DQE One Standalone entwickelt sich weiter: die neuesten Funktionen im Überblick
Die Qualität von Kundendaten verschlechtert sich selten über Nacht. Stattdessen nimmt sie mit der Zeit schrittweise ab – durch eine veraltete Adresse, eine Unternehmensübernahme, die nie in den Daten nachgezogen wurde, Duplikate, die sich weiter anhäufen, oder schlecht konfigurierte Datenflüsse zwischen Systemen. Bleiben diese Probleme unbehandelt, führen sie am Ende zu weniger wirksamen Marketingkampagnen, Compliance-Risiken und Geschäftsentscheidungen auf Basis ungenauer Informationen.
Um Unternehmen bei diesen Herausforderungen zu unterstützen, hat DQE vier neue Funktionen in DQE One Standalone eingeführt: KI-Agenten, die autonom arbeiten, ein dediziertes Kontrollmodul zur Steuerung und Überwachung dieser Agenten, einen Snowflake-Konnektor sowie eine Multi-System-Orchestrierungsebene für Synchronisierungs- und Datenmigrationsprojekte.
1. Ein KI-Agenten-Workflow für zuverlässigere B2B-Daten
B2B-Datenbanken sind besonders anfällig für bestimmte Datenqualitätsprobleme: falsche Adressen, zahlreiche Duplikate, übernommene Unternehmen, die in internen Systemen nicht aktualisiert wurden, veraltete SIRET- oder Handelsregisternummern und mehr. DQE One Standalone umfasst jetzt einen Workflow aus vier spezialisierten KI-Agenten, orchestriert von einem Analyse-Agenten, der den hochgeladenen Datensatz prüft, seine Struktur versteht und automatisch die relevantesten Agenten für die Verarbeitung auswählt.
- Company Info Agent reichert jeden Datensatz mit offiziellen Informationen aus Unternehmensregistern an – einschließlich SIRET-Nummer (Unternehmensregisternummer), NAF-Code (Wirtschaftszweig-Kennziffer), Rechtsform und USt-IdNr.
- Company Event Agent erkennt aktuelle Unternehmensereignisse wie Fusionen, Übernahmen, Namensänderungen und Geschäftsschließungen, um veraltete Datensätze zu identifizieren.
- Address Normalisation Agent standardisiert Postadressen gemäß dem ISO-20022-Format.
- Deduplication Agent erkennt und entfernt doppelte Datensätze – auch bei abweichender Schreibweise oder Formatierung.
Alle Verarbeitungen von Kundendaten bleiben unter der Kontrolle des Nutzers. Jede Empfehlung wird in natürlicher Sprache dargestellt, mit einem Konfidenzwert versehen und vor jeder Änderung zur Validierung vorgelegt.
2. Data Stewardship: die Kontrolle über Ihre Datenentscheidungen behalten – mit KI-Unterstützung
In einem Projekt zur Kundendatenqualität ist das Erkennen einer Anomalie nur der erste Schritt. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, die richtige Entscheidung zu treffen: Soll KI eingesetzt werden? Wie soll eine komplexe Zusammenführung zweier Duplikate gehandhabt werden?
Die Data-Stewardship-Funktionen von DQE One Standalone begegnen diesen Herausforderungen direkt, indem sie Data Stewards die volle Kontrolle über die Anomaliebehebung geben:
- Freie Wahl des Verarbeitungsmodus für jede Anomalie: entweder direkt manuell oder automatisch. Anomalien mit hoher Konfidenz können automatisch gemäß festgelegter Schwellenwerte behandelt werden, während uneindeutige Fälle zur menschlichen Validierung vorgelegt werden.
- Nutzung einer Dubletten-Zusammenführungsoberfläche, die Kandidaten-Datensätze Feld für Feld anzeigt und es erlaubt, einen Hauptdatensatz festzulegen und genau auszuwählen, welche Werte übernommen werden, bevor die Zusammenführung bestätigt wird.
- Aktivierung des Deduplizierungs-Agenten bei Bedarf – jede Empfehlung wird von einer Erklärung in natürlicher Sprache und einem Konfidenzwert begleitet, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen.
- Sicherstellung vollständiger Nachvollziehbarkeit durch ein detailliertes Audit-Log, das durchgeführte Aktionen, beteiligte Nutzer, den konsultierten KI-Agenten, dessen Begründung und den Zeitstempel jeder Entscheidung zeigt.
Dieser Ansatz definiert die Rolle des Data Stewards neu. KI übernimmt die repetitiven Fälle, während sich die Teams auf Situationen konzentrieren, die echtes geschäftliches Urteilsvermögen erfordern – bei voller Nachvollziehbarkeit jeder Entscheidung.
3. Kundendatenqualität direkt in Snowflake überwachen
Immer mehr Unternehmen zentralisieren ihre Daten in Cloud-Plattformen wie Snowflake, um umfangreiche Analysen und den operativen Einsatz zu erleichtern. Doch Zentralisierung allein beseitigt keine Datenqualitätsprobleme. Doppelte Datensätze, veraltete Adressen und ungenaue Informationen häufen sich weiter an, während die Extraktion von Daten aus dem Data Warehouse für Qualitätsprüfungen die DSGVO-Compliance-Risiken erhöhen kann.
Der neue Snowflake-Konnektor für DQE One Standalone begegnet dieser Herausforderung, indem er die Überwachung und Verbesserung der Datenqualität direkt in Snowflake ermöglicht – ohne Datenextraktion, ohne ETL-Pipeline und ohne Kompromisse bei der Compliance:
- Automatisches Tabellenprofiling, einschließlich Struktur- und Inhaltsanalyse, Identifikation risikobehafteter Felder und sofortiger Diagnosen.
- Konfiguration von Geschäftsregeln, u. a. zur Eindeutigkeit von E-Mail-Adressen und Telefonnummern, Pflichtfeld-Vollständigkeit, Formatvalidierung, rechtlicher Datenkonformität und Duplikaterkennung.
- Native Push-down-Ausführung in Snowflake: Regeln werden automatisch in SQL übersetzt und direkt im Data Warehouse ausgeführt – ohne Latenz und ohne Datenreplikation.
- Datenqualitäts-Dashboards mit Scores je Qualitätsdimension, Trendanalysen im Zeitverlauf und exportierbaren Reports.
Dieser Ansatz hilft Unternehmen dabei, präzise und zuverlässige Datenbanken zu pflegen, die Zustellbarkeit von E-Mail-Kampagnen zu verbessern, Retouren zu reduzieren, Abrechnungsprozesse zu vereinfachen und sicherzustellen, dass Kundendaten die Snowflake-Umgebung nie verlassen.
4. Eine einzige Oberfläche, um Daten systemübergreifend zu verbinden, zu transformieren und zu bereinigen – für Migrations- und Synchronisierungsprojekte
In Unternehmen fließen Daten ständig zwischen CRM-Systemen, E-Commerce-Plattformen, ERP-Systemen und Data Warehouses. Bei jedem Migrations- oder Synchronisierungsprojekt stehen Datenteams vor derselben Herausforderung: Quell- und Zielsysteme „sprechen“ selten exakt dieselbe Sprache.
Bisher erforderte eine Datenmigration in der Regel zwei separate Tools: eine ETL-Lösung zur Datentransformation und eine Datenqualitätslösung zur Datenbereinigung. DQE One Standalone vereint beide Funktionen jetzt in einer einzigen Oberfläche, um:
- mehrere Datenflüsse von einem zentralen Kontrollpunkt aus zu verwalten – mit beliebig vielen Quelle-Ziel-Kombinationen, ohne Tools oder Lizenzen zu vervielfachen.
- wiederverwendbare visuelle Mappings zwischen Quell- und Zielfeldern zu konfigurieren, einschließlich Umbenennung, Zusammenführung, Aufteilung und Strukturkonvertierung von Feldern.
- Datenqualitätskontrollen während der Übertragung statt erst nach der Migration anzuwenden, sodass Datensätze geprüft und korrigiert werden, bevor sie ihr Ziel erreichen.
- vollständige Nachvollziehbarkeit für jeden Datenfluss sicherzustellen – durch dedizierte Logs, die festhalten, welche Daten übertragen und welche Transformationen angewendet wurden.
Dieser Ansatz reduziert die Anzahl benötigter Tools, minimiert Fehler durch manuelle Zuordnungen und trägt zu konsistenten Daten über alle Systeme hinweg bei.
Eine Plattform, die Datenteams stärkt
DQE One Standalone vereint jetzt KI-Agenten, die spezifische Herausforderungen in wenigen Minuten lösen, ein dediziertes Framework für die menschliche Aufsicht zur Steuerung ihrer Aktionen, direkten Zugriff auf Datenqualität innerhalb der Snowflake-Cloud-Datenplattform sowie eine einheitliche Orchestrierungsebene, die ETL und Datenqualität für Migrations- und Synchronisierungsprojekte zusammenführt.
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Über DQE
Datenqualität ist essenziell für ein umfassendes Kundenbild und den Aufbau einer langfristigen
Kundenbeziehung. DQE stellt seinen Kunden seit 2008 innovative und umfassende Lösungen zur
Verfügung, die das Erfassen vollständiger, verlässlicher Daten erleichtern.
18
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Juli 7, 2026
Kundendaten systemübergreifend verbinden, transformieren und bereinigen mit DQE One Standalone
