Optimieren Sie die Qualität Ihrer Kundendaten mit KI in jeder Phase des Datenlebenszyklus.
Künstliche Intelligenz verändert grundlegend, wie Unternehmen ihre Daten nutzen und steuern. Bei DQE integrieren wir KI in den Kern unserer Tools, um eine verbesserte, zuverlässige und intelligente Datenqualität zu bieten, die sich an Geschäftskontexte und Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen anpasst.
Mit den integrierten KI-Agenten von DQE sowie einem dedizierten Copilot erhalten Sie einen echten intelligenten Assistenten genau dort, wo Daten in Ihre Systeme gelangen. Er bietet:
MyDaina ist eine KI-Engine, mit der Sie individuelle Dublettenbereinigungsregeln basierend auf Ihren Anwendungsfällen, geschäftlichen Rahmenbedingungen und operativen Zielen erstellen und generieren können.
Ergebnis: Mit MyDaina gewinnen Sie an Effizienz und Kontrolle. Ihre Dublettenbereinigungsregeln sind relevanter, konsistenter und perfekt auf Ihren Geschäftskontext abgestimmt.
Unsere Experten kombinieren KI und ihr Fachwissen, um Ihre Dateien zu prüfen und maßgeschneiderte Empfehlungen für die Herausforderungen Ihrer Kundendatenqualität zu geben.
Ergebnis: Sie erhalten einen klaren, umsetzbaren Überblick über die Datenqualität, der hilft, Probleme zu identifizieren, Lösungen zu verstehen und Schritte für eine nachhaltige Verbesserung festzulegen.
KI-Projekte – ob generativ oder prädiktiv – sind auf riesige Datenmengen angewiesen, um verwertbare Ergebnisse zu liefern. Sind die Daten unvollständig, fehlerhaft oder inkonsistent, können die Ergebnisse unbrauchbar, verzerrt oder irreführend sein – das bekannte Problem von „Garbage in, garbage out“.
In Umgebungen, in denen KI Daten in bisher unerreichter Geschwindigkeit und Größenordnung verarbeitet, hängt die Verlässlichkeit der Anwendungsfälle direkt von der Qualität der zugrunde liegenden Daten ab. So können beispielsweise Fehler in Kundenkontaktdaten (Duplikate, veraltete oder falsche Informationen) das Kundenverständnis und automatische Vorhersagen verzerren.
Unzureichend qualifizierte Daten können zudem operative Risiken schaffen und das Vertrauen untergraben – darunter: verzerrte Ergebnisse, geringere Akzeptanz bei den Fachbereichen und sogar Sicherheitslücken.
Ein proaktiver Data-Quality-Ansatz – der eine starke Governance, eine Datenkultur und geeignete Tools zur Erfassung, Bereinigung und Pflege qualifizierter Daten kombiniert – verbessert die Leistung von KI-Modellen, stärkt das Vertrauen der Fachbereiche und maximiert die Wirkung.
der Zeit von KI- und Datenteams wird für die Bereinigung und Aufbereitung von Daten aufgewendet
Modellen erreicht in der Produktion aufgrund schlechter oder unvollständiger Daten nicht die geforderten Leistungsschwellen
der KI-Projekte scheitern hauptsächlich an mangelhafter Datenqualität
Erfahren Sie, wie Sie Rohdaten in einen echten strategischen Hebel verwandeln – für mehr Leistung, fundierte Entscheidungen und einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil.
