Data Quality Manager

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Was ist Data Quality Manager?

BaseCap ist der intelligente Daten-Gesundheits-Tracker, der Ihnen hilft, Geschäftsprobleme zu diagnostizieren und zu lösen. Um fehlerhafte Prozesse zu beheben, müssen Sie zunächst die Gesundheit der Daten verbessern, auf die sie angewiesen sind. In der BaseCap-Plattform können alle Ihre Teams die Daten Ihrer Organisation validieren und transformieren, um deren Qualität zu verbessern und automatisierte Geschäftsprozesse zu unterstützen. BaseCap befähigt jeden Benutzer: > Teure Datenfehler zu erkennen > Informationssysteme abzugleichen > Compliance-Risiken zu beseitigen > Langwierige Aufgaben zu automatisieren Daten-Gesundheit ist Geschäfts-Gesundheit. Nehmen Sie den Puls Ihres Unternehmens mit BaseCap. Erfahren Sie mehr über unsere einfach zu implementierende Lösung für Ihre hartnäckigsten Geschäftsprobleme, indem Sie www.basecapanalytics.com/platform besuchen.

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Produktbeschreibung

Die Qualität Ihrer strategischen Entscheidungen hängt von der Qualität Ihrer Daten ab. Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten für die Anwendungsfälle Ihrer Organisation geeignet sind, sei es bei der Analyse von Dokumenten mit optischer Zeichenerkennung, der Nutzung von KI/ML-Technologie oder der Erstellung von Geschäftsberichten und -einblicken. Der Data Quality Manager von BaseCap verfügt über eine intuitive Benutzeroberfläche mit Funktionen, die die Zusammenarbeit fördern und sicherstellen, dass alle Teilnehmer im Datenprozess auf qualitativ hochwertige Daten vertrauen können.

Verkäuferdetails

Verkäufer

BaseCap Analytics

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Beschreibung

BaseCap Analytics is a technology company specializing in data quality management solutions. They offer tools and services designed to enhance the accuracy, reliability, and efficiency of data processes across various industries. Their platform helps organizations identify, rectify, and prevent data quality issues, ultimately supporting better decision-making and operational efficiency. The company emphasizes automation and advanced analytics to streamline data workflows and ensure data integrity.

AM

Übersicht bereitgestellt von:

Alec Mares

Data Quality Manager Medien

Data Quality Manager Demo - Quality Score Dashboard

Intuitive Data Quality Scoring – Understand your data quality in real-time: e.g. Completeness, Uniqueness, Timeliness, Accuracy, and Consistency Timely Warnings and Issue Reporting – Automatically notify users of data quality issues and provide insights on root cause and remediation approaches...

Data Quality Manager Demo - Policies View

Representation of the Policies view in the platform, where users can manage the rules that are applied to their data sources.

Data Quality Manager Demo - Workflows View

Representation of the Workflows view in the platform, where users can trigger ETL workflows or otherwise manage their data workflows.

Data Quality Manager Demo - Sources View

Representation of the Sources view in the platform, where users can manage which files, tables, or spreadsheets to validate.

Data Quality Manager Demo - Insights Tab

Representation of the Insights tab in the platform, where users can learn more about their most valuable information.

G2-Bewertungen sind authentisch und verifiziert.

Hier die Erklärung wie dies gewährleistet ist.

Es gibt nicht genügend Bewertungen für Data Quality Manager, damit G2 Kaufeinblicke geben kann. Hier sind einige Alternativen mit mehr Bewertungen:

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Monte Carlo ist die erste End-to-End-Lösung zur Vermeidung von fehlerhaften Datenpipelines. Die Lösung von Monte Carlo bietet die Leistungsfähigkeit der Datenbeobachtbarkeit und gibt Dateningenieur- und Analytikteams die Möglichkeit, das kostspielige Problem der Daten-Ausfallzeiten zu lösen.

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Trifacta ist eine Datenaufbereitungslösung, die entwickelt wurde, um die Effizienz eines bestehenden Analyseprozesses zu verbessern oder neue Datenquellen für eine Analyseinitiative zu nutzen.

dbt ist ein Transformations-Workflow, der es Teams 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.

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