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Eingabe
Verbinden Sie Ihre Datenquellen über API oder CSV. Jedes Format, jedes System – von SAP und Oracle bis hin zu Excel-Exporten und Legacy-Datenbanken.
Data Quality
Saubere Daten sind das Fundament jeder guten Entscheidung.
Pearstop bereinigt, standardisiert und reichert Ihre operativen Daten automatisch an, damit Ihre Teams, Systeme und Partner alle aus derselben zuverlässigen Quelle arbeiten, anstatt jeder mit seiner eigenen Version der Wahrheit.
Das Problem
Ihre Daten sind technisch gesehen vorhanden. Aber sie sind nicht nutzbar.
Die meisten technischen Unternehmen verfügen über viele Daten. Das Problem ist, dass sie inkonsistent, fragmentiert und unvollständig sind. Derselbe Lieferant ist auf sechs verschiedene Arten erfasst. Asset-Namen variieren je nach Standort. Kategorien werden von verschiedenen Teams unterschiedlich angewendet. Und das Ergebnis ist, dass niemand den Daten vertraut, also handelt niemand danach.
- ×Inkonsistente Benennung macht es unmöglich, Daten über Standorte, Teams oder Zeiträume hinweg zusammenzuführen
- ×Fehlende Werte in kritischen Feldern blockieren die automatisierte Verarbeitung und Berichterstellung
- ×Doppelte Datensätze blähen Zählungen auf, verzerren Analysen und untergraben das Vertrauen in Berichte
- ×Manuelle Datenbereinigung ist teuer, langsam und erzeugt neue Fehler, während sie alte behebt
Das Problem
Automatisierte Qualitätskontrolle in großem Maßstab
Das System überprüft, bereinigt und verbessert Ihre Daten automatisch – und wird mit der Zeit besser, je mehr Ihr Team es nutzt.
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Automatische Bereinigung
Die Engine löst automatisch 95 % der Fehler – Rechtschreibfehler, falsche Feldplatzierung, doppelte Datensätze, fehlende Werte – ohne menschliches Eingreifen.
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Markierung und Überprüfung
Elemente außerhalb der Vertrauensschwellenwerte werden Ihrem Team markiert. Ihre Entscheidungen werden direkt in die Engine zurückgespielt – so schrumpft die Warteschlange im Laufe der Zeit.
Was saubere Daten möglich macht
Entscheidungen, die Sie verteidigen können
Wenn Ihre Daten sauber und konsistent sind, sind die daraus resultierenden Erkenntnisse zuverlässig genug, um zu handeln – und einem CFO zu erklären.
Reporting, das tatsächlich funktioniert
Unternehmensweites finanzielles und operatives Reporting ohne die manuelle Abstimmung, die derzeit jeden Monat stattfindet, bevor die Zahlen herausgehen.
KI- und Fabric-Initiativen, die funktionieren
KI-Tools, Copilot und Microsoft Fabric erfordern alle saubere, strukturierte Daten. Die Data Quality zu verbessern ist kein Luxus für diese Initiativen – es ist die Voraussetzung.
Was ist Data Qualitysautomatisierung und wie funktioniert sie in der Praxis?
Data Qualitysautomatisierung verwendet Regeln, maschinelles Lernen und große Sprachmodelle, um Fehler in operativen Datensätzen ohne manuelles Eingreifen zu identifizieren und zu beheben. Für Hard-Services-, Bau- und Fertigungsunternehmen sind die häufigsten Data Qualitysprobleme inkonsistente Namenskonventionen, fehlende Werte in kritischen Feldern, doppelte Datensätze über Systeme hinweg und Ausgabendaten, die nie nach einem Standard wie UNSPSC kategorisiert wurden. Die vierlagige Engine von Pearstop bearbeitet 95 % dieser Probleme automatisch und markiert nur die Elemente, bei denen menschliche Überprüfung echten Mehrwert schafft – und lernt von jeder Entscheidung, die Ihr Team trifft, um diese Überprüfungswarteschlange im Laufe der Zeit zu reduzieren.
Unsere Asset-Daten funktionierten für die Techniker vor Ort. Sie funktionierten nicht für jemanden, der versuchte, Wartung zu planen oder Analysen durchzuführen. Pearstop hat das behoben.
Bereit, Ihr Data Qualitysproblem zu lösen?
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