Governance for your data assets

Open Data Quality supports your initiative to provide your organisation with consistent and valuable data that meets your business needs.

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.

What customers say

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Manuela Lenk

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."

Fabian Santi & Fabrice Gouzi

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."

Christian Stadler

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.

Louis Belle

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

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Data Quality Manager 0.8 freigegeben

Durch die Bemühungen des Open Data Quality Teams und des Bundesamtes für Statistik konzentriert sich diese Version nun auf die Einheitlichkeit der Metadatendefinitionen, um die Datenharmonisierung als entscheidende Entwicklung hin zur Wiederverwendbarkeit und Lesbarkeit zu Lesen…

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