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Dienste zur Datentransformationund
-anreicherung
Gute Entscheidungen beruhen auf guten Daten. Daten sind jedoch von Haus aus weder sauber noch vollständig. Um sie zugänglich und nutzbar zu machen, sind intensive Datentransformationen erforderlich. Nutzen Sie das volle Potential Ihrer Daten mit Hilfe eines erfahrenen Datenteams.
Expertengesteuerte Datentransformation
Lernen und Ad-hoc-Analysen.
und Geschäftsergebnissen.
Datenvorschriften.
Architekturentwurf und Implementierung
Architekturentwurf und
Implementierung
Die Auswahl der richtigen Tools und Dienste ist ein wichtiger Schritt auf dem Weg zur Datentransformation. Eine unüberschaubare Anzahl von Optionen in Form von Low-Code/No-Code-Plattformen, Entwickler-Frameworks, Managed Services und Open-Source-Tools kann diese Entscheidung erschweren. Mit einem kompetenten Team von Datenarchitekten und -ingenieuren, die Sie bei der Konzeption und Implementierung unterstützen, können Sie komplexe technische Prozesse mit mehr Vertrauen einführen.
Ganz gleich, ob Sie Ihr erstes Projekt zur Datentransformation durchführen oder bestehende Prozesse optimieren wollen, wir implementieren Lösungen, die auf Ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten sind. Faktoren wie das Datenvolumen, die Komplexität der Transformation, die Kosten sowie die Größe und die Fähigkeiten Ihres Entwicklungsteams werden in der Entwurfsphase berücksichtigt. Wir unterstützen Sie auch bei Ihrer Implementierungsstrategie und den erforderlichen Optimierungen, um die Effizienz und Skalierbarkeit zu maximieren.
Spezialisierte Datendienste
Spezialisierte Datendienste
Unsere Kompetenz erstreckt sich über das gesamte Spektrum der Datenverarbeitung: Aufbau und Verwaltung von Datenpipelines, Durchführung komplexer Transformationen, maschinelles Lernen und Datenvisualisierung. Dank unserer umfassenden Kenntnisse der sich weiterentwickelnden Tools und Technologien liefern wir maßgeschneiderte, technisch solide Lösungen, die Ihr Unternehmen in die Lage versetzen, das Beste aus Ihren Daten herauszuholen.
Wir setzen in jeder Phase des Datentransformationsprozesses Automatisierungstools ein, um die Abläufe zu optimieren und die Wertschöpfungszeit zu verkürzen. Ein agiler und iterativer Ansatz hilft uns, alle auftretenden Herausforderungen zu bewältigen. Durch Einhaltung branchenüblicher Best Practices tragen wir zur Risikominderung bei und schaffen eine solide Grundlage für datenbasierte Innovationen.
Transformation von Daten für schärfere Analysen
Rohdaten sind von Natur aus chaotisch. Doppelte Datensätze, falsche und fehlende Werte, Anomalien und Ausreißer sowie Inkonsistenzen beeinträchtigen die Datenqualität. Die Datentransformation hilft, solche Probleme zu beheben und das Potential der Daten in Form von genaueren Datenmodellen und BI-Analysen besser zu nutzen. Je nach den Datentypen und Ihren geschäftlichen Anforderungen können eine oder mehrere Datentransformationsmethoden angewendet werden
Datenprofilierung
Das Profiling vermittelt uns eine Vorstellung von den Daten, mit denen Sie arbeiten. Es werden einzelne Einträge und allgemeinere Muster untersucht, um Qualitätsprobleme zu erkennen und die Methoden zur Datentransformation festzulegen.
Datenvalidierung
Am Eingabepunkt und/oder nach der Übernahme der Daten in das System werden automatische Prüfungen durchgeführt, um Unstimmigkeiten wie widersprüchliche Daten, inkongruente Datentypen usw. zu ermitteln.
Datenbereinigung
Die Beseitigung von Dubletten, Datenstandardisierung, Imputation von Daten, Kappung von Ausreißern usw. sind einige der Methoden, die zur Bereinigung und Reduzierung von Fehlern und Unstimmigkeiten der Daten eingesetzt werden.
Datenmaskierung
Sensible Daten wie persönlich identifizierbare Informationen (PII) werden mit verschiedenen Datenmaskierungstechniken anonymisiert, um den Schutz der Privatsphäre und die Einhaltung der gesetzlichen Bestimmungen zu gewährleisten.
Feature Engineering
Je nach dem Problem des maschinellen Lernens werden Datenmerkmale extrahiert, umgewandelt oder neu erstellt, um zugrunde liegende Muster zu erfassen und die Modellleistung zu verbessern.
Datenintegration
Es werden Daten aus verschiedenen Quellen integriert, nachdem doppelte Datensätze zusammengeführt und die Formate standardisiert usw. wurden, um kohärentere und besser nutzbare Datensätze zu erstellen.
Datenprofilierung
Das Profiling vermittelt uns eine Vorstellung von den Daten, mit denen Sie arbeiten. Es werden einzelne Einträge und allgemeinere Muster untersucht, um Qualitätsprobleme zu erkennen und die Methoden zur Datentransformation festzulegen.
Datenvalidierung
Am Eingabepunkt und/oder nach der Übernahme der Daten in das System werden automatische Prüfungen durchgeführt, um Unstimmigkeiten wie widersprüchliche Daten, inkongruente Datentypen usw. zu ermitteln.
Datenbereinigung
Die Beseitigung von Dubletten, Datenstandardisierung, Imputation von Daten, Kappung von Ausreißern usw. sind einige der Methoden, die zur Bereinigung und Reduzierung von Fehlern und Unstimmigkeiten der Daten eingesetzt werden.
Datenmaskierung
Sensible Daten wie persönlich identifizierbare Informationen (PII) werden mit verschiedenen Datenmaskierungstechniken anonymisiert, um den Schutz der Privatsphäre und die Einhaltung der gesetzlichen Bestimmungen zu gewährleisten.
Feature Engineering
Je nach dem Problem des maschinellen Lernens werden Datenmerkmale extrahiert, umgewandelt oder neu erstellt, um zugrunde liegende Muster zu erfassen und die Modellleistung zu verbessern.
Datenintegration
Es werden Daten aus verschiedenen Quellen integriert, nachdem doppelte Datensätze zusammengeführt und die Formate standardisiert usw. wurden, um kohärentere und besser nutzbare Datensätze zu erstellen.
Intelligentere Entscheidungen durch Angereicherte Daten
Durch die Anreicherung werden Ihre Daten um wertvolle Kontexte erweitert, sodass sie umfassender und nützlicher werden. Dies geschieht durch die Integration externer Datenquellen und Ergänzung neuer Informationen zu Ihren vorhandenen Daten. Angereicherte Daten helfen Ihnen, Korrelationen aufzudecken und neue Datenpunkte für die Entscheidungsfindung zu schaffen.
Anreicherung von Metadaten
Die Daten werden mit zusätzlichen Informationen über Quelle, Art, Eigentümer, Aktualisierungshäufigkeit, Verwendungszweck usw. angereichert, um ihre Auffindbarkeit und Nützlichkeit zu verbessern.
Datenanreicherung von Drittanbietern
Vorhandene Daten werden mit Daten aus externen Drittquellen angereichert. Durch Ergänzung neuer Informationen oder Zusammenhänge werden Qualität, Vollständigkeit und Relevanz Ihrer Daten verbessert.
Segmentierung von Daten
Für eine gezielte Planung und Intervention werden die Daten anhand von Attributen wie Demografie, Kaufhistorie, Datumsbereich, geografischer Lage usw. aufgeteilt.
Entitätsextraktion
Entitäten wie Namen, Produkte, Standorte usw. werden aus unstrukturierten Daten extrahiert und kategorisiert, um die Suche und Analyse zu verbessern.
Abgeleitete Attribute
Es werden neue Datenfelder zur Analyse bestimmter Kennzahlen erstellt, z. B. Gesamtumsatz, Customer Lifetime Value usw. Diese Daten können an segmentierte Datensätze angehängt werden, um eine umfassendere Analyse zu ermöglichen.
Geokodierung
Die Daten werden durch standortbezogene Informationen ergänzt, um das Marketing zu lokalisieren, die Benutzererfahrung zu personalisieren und Erkenntnisse über bestimmte Regionen zu gewinnen.
Anreicherung von
Metadaten
Die Daten werden mit zusätzlichen Informationen über Quelle, Art, Eigentümer, Aktualisierungshäufigkeit, Verwendungszweck usw. angereichert, um ihre Auffindbarkeit und Nützlichkeit zu verbessern.
Datenanreicherung
von Drittanbietern
Vorhandene Daten werden mit Daten aus externen Drittquellen angereichert. Durch Ergänzung neuer Informationen oder Zusammenhänge werden Qualität, Vollständigkeit und Relevanz Ihrer Daten verbessert.
Segmentierung
von Daten
Für eine gezielte Planung und Intervention werden die Daten anhand von Attributen wie Demografie, Kaufhistorie, Datumsbereich, geografischer Lage usw. aufgeteilt.
Entitätsextraktion
Entitäten wie Namen, Produkte, Standorte usw. werden aus unstrukturierten Daten extrahiert und kategorisiert, um die Suche und Analyse zu verbessern.
Abgeleitete Attribute
Es werden neue Datenfelder zur Analyse bestimmter Kennzahlen erstellt, z. B. Gesamtumsatz, Customer Lifetime Value usw. Diese Daten können an segmentierte Datensätze angehängt werden, um eine umfassendere Analyse zu ermöglichen.
Geokodierung
Die Daten werden durch standortbezogene Informationen ergänzt, um das Marketing zu lokalisieren, die Benutzererfahrung zu personalisieren und Erkenntnisse über bestimmte Regionen zu gewinnen.