LadenLadenHerkömmliche Datenverwaltungstools können Dateninkonsistenzen nicht auflösen und erfordern oft zeitaufwändige manuelle Korrekturen. Quantexa hilft Unternehmen und Organisationen, Mehrwert zu schaffen, indem Daten aus beliebigen Quellen zusammengeführt, Zusammenhänge und Insights aufgezeigt sowie fundierte und sichere Entscheidungen ermöglicht werden.
der Daten, die von Unternehmen als potenziell nützlich erachtet werden, werden aktuell nicht analysiert 1
aller Stakeholder, die Analytics nutzen, haben bislang keine Fortschritte im Bereich der automatisierten Entscheidungen verzeichnet und können entsprechende Entwicklungen damit nicht für sich nutzen 2
UNSERE LÖSUNGEN
Liefern Sie hochwertige „Golden Records“, die in Echtzeit aktualisiert und angereichert werden. Das Ergebnis: genauere Daten und eine fundierte Entscheidungsfindung.
Erstellen Sie Graphen durch die Darstellung verknüpfter Daten aus mehreren Quellen. Strukturieren Sie beliebige Datensatztypen zu Datenfamilien, Unternehmenshierarchien, etc.
Stellen Sie Betriebsdaten dort bereit, wo sie benötigt werden, um Abläufe zu verbessern, Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Nutzen Sie sofort einsatzbereite Funktionen, Entwicklungstools und konfigurierbare Bausteine, um branchenspezifische Lösungen auf Ihr Unternehmen zuzuschneiden.
EFFEKT
Datenauflösung für schnelle Wertschöpfung
Datenabgleich durch Entity Resolution
Datenvolumen durch Deduplizierung
UNSERE KERNKOMPETENZEN
Bewerten, messen und verwalten Sie die Datenqualität auf Entitätsebene und stellen Sie die Ergebnisse in einem Dashboard dar.
Verknüpfen Sie Daten zu „Golden Records“, optimieren Sie deren Verwaltung und korrigieren Sie direkt an der Quelle.
Strukturieren Sie Erstanbieter- und Drittanbieterdaten automatisch in Form von Hierarchien.
Erkennen Sie Risiken in Echtzeit, identifizieren Sie bislang unbekannte Unwägbarkeiten und nehmen Sie so präzisere Risikoeinstufungen vor.
Herzstück von Quantexa ist die sogenannte Entity Resolution, eine Datenabgleichsmethode in Anlehnung an menschliche Denkprozesse. Sämtliche vorliegende Daten werden hierbei miteinbezogen und auf vielfältige Weise miteinander verknüpft.
Daher können mit unserer Lösung Zusammenhänge zwischen Daten hergestellt und die Daten selbst bei schlechter Datenqualität angereichert werden. So konnte in einem unabhängigen Test eine Datenabgleichsgenauigkeit von 99 % nachgewiesen werden. Weitere Informationen zur Entity-Resolution-Methode von Quantexa finden Sie .
Mithilfe unserer Entity Data Quality-Lösung kann die Datenqualität verbessert werden, indem Inkonsistenzen und Möglichkeiten zur Datenbereinigung identifiziert werden.
Klassische MDM-Methoden scheitern oft schon an dieser ersten Hürde, da es Monate bis Jahre dauern kann, bis Daten importiert und umfassend abgeglichen sind.
Unabhängig davon, wie vielschichtig oder umfangreich die Daten sind, kann dank einer schema-agnostischen Datenübernahme und der Entity-Resolution-Methode von Quantexa eine zentrale und präzise Datenansicht generiert werden – und das schnell. Darüber hinaus können so deutlich mehr Daten verknüpft werden.
Herkömmliche MDM-Lösungen bringen nicht immer einen geschäftlichen Nutzen bzw. eine ROI-Steigerung, da eine zentrale Datenansicht mit einem Single Point of Truth relativ einschränkt ist.
Quantexa bietet flexible Datenprodukte für verschiedenste Anwendungsfälle. Die Plattform ist nicht nur für effektives Stammdatenmanagement für das Hosting vertikaler Geschäftsanwendungen nutzbar, sondern fungiert auch als analytische und operative Datenplattform.
Aus diesem Grund haben sich Finanzinstitute wie BNYM und HSBC für Quantexa entschieden.
Wichtig ist dabei, dass Sie Ihr bestehendes Stammdatenmanagement mit Quantexa nicht ersetzen, sondern es ergänzen.
Weitere Informationen erhalten Sie hier.
Quantexa funktioniert im Tandem mit Ihrer bestehenden Datenintegrations- und Daten-Governance-Software. Die Integration erfolgt per Streaming, APIs und Batch-Vorgänge. So können zusammenhängende Datenbestände erstellt und verteilt werden, z. B. in Form von umfassend vernetzten Kundendatenansichten.
Quantexa lässt sich in verschiedene Datenanalyse- und Data-Science-Umgebungen integrieren und bietet native Unterstützung für Data-Lake-Technologien und das Python-Ökosystem.
Die Cloud-native und dennoch Cloud-neutrale Architektur von Quantexa kann in allen wichtigen Cloud- und On-Prem-Umgebungen eingesetzt werden. So lässt sie sich in die Sicherheits-, Audit- und Monitoring-Plattformen von Unternehmen integrieren.
Die kontextbezogenen Datenprodukte von Quantexa sowie daraus gewonnene Insights können beispielsweise in CRM-, Case-Management- und Workflow-Anwendungen sowie in digitale und traditionelle Kommunikationskanäle einbezogen werden.
Unternehmen haben oft Schwierigkeiten, Big Data im Kontext der Entscheidungsfindung, Betriebseffizienz, der Customer Experience und in Zusammenhang mit Advanced Analytics (KI etc.) zu verwalten.
Eine gute Datenverwaltungslösung muss folgende Fragen beantworten können:
Time-to-Value: Wie lange dauert die Bereitstellung? Lösungen, für die Ihre Daten in ein bestimmtes Schema umgewandelt werden müssen, damit sie übernommen werden können, können Ihr Projekt um Monate zurückwerfen. Vielleicht scheitert es im Fall von Problemen auch schon, bevor es überhaupt begonnen hat. Flexible Lösungen, mit denen Daten aus mehreren Quellen importiert werden können und keine Datenumwandlung Ihrerseits erfordern, beschleunigen die Time-to-Value und erfordern gleichzeitig weniger Ressourcen.
Genauigkeit des Datenabgleichs: Wie erfassen Sie verstreute Daten aus verschiedenen Systemen und beheben Datenqualitätsprobleme? Ein effektives Datenverwaltungsprogramm konzentriert sich in erster Linie auf die Lösung von Datenqualitätsproblemen. Dazu werden Daten aus isolierten Quellen genaustmöglich zusammengeführt und so eine vertrauenswürdige Datengrundlage geschaffen.
Analytics: Verfügen Sie über die richtigen Tools für die Datenmodellierung und die von Ihrem Data-Science-Team benötigten KI-Use-Cases? Durch die mittels Graph-Analysen erstellten Netzwerke können Sie Zusammenhänge zwischen Daten aufdecken, die in Entscheidungsmodellen verwendet werden können.
Transparenz und Erklärbarkeit: Wie gut können Sie sich auf Ihre Analysen und Entscheidungen verlassen? Stellen Sie sicher, dass Sie offene und transparente Modelle verwenden, die für Endanwender und Datenteams in vollem Umfang zugänglich sind.
Offene Architektur: Wie flexibel können Sie die Modelle und Daten nutzen – also wie und wo Sie möchten?
Skalierbarkeit und ROI: Ist Ihre Datenverwaltung zukunftssicher und entspricht sie den Zielen bzw. der Philosophie Ihrer Organisation? Es ist wichtig, über Skalierbarkeit und ROI nachzudenken. Und damit ist nicht nur die Anzahl der Datenpunkte oder Datenquellen gemeint, die Sie importieren können.
Flexibilität: Die meisten Plattformen bieten eine zentrale Datenansicht für den jeweiligen Anwendungsfall. Damit geht Flexibilität mit Blick auf granulare Datenschutz- und Sicherheitseinstellungen auf Benutzerebene verloren ebenso wie wenn es darum geht, die Ergebnisse auch auf andere Use Cases anzuwenden.
zu unseren Datenverwaltungslösungen und wie Quantexa Sie in diesem Bereich unterstützen kann.
Wenn Ihre bestehende MDM-Lösung in hohem Maß in andere Systeme integriert ist, löst die Vorstellung, diese zu ersetzen, wahrscheinlich nicht gerade Glücksgefühle aus. Durch die modulare Architektur von Quantexa kann die Lösung neben Ihrem bestehenden MDM-System eingesetzt werden, sei es, um dessen Output zu überprüfen oder es mit abgeglichenen Daten zu versorgen.
In unseren Specialist User Groups können sich alle, die Quantexa nutzen, unsere Quantexa-Fachteams, Vordenker und Wegbereiterinnen auf der ganzen Welt miteinander austauschen und Fachwissen, Erfahrungswerte und Wissen rund um die Nutzung von Daten, Technologien und Analysen teilen.
Die Data Management User Group von Quantexa verbindet alles, was mit Datenverwaltung zu tun hat: Dank der vernetzten Sicht auf Datenbestände aus sowohl internen als auch externen Quellen können Mitglieder die Datenqualität verbessern, eigene Anwendungen entwickeln und Stammdaten effektiver steuern.
