Governance für Ihre Datenasset

Open Data Quality unterstützt Sie beim Aufbau, der Aufwertung und dem Wachstum Ihres Datenassets.

Wissen

Wir bauen eine Wissensdatenbank mit definierten oder erworbenen Metadaten auf, um die Harmonisierung und Validierung von Daten in Ihren Geschäftsprozessen zu unterstützen.

Einheitlichkeit

Auf der Grundlage von Metadaten, Stammdaten (masterdata) und Geschäftsregeln werden Ihre Daten profiliert und betonte, um die Einhaltung Ihrer Geschäftsanforderungen zu gewährleisten.

Steuerung

Führen Sie Analysen über den Mehrwert Ihres Datenbestands und die Betriebskosten durch. Erstellen Sie Strategien und definieren Sie Ziele auf der Grundlage solider Kenntnisse.

Open Data Quality wurde 2014 mit dem Ziel geboren, Unternehmen zu ermöglichen, die Qualität ihrer Daten zu bewerten und zu verwalten. Seine Kompetenzen haben sich natürlich vom Datenmanagement bis zur Metadaten-Governance erweitert. Metadaten sind die Informationen, die Ihre Daten beschreiben und es Ihnen ermöglichen, ihr erwartetes Verhalten vorherzusagen. Metadaten ermöglichen Unternehmen, den intrinsischen Wert ihrer Daten zu bestimmen.

Das sagen die Kunden

Entdecken Sie die Reaktionen von sehr anspruchsvollen Kunden
Benutzer

Manuela Lenk

Manager des Interoperabilitätsprogramms

"Die Metadaten-Wissensdatenbank hat unsere Strategie zur Harmonisierung von Daten und Metadaten unterstützt. Unsere Benutzer konnten sich vom Beginn des Projekts an einbringen, was es uns ermöglichte, die statistischen Produktionsprozesse anzupassen und zu validieren. Die Anwendung trug zur Agilität des Projektes und zur sofortigen Umsetzung des Hauptziels bei: Interoperabilität."

Benutzer

Fabian Santi & Fabrice Gouzi

SIS Data Stewards

"Die benutzerfreundliche und anpassungsfähige Metadaten-Wissensdatenbank ist in der Lage, die spezifischen Anforderungen der statistischen Tätigkeiten zu erfüllen. Sie erleichtert auch die Genehmigungsarbeit der Data Stewards und den globalen Überblick über die Metadaten und ihre Qualität. Einige Funktionalitäten, die für eine erfolgreiche Harmonisierung unerlässlich sind, wurden schnell und erfolgreich implementiert."

Benutzer

Christian Stadler

Data Scientist

Die Trennung von definierten Variablen (Konzepten) und verwendeten Variablen (Implementierungen) gewährleistet eine klare Strukturierung unserer Geschäftsprozesse und erleichtert die Harmonisierung von Metadaten durch die Wiederverwendung bestehender Konzepte erheblich. Das primäre Ergebnis ist ein Datensatz, der mit anderen statistischen Aktivitäten konsistent ist, in einer einfach zu bedienenden und klar strukturierten grafischen Oberfläche.

Benutzer

Louis Belle

Business Architecture

Die Metadaten-Wissensbasis trug dazu bei, die Grundlagen für die Datenharmonisierung in einem komplexen Projekt zu schaffen, was zu einer raschen Übernahme der neuen Designprozesse durch die Benutzer führte.

News

Informieren Sie sich über bevorstehende Veranstaltungen und die neuesten Informationen über Innovationen für die Verwaltung Ihrer Datenasset

DQEx 1.2: Zentraler Login

Um seine Integration in das Statistikportal weiter zu verbessern, stützt sich der Data Quality Executive nun auf den Authentifizierungsdienst Keycloak, der beim Statistischen Bundesamt verwendet wird. Die Implementierung der OmniAuth2-Technologie ermöglicht es dem Data Quality Lesen…

DQEx 1.0: Integration

Diese Version markiert die Öffnung für Drittsysteme der Statistikproduktion. So veröffentlicht der Data Quality Executive seine Informationen nun über eine REST-API im JSON-Format, die von bestehenden statistischen Produktionssystemen abgefragt werden kann. Umgekehrt kann er auch Lesen…

DQEx 0.15 verbessertes Layout

Mit dem Einsatz und der aktiven Nutzung der Version 0.10 in der Produktion durch Statistikdatenproduzenten tauchen Anfragen nach einer einfacheren Navigation zwischen verwandten Objekten auf. Erledigt! Alle Indizes sind nun durchsuchbar und sortierbar, statistische Informationen Lesen…

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