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Data Assets

Qualitativ hochwertige Informationen im Unternehmen zur Verfügung stellen

Benutzergenerierte Daten lassen qualitativ oft zu wünschen übrig – aber das muss nicht so bleiben. Tippfehler, Ungenauigkeiten und Fehlinformationen führen zu einer verminderten Datenqualität. Durch die Aggregation von (Zusatz-)Informationen aus Drittquellen können zweifelhafte Daten identifiziert und „geheilt“ werden. Fremddaten müssen eingelesen, validiert und aufbereitet werden, um Verknüpfungen zu Bestandsdaten herzustellen.

Modelle & Technologien

  • Umsetzung einer ETL/ELT-Pipeline zur Anbindung von Fremdquellen
  • Implementierung passender Modelle zur Datenaufbereitung und -validierung

Wichtige Ergebnisse

  • Datenbereinigung
  • Plausibilitätsprüfungen
  • Bereitstellung von Golden Records

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