](https://www.g2.com/de/products/traction-complete/reviews)
  Traction Complete's RevOps Data Management Suite für Salesforce hilft Revenue-Operations-Teams, Daten zu bereinigen, zu verbinden und zu orchestrieren. Seit 2019 sind wir auf einer Mission, komplexe Datenaufgaben in Salesforce zu automatisieren, um Organisationen wie Asana, Zoom und YMCA zu befähigen, Zeit zu sparen und schneller zu skalieren. Sagen Sie Hallo und erfahren Sie mehr unter www.tractioncomplete.com. COMPLETE LEADS Beschleunigen Sie, verkaufen Sie mehr und halten Sie Ihre Revenue-Teams mit der flexibelsten Matching- und Routing-Lösung für Salesforce in Einklang. COMPLETE HIERARCHIES Maximieren Sie den Umsatz bei Ihren größten Kunden mit der einzigen automatisierten Kontohierarchielösung für Salesforce. COMPLETE CLEAN Erkennen und entfernen Sie Duplikate mit unserem Datenbereinigungstool für Salesforce, damit Sie sich auf das Umsatzwachstum mit sauberen, verbundenen Daten konzentrieren können. COMPLETE INFLUENCE Schließen Sie mehr Geschäfte ab, indem Sie Ihren Verkäufern helfen, Organisationsstrukturen zu visualisieren und die Stakeholder mit Einfluss auf ihre Geschäfte zu identifizieren. COMPLETE AI Bringen Sie Kontext in jeden Datensatz, jeden Ablauf und jede Entscheidung mit KI, die direkt in Salesforce integriert ist. Normalisieren, validieren, bereichern und aktivieren Sie Ihre Daten automatisch, damit RevOps-Teams schneller arbeiten können, ohne manuelle Recherche oder Vermutungen. COMPLETE DISCOVER Experimentieren Sie mit KI-gestützter Anreicherung und Datenlogik, bevor Sie Änderungen in Salesforce vornehmen. Testen, lernen und verfeinern Sie in einer sicheren Umgebung und wenden Sie dann mit Zuversicht das an, was funktioniert, um Ihr CRM sauber, vollständig und geregelt zu halten.


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 179

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualität der Unterstützung:** 9.6/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automatisierung:** 9.4/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identifizierung:** 9.6/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Vorbeugende Reinigung:** 9.5/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Traction Complete](https://www.g2.com/de/sellers/traction-complete)
- **Unternehmenswebsite:** https://tractioncomplete.com/
- **Gründungsjahr:** 2019
- **Hauptsitz:** Vancouver, British Columbia
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/traction-complete/ (87 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Salesforce-Administrator, Marketing Operations Manager
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 56% Unternehmen mittlerer Größe, 30% Unternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Kundendienst (29 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (23 reviews)
- Lead-Generierung (18 reviews)
- Hilfreich (17 reviews)
- Routing-Effizienz (16 reviews)

**Cons:**

- Einschränkungen (12 reviews)
- Lernkurve (11 reviews)
- Komplexität (6 reviews)
- Steile Lernkurve (6 reviews)
- Nicht intuitiv (5 reviews)

  ### 12. [Planhat](https://www.g2.com/de/products/planhat/reviews)
  Planhat ist eine Kundenplattform, die Software und Dienstleistungen bereitstellt, um Organisationen dabei zu helfen, lebenslange Kunden zu gewinnen. Unsere Plattform unterstützt Verkaufs-, Service- und Kundenerfolgsprodukte, die sich mit den Bedürfnissen unserer Kunden von Startups bis hin zu bekannten Namen und darüber hinaus skalieren. Weltweit werden täglich über 2,6 Millionen Kunden von unserem intuitiven, aber flexiblen Handlungssystem angezogen, engagiert und begeistert. Die Planhat-Plattform befähigt jeden in Ihrer Organisation, alle Ihre Daten zu konsolidieren, zu analysieren und darauf zu reagieren, um kundenorientierter und datengesteuerter als je zuvor zu werden. Von der Einführung autonomer Transportsysteme bis zur Verteilung neuer Medikamente sind wir stolz darauf, unseren Kunden zu helfen, in dem, was sie am besten können, besser zu werden. Zusammen mit unseren Kunden bauen wir an der Spitze von Gesundheitswesen & Lebenswissenschaften, Finanzen, vernetztem Geschäft und mehr. Und wir brauchen neugierige, mutige Köpfe, um uns zu helfen.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 907

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualität der Unterstützung:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automatisierung:** 8.4/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identifizierung:** 7.6/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Vorbeugende Reinigung:** 7.2/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Planhat](https://www.g2.com/de/sellers/planhat)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.planhat.com
- **Gründungsjahr:** 2015
- **Hauptsitz:** Stockholm, Stockholm County
- **Twitter:** @planhat (1,043 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/10168756/ (227 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Kundenerfolgsmanager, Leiter des Kundenerfolgs
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 60% Unternehmen mittlerer Größe, 32% Kleinunternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (215 reviews)
- Kundendienst (155 reviews)
- Anpassung (106 reviews)
- Automatisierungseffizienz (103 reviews)
- Hilfreich (103 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (113 reviews)
- Komplexität (78 reviews)
- Steile Lernkurve (62 reviews)
- Integrationsprobleme (58 reviews)
- Einschränkungen (56 reviews)

  ### 13. [Oracle Data Quality](https://www.g2.com/de/products/oracle-data-quality/reviews)
  Oracle Enterprise Data Quality bietet einen vollständigen, erstklassigen Ansatz für Party- und Produktdaten, der in vertrauenswürdigen Stammdaten resultiert, die sich in Anwendungen integrieren lassen, um geschäftliche Einblicke zu verbessern.


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 54

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualität der Unterstützung:** 8.4/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automatisierung:** 8.2/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identifizierung:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Vorbeugende Reinigung:** 8.6/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Oracle](https://www.g2.com/de/sellers/oracle)
- **Gründungsjahr:** 1977
- **Hauptsitz:** Austin, TX
- **Twitter:** @Oracle (826,383 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1028/ (199,301 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NYSE:ORCL

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Krankenhaus & Gesundheitswesen, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 50% Unternehmen, 28% Kleinunternehmen


  ### 14. [Quest erwin Data Intelligence](https://www.g2.com/de/products/quest-erwin-data-intelligence/reviews)
  erwin Data Intelligence stellt sicher, dass vertrauenswürdige Daten und KI-Modelle in Ihrem Unternehmen leicht zu finden, zu verstehen, zu verwalten, zu bewerten und zu nutzen sind. Mit erwin reduzieren Organisationen das operationelle Risiko, gewährleisten die Einhaltung von Vorschriften und verbessern das Vertrauen in Analysen und KI durch eine transparente, erklärbare Datenbasis.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 30

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualität der Unterstützung:** 8.0/10 (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)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Quest Software](https://www.g2.com/de/sellers/quest-software)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.quest.com
- **Gründungsjahr:** 1987
- **Hauptsitz:** Austin, TX
- **Twitter:** @Quest (17,148 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/2880/ (3,594 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 37% Kleinunternehmen, 33% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Compliance-Management (1 reviews)
- Datenentdeckung (1 reviews)
- Datenherkunft (1 reviews)
- Metadatenverwaltung (1 reviews)

**Cons:**

- Teuer (1 reviews)
- Veraltetes Design (1 reviews)
- Schlechter Kundensupport (1 reviews)
- Schlechtes Schnittstellendesign (1 reviews)
- Benutzerakzeptanzschwierigkeiten (1 reviews)

  ### 15. [Atlan](https://www.g2.com/de/products/atlan/reviews)
  Atlan ist die Kontextschicht für Unternehmens-KI. Es liest kontinuierlich Ihre Lagerhäuser, Datenbanken, Pipelines, BI-Tools und Geschäftssysteme, um einen Unternehmens-Datengraphen rückwärts zu konstruieren, der Assets, Abstammung, Entitäten, Metriken, Richtlinien und Beziehungen erfasst. Auf diesem Graphen bereichert und kuratiert es maschinenlesbare Semantiken — Beschreibungen, beliebte Verknüpfungen, KPI- und Metrikdefinitionen, Ontologien und Geschäftsregeln — und organisiert sie in verwaltete, versionierte Kontext-Repos: begrenzte Bündel von Kontext, die widerspiegeln, wie Ihr Unternehmen Schlüsselkonzepte definiert und Entscheidungen trifft. Diese Kontext-Repos werden dann über offene Schnittstellen (SQL, APIs, SDKs, OSI/MCP-ähnliche Protokolle) bereitgestellt, sodass Agenten, Co-Piloten und KI-Anwendungen denselben vertrauenswürdigen Kontext in Echtzeit abrufen können, anstatt dass jedes Team seine eigene Logik hart codiert. Mensch-in-der-Schleife-Governance-Workflows für Konfliktlösung, Außerkraftsetzung, Feedback und Zertifizierung halten diesen Kontext vertrauenswürdig, während sich das Geschäft, die Daten und die Modelle weiterentwickeln.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 124

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualität der Unterstützung:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automatisierung:** 7.7/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identifizierung:** 7.6/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Vorbeugende Reinigung:** 6.8/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Atlan](https://www.g2.com/de/sellers/atlan)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.atlan.com
- **Gründungsjahr:** 2019
- **Hauptsitz:** New York, US
- **Twitter:** @AtlanHQ (9,709 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://in.linkedin.com/company/atlan-hq (580 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Finanzdienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 53% Unternehmen mittlerer Größe, 40% Unternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (18 reviews)
- Benutzeroberfläche (12 reviews)
- Merkmale (11 reviews)
- Datenherkunft (10 reviews)
- Einfache Einrichtung (10 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (5 reviews)
- Eingeschränkte Funktionalität (5 reviews)
- Benutzeroberflächenprobleme (5 reviews)
- Schwieriges Lernen (4 reviews)
- Integrationsprobleme (4 reviews)

  ### 16. [DataGroomr](https://www.g2.com/de/products/datagroomr/reviews)
  DataGroomr ist eine moderne, KI-gestützte Plattform, die speziell entwickelt wurde, um außergewöhnliche Datenqualität in Salesforce sicherzustellen. Für Organisationen, die auf Salesforce angewiesen sind, um Vertrieb, Marketing, Kundensupport, Betrieb und Finanzen zu steuern, sind saubere und zuverlässige Daten nicht optional - sie sind grundlegend. Doch traditionelle Datenbereinigungswerkzeuge sind oft komplex, anfällig und zeitaufwendig in der Konfiguration. DataGroomr ändert dieses Paradigma. Doppelte Datensätze sind eines der häufigsten und schädlichsten Datenqualitätsprobleme in Salesforce. Sie verfälschen Berichte, frustrieren Benutzer, verschlechtern Kundenerfahrungen und untergraben nachgelagerte Systeme. DataGroomr begegnet dieser Herausforderung mit fortschrittlicher künstlicher Intelligenz, die Duplikate über Accounts, Kontakte, Leads und andere Objekte hinweg genau identifiziert - ohne dass Filter, Regeln oder manuelle Anpassungen erforderlich sind. Durch den Einsatz modernster KI-Abgleichstechniken erkennt DataGroomr mehr Duplikate mit größerer Präzision als traditionelle regelbasierte Ansätze. Die Plattform erfordert keine anfängliche Konfiguration und verbessert sich kontinuierlich im Laufe der Zeit, indem sie aus Ihren Datenmustern und Benutzerentscheidungen lernt. Diese adaptive Intelligenz gewährleistet langfristige Genauigkeit, während sich Ihre Salesforce-Organisation weiterentwickelt. Über die Erkennung hinaus bietet DataGroomr leistungsstarke, flexible Werkzeuge, um Datensätze sicher in großem Maßstab zusammenzuführen. Teams können mehrere Datensätze gleichzeitig zusammenführen und dabei die volle Kontrolle darüber behalten, wie Felder behandelt werden, um die Datenintegrität und die Einhaltung interner Prozesse sicherzustellen. DataGroomr hilft auch, Datenprobleme zu verhindern, bevor sie auftreten, indem Importdateien vor dem Laden in Salesforce dedupliziert werden. Datenqualität geht über Duplikate hinaus. DataGroomr bietet integrierte Verifizierung für globale E-Mail-, Adress- und Telefondaten, um Organisationen zu helfen, vertrauenswürdige, angereicherte Datensätze über Regionen und Anwendungsfälle hinweg zu pflegen. Eine einzige, intuitive Benutzeroberfläche bietet klare Einblicke in die Datenqualität, Trends und Verbesserungen im Laufe der Zeit - und macht Datenqualität sichtbar und umsetzbar. Entwickelt für Benutzerfreundlichkeit, fügt sich DataGroomr nahtlos in Salesforce-Workflows ein und wird von Teams jeder Größe vertraut. Unterstützt von einem reaktionsschnellen und sachkundigen Support-Team können Kunden ihre Datenqualitätsinitiativen ohne zusätzliche Komplexität sicher skalieren. Entdecken Sie, warum DataGroomr auf dem Salesforce AppExchange konsequent 5-Sterne-Bewertungen erhält - und erleben Sie einen intelligenteren, einfacheren Ansatz für die Datenqualität in Salesforce. Starten Sie Ihre kostenlose Testversion unter: http://www.datagroomr.com


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 35

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualität der Unterstützung:** 9.6/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automatisierung:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identifizierung:** 9.4/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Vorbeugende Reinigung:** 9.1/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [DataGroomr](https://www.g2.com/de/sellers/datagroomr)
- **Gründungsjahr:** 2018
- **Hauptsitz:** Philadelphia, PA
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/datagroomr/ (5 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Non-Profit-Organisationsmanagement
  - **Company Size:** 63% Unternehmen mittlerer Größe, 20% Kleinunternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Duplikatverwaltung (21 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (21 reviews)
- Kundendienst (17 reviews)
- Intuitiv (12 reviews)
- Salesforce-Integration (12 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (6 reviews)
- Komplexität (4 reviews)
- Schwierige Lernkurve (3 reviews)
- Schwierige Einrichtung (3 reviews)
- Lernschwierigkeit (3 reviews)

  ### 17. [Microsoft Data Quality Services](https://www.g2.com/de/products/microsoft-data-quality-services/reviews)
  SQL Server Data Quality Services (DQS) ist ein wissensbasiertes Datenqualitätsprodukt.


  **Average Rating:** 3.9/5.0
  **Total Reviews:** 47

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualität der Unterstützung:** 8.0/10 (Category avg: 8.8/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Microsoft](https://www.g2.com/de/sellers/microsoft)
- **Gründungsjahr:** 1975
- **Hauptsitz:** Redmond, Washington
- **Twitter:** @microsoft (13,090,464 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** MSFT

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 53% Kleinunternehmen, 29% Unternehmen mittlerer Größe


  ### 18. [Insycle](https://www.g2.com/de/products/insycle/reviews)
  Insycle ist eine leistungsstarke und intuitive Lösung, die Ihre CRM-Daten sauber, genau und organisiert hält. Insycle integriert sich mit HubSpot, Salesforce, Pipedrive und mehr und gibt den Nutzern die Möglichkeit, makellose Kundendaten zu erreichen und zu pflegen. Insycle zentralisiert Datenmanagementprozesse, einschließlich Duplikaterkennung, Datenstandardisierung, Datenanreicherung und Feldverwaltung — alles in einer No-Code-Umgebung. Insycle hört nicht nur bei der Bereinigung Ihrer Daten auf — es befähigt Ihr gesamtes Team, bessere und fundiertere Entscheidungen zu treffen. Ob Sie ein Vermarkter sind, der Ihr Publikum segmentiert, ein Vertriebsleiter, der Ihre Pipeline verfeinert, oder ein Betriebsfachmann, der die Datenhygiene aufrechterhält, Insycle bietet die umfassenden Werkzeuge, die Sie benötigen, um Ihre CRM-Daten in Topform zu halten. Für Nutzer mit sowohl HubSpot als auch Salesforce ist Insycle einzigartig in der Lage, sicherzustellen, dass die Synchronisation zwischen den Plattformen nicht unterbrochen wird, sowie Duplikate und Inkonsistenzen zu identifizieren und Ihnen die Werkzeuge zu geben, um sie mit wenigen Klicks zu beheben. Zu den beliebtesten Funktionen von Insycle gehören: Duplikaterkennung: Analysieren Sie Millionen von Datensätzen in Sekunden und erhalten Sie einen detaillierten Bericht über alle Duplikate. Verwenden Sie flexible Abgleichs- und Massenmerge-Optionen, um Duplikate schnell zu beseitigen. Und vermeiden Sie automatisch die Erstellung von Duplikaten für neue Datensätze. Datenstandardisierung: Standardisieren Sie Daten in jedem Feld und erstellen Sie Ihre eigenen Prozesse und Vorlagen, um einzigartige Standardisierungsprobleme zu lösen. Funktioniert in jedem CRM-Datenfeld — über Kontakte, Unternehmen und Deals hinweg. Automatisierung der Datenpflege: Automatisieren Sie Ihre Datenmanagementprozesse mit Workflows. Verwenden Sie das CRM-Gesundheitsbewertungstool, um Berichte zu erstellen und Datenprobleme zu identifizieren. Anerkannt für seine Benutzerfreundlichkeit, robuste Funktionalität und herausragenden Kundensupport, ist Insycle die bevorzugte Lösung für Unternehmen, die Datenchaos beseitigen, die Datenqualität verbessern und ihr CRM in ein leistungsstarkes, wachstumsförderndes Asset verwandeln möchten — schauen Sie sich einfach unsere Bewertungen an!


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 191

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualität der Unterstützung:** 9.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automatisierung:** 9.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identifizierung:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Vorbeugende Reinigung:** 9.0/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Insycle](https://www.g2.com/de/sellers/insycle)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.insycle.com/
- **Gründungsjahr:** 2016
- **Hauptsitz:** New York
- **Twitter:** @insycle (288 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/10940435/ (11 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Marketing-Manager
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 49% Unternehmen mittlerer Größe, 43% Kleinunternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (34 reviews)
- Datengenauigkeit (23 reviews)
- Duplikatverwaltung (21 reviews)
- HubSpot-Integration (19 reviews)
- Kundendienst (18 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (16 reviews)
- Nicht benutzerfreundlich (13 reviews)
- Teuer (8 reviews)
- Einschränkungen (8 reviews)
- Nicht intuitiv (8 reviews)

  ### 19. [Data8 - Data Quality Solutions](https://www.g2.com/de/products/data8-data-quality-solutions/reviews)
  Data8 ist ein führendes Unternehmen im Bereich Datenqualitätsmanagement, das sich auf Datenvalidierung, Dublettenbereinigung, Datenbereinigung, Datenqualität und Datenmigration spezialisiert hat. Wir helfen Unternehmen in allen Branchen, die Genauigkeit und den Wert ihrer Daten zu verbessern, um bessere Entscheidungen und Ergebnisse zu erzielen, und stellen sicher, dass die Daten genau, konform und strategisch vorteilhaft sind. Unsere Kernfunktionen und Lösungen umfassen: - Datenvalidierung [Adresse, Bank, Telefonnummer, Name und E-Mail-Adresse] - Datenunterdrückungsdienste - Eircode, UPRN und Adresssuche - Dublettenbereinigung und Zusammenführung - PAF-Bereinigungsdienste - Vorhersagende Adresse [Autovervollständigung] - Datenqualitätsüberwachung - Präferenzdienste - Geschäftseinblicke - Datenmigration - Automatisierte Datenbereinigung - Datenanreicherung und -erweiterungsdienste Was ist Datenqualität? Datenqualität bedeutet, dass Daten: - Genau: korrekt und wahr - Vollständig: keine fehlenden Teile - Konsistent: einheitlich über Systeme hinweg - Gültig: folgt den richtigen Formaten - Zeitnah: aktuell und verfügbar - Einzigartig: keine Duplikate - Zuverlässig: vertrauenswürdig Warum ist Datenqualität wichtig? Korrigieren Sie Ungenauigkeiten, um Marketingbemühungen zu optimieren. Adressvalidierungsdienste überprüfen und standardisieren Adressen, verbessern die Kommunikation, reduzieren Lieferfehler und senken die Kosten. Diese Tools befähigen Unternehmen, Compliance zu erreichen, den Umsatz zu steigern und den Marketing-ROI zu verbessern. Warum Data8 wählen? Seit 2005 liefert Data8 preisgekrönte Datenqualitätslösungen, die Unternehmen helfen, ihre Daten zu bereinigen, zu verbessern und ihren Wert zu maximieren. - Royal Mail PAF aktualisierte Daten - Preisgekrönte Datenlösungen [The Queen’s Award, 2022] - Wir arbeiten mit über 1.000 Unternehmen weltweit - ISO27001 zertifiziert - 5-Sterne G2-Bewertungen - Royal Mail PAF aktualisierte Daten Wir bieten vielseitige Lösungen, die auf die unterschiedlichen Bedürfnisse der Kunden zugeschnitten sind. Unsere Dienstleistungen unterstützen gezieltes Marketing, Compliance-Berichterstattung und mehr und positionieren Data8 als unverzichtbaren Partner für Organisationen, die Daten für Wachstum nutzen möchten. Kontaktieren Sie uns, um zu erfahren, wie Sie Vertrauen in Ihre Daten aufbauen können.


  **Average Rating:** 5.0/5.0
  **Total Reviews:** 15

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualität der Unterstützung:** 9.8/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automatisierung:** 8.5/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identifizierung:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Vorbeugende Reinigung:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Data8](https://www.g2.com/de/sellers/data8)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.data-8.co.uk/
- **Gründungsjahr:** 2005
- **Hauptsitz:** Ellesmere Port, England, United Kingdom
- **Twitter:** @data8ltd (1,260 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/data-8-ltd/ (32 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 53% Unternehmen, 33% Kleinunternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (8 reviews)
- Kundendienst (4 reviews)
- Datenqualität (4 reviews)
- Duplikatverwaltung (3 reviews)
- Einfache Einrichtung (3 reviews)

**Cons:**

- Schwierige Einrichtung (2 reviews)
- Begrenzte Anpassung (1 reviews)

  ### 20. [Melissa Data Quality Suite](https://www.g2.com/de/products/melissa-data-quality-suite/reviews)
  Seit 1985 ist die Melissa Data Quality Suite die ultimative Lösung für das Kontakt-Datenmanagement. Sie kombiniert KI-gestützte, goldstandardisierte Referenzdaten, um sicherzustellen, dass Ihre Daten genau, vollständig und umsetzbar sind. Von der Datenbereinigung bis zur Echtzeit-Datenanreicherung nutzt unsere Lösung Unison, um kontinuierlich zu lernen und die Datenqualität zu verbessern, indem sie Kontaktdaten wie Namen, Telefonnummern, E-Mails und Adressen überprüft und korrigiert. Namensverifizierung: Mit intelligenten Erkennungsfähigkeiten identifiziert, genderisiert und analysiert Melissa über 650.000 ethnisch-diverse Namen. Diese Funktion hilft Ihnen, Kundenidentitäten effektiver zu verstehen und zu verwalten, und stellt sicher, dass Ihre Daten sowohl genau als auch inklusiv sind. Telefonverifizierung: Unser Telefonverifizierungstool überprüft die Aktivität, den Typ und die Inhaberschaft von Festnetz- und Mobilnummern. Mit Unterstützung für internationale Telefonvalidierung hilft dieses Tool Ihnen, sicherzustellen, dass Ihre Kontaktnummern aktiv und gültig sind, Kommunikationsfehler zu reduzieren und die Effizienz der Kontaktaufnahme zu verbessern. E-Mail-Verifizierung: Der E-Mail-Verifizierungsprozess von Melissa korrigiert und validiert Domains, Syntax und Rechtschreibung, während er auch SMTP testet, um eine globale E-Mail-Validierung sicherzustellen. Dies umfasst die Validierung von E-Mail-Listen, um Absprungraten zu minimieren, Antwortraten zu steigern und die Zustellbarkeit Ihrer Marketingkampagnen zu verbessern. Adressverifizierung: Unsere Suite bietet umfassende Adressverifizierung, um Adressen zu validieren, zu korrigieren und zu standardisieren. Egal, ob Sie Batch-Verarbeitung, Echtzeit-Validierung am Eingabepunkt oder Einzeladressabfragen mit sofortigen Ergebnissen benötigen, Melissa sorgt für Genauigkeit in den USA, Kanada und über 240 Ländern und Territorien. Dies führt zu verbesserten Lieferungen, verbessertem Kundenservice und Rabatten auf Massenpost. Erleben Sie Flexibilität in Perfektion: Die Data Quality Suite ist über Multiplattform-On-Premise-APIs und Web Service/Cloud-APIs verfügbar. Diese Flexibilität gewährleistet Skalierbarkeit, Sicherheit und Anpassungsfähigkeit, um jeder Unternehmensgröße oder Anforderung gerecht zu werden. Integrieren Sie nahtlos Datenverifizierung, Anreicherung und Bereinigung in Ihre Webanwendungen und Geschäftsprozesse. Warum Melissa? Melissa ist seit 1985 führend in der Datenqualität und setzt den Standard mit KI-gestützten, goldstandardisierten Referenzdaten, die die Konkurrenz übertreffen. Unsere Expertise in Adresslösungen und Datenmanagement hat uns das Vertrauen von über 10.000 globalen Kunden eingebracht, die sich auf uns verlassen, um ihre Business Intelligence zu verbessern, Abläufe zu optimieren und ihre Gewinnspanne zu erhöhen. Entdecken Sie, warum Melissa die erste Wahl für Datenqualität ist, und starten Sie noch heute Ihre kostenlose Testversion der Melissa Data Quality Suite. Erfahren Sie, wie wir Ihnen helfen können, präzises Datenmanagement und operative Exzellenz zu erreichen. Kontaktieren Sie uns für ein persönliches Angebot oder erkunden Sie unser robustes Enterprise-Paket. Nutzen Sie außerdem unsere Testversion, um die Suite aus erster Hand zu erleben. Probieren Sie die Data Quality Suite noch heute kostenlos aus! https://www.melissa.com/lp/g2-dqsuite


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 75

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualität der Unterstützung:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automatisierung:** 9.1/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identifizierung:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Vorbeugende Reinigung:** 9.6/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Melissa](https://www.g2.com/de/sellers/melissa)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.melissa.com
- **Gründungsjahr:** 1985
- **Hauptsitz:** Rancho Santa Margarita, CA
- **Twitter:** @melissadata (2,428 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/melissa-data/ (698 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Immobilien, Marketing und Werbung
  - **Company Size:** 70% Kleinunternehmen, 20% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Genauigkeit (4 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (4 reviews)
- Datenqualität (3 reviews)
- Einfache Integrationen (3 reviews)
- Genauigkeit der Informationen (2 reviews)

**Cons:**

- Komplexität (2 reviews)
- Eingeschränkte Funktionalität (2 reviews)
- Genauigkeitsprobleme (1 reviews)
- Schwierige Lernkurve (1 reviews)
- Teuer (1 reviews)

  ### 21. [QuerySurge](https://www.g2.com/de/products/querysurge/reviews)
  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


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 29

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualität der Unterstützung:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automatisierung:** 9.6/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identifizierung:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Vorbeugende Reinigung:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [QuerySurge](https://www.g2.com/de/sellers/querysurge)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.querysurge.com
- **Gründungsjahr:** 2012
- **Hauptsitz:** New York, US
- **Twitter:** @QuerySurge (6,360 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/querysurge/ (7 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 40% Unternehmen, 23% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (17 reviews)
- Merkmale (12 reviews)
- Automatisierung (8 reviews)
- Fähigkeiten (8 reviews)
- Einfache Einrichtung (8 reviews)

**Cons:**

- Eingeschränkte Funktionalität (5 reviews)
- Fehlende Funktionen (5 reviews)
- Ungenauigkeitsprobleme (4 reviews)
- Langsame Leistung (4 reviews)
- Komplexe Einrichtung (3 reviews)

  ### 22. [Informatica Cloud Data Quality](https://www.g2.com/de/products/informatica-cloud-data-quality/reviews)
  Informatica Cloud Data Quality befähigt Ihr Unternehmen, einen ganzheitlichen Ansatz zur Verwaltung der Datenqualität zu verfolgen, um Datenqualitätsprobleme in Ihren Geschäftsanwendungen schnell zu identifizieren, zu beheben und zu überwachen. Die Lösung verwandelt Ihre Datenqualitätsprozesse in eine kollaborative Anstrengung zwischen Geschäftsanwendern und IT. Dies schafft eine Umgebung, die Daten nutzt, um den Erfolg bei Initiativen im Bereich Stammdatenmanagement, KI, ML und Cloud-Modernisierung sicherzustellen.


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 19

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualität der Unterstützung:** 9.2/10 (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)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Informatica](https://www.g2.com/de/sellers/informatica)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.informatica.com
- **Gründungsjahr:** 1993
- **Hauptsitz:** Redwood City, CA
- **Twitter:** @Informatica (99,861 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/3858/ (5,337 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 180% Unternehmen, 80% Unternehmen mittlerer Größe


  ### 23. [BizProspex CRM Cleaning](https://www.g2.com/de/products/bizprospex-crm-cleaning/reviews)
  Sales Enablement Service mit Funktionen für Data Mining, Datenbereinigung und Datenanreicherung. Der Sales Enablement Service von Bizprospex wird Ihrem B2B-Geschäft beim Wachstum helfen. Unsere Dienstleistungen versprechen Unternehmen jeder Größe die Möglichkeit, Informationen zu gewinnen und anzureichern, um zu verkaufen, zu bedienen, zu vermarkten, zu entwickeln und wie nie zuvor erfolgreich zu sein.


  **Average Rating:** 4.9/5.0
  **Total Reviews:** 14

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualität der Unterstützung:** 9.8/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automatisierung:** 9.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identifizierung:** 9.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Vorbeugende Reinigung:** 9.0/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Bizprospex](https://www.g2.com/de/sellers/bizprospex)
- **Gründungsjahr:** 2013
- **Hauptsitz:** Burhanpur, MP
- **Twitter:** @BizProspex (562 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/biz-prospex/ (159 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 87% Kleinunternehmen, 13% Unternehmen mittlerer Größe


  ### 24. [DQE One](https://www.g2.com/de/products/dqe-one/reviews)
  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.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 33

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualität der Unterstützung:** 9.6/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automatisierung:** 9.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identifizierung:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Vorbeugende Reinigung:** 8.5/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [DQE](https://www.g2.com/de/sellers/dqe)
- **Unternehmenswebsite:** https://dqe.tech/
- **Gründungsjahr:** 2008
- **Hauptsitz:** Levallois-Perret, Île-de-France
- **Twitter:** @dqe_software (174 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/dqe-software/ (76 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Marketing und Werbung, Computersoftware
  - **Company Size:** 42% Kleinunternehmen, 33% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (4 reviews)
- CRM-Integration (2 reviews)
- Datengenauigkeit (2 reviews)
- Datenqualität (2 reviews)
- Intuitiv (2 reviews)


  ### 25. [Introhive](https://www.g2.com/de/products/introhive/reviews)
  Introhive ist eine führende Plattform für Beziehungsintelligenz, die Unternehmen dabei unterstützt, Datensilos abzubauen und umsetzbare Erkenntnisse aus ihren Beziehungen zu gewinnen, um Zusammenarbeit und Wachstum zu fördern. Mit der Beziehungsintelligenz von Introhive können Unternehmen wichtige Beziehungen innerhalb der Firma identifizieren, die Stärke von Kunden- und Interessentenbeziehungen messen, die Zusammenarbeit über die gesamte Firma hinweg fördern, Risiken oder Chancen aufdecken, indem sie die Gesundheit der Beziehungen im Laufe der Zeit verstehen, und diese Erkenntnisse für Geschäftsentwicklung und Kundenbindungsmaßnahmen nutzen. Vertraut von führenden Marken der Branche, unterstützt Introhive über 250.000 Nutzer in mehr als 90 Ländern.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 85

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualität der Unterstützung:** 9.1/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automatisierung:** 8.6/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identifizierung:** 8.2/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Vorbeugende Reinigung:** 8.4/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Introhive](https://www.g2.com/de/sellers/introhive)
- **Gründungsjahr:** 2012
- **Hauptsitz:** Fredericton
- **Twitter:** @Introhive (9,836 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/2636221/ (217 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Rechtsdienstleistungen, Buchhaltung
  - **Company Size:** 50% Unternehmen mittlerer Größe, 34% Unternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Kundendienst (3 reviews)
- Analytik (1 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (1 reviews)
- Einfache Integrationen (1 reviews)
- Effizienz (1 reviews)

**Cons:**

- Verwirrung (1 reviews)
- Schwierige Lernkurve (1 reviews)
- Teuer (1 reviews)
- Lernkurve (1 reviews)



## Parent Category

[IT-Infrastruktur-Software](https://www.g2.com/de/categories/it-infrastructure)



## Related Categories

- [Datenverwaltungstools](https://www.g2.com/de/categories/data-governance-tools)
- [DataOps-Plattformen](https://www.g2.com/de/categories/dataops-platforms)
- [Datenüberwachungssoftware](https://www.g2.com/de/categories/data-observability)



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## Buyer Guide

### 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.