1
Inlezen
Verbind uw databronnen via API of CSV. Elk formaat, elk systeem — van SAP en Oracle tot Excel-exports en legacy-databases.
Datakwaliteit
Schone data is de basis van elke goede beslissing.
Pearstop reinigt, standaardiseert en verrijkt uw operationele data automatisch zodat uw teams, systemen en partners allemaal werken vanuit dezelfde betrouwbare bron in plaats van hun eigen versie van de waarheid.
Het probleem
Uw data is er technisch gezien. Maar het is niet bruikbaar.
De meeste technische bedrijven hebben veel data. Het probleem is dat het inconsistent, gefragmenteerd en onvolledig is. Dezelfde leverancier staat op zes verschillende manieren geregistreerd. Assetnamen variëren per locatie. Categorieën worden anders toegepast door verschillende teams. En het resultaat is dat niemand de data vertrouwt, dus niemand handelt ernaar.
- ×Inconsistente naamgeving maakt het onmogelijk om data samen te voegen over locaties, teams of periodes
- ×Ontbrekende waarden in kritieke velden blokkeren geautomatiseerde verwerking en rapportage
- ×Dubbele records blazen tellingen op, vertekenen analyses en ondermijnen vertrouwen in rapporten
- ×Handmatig dataopruimen is duur, traag en creëert nieuwe fouten terwijl het oude oplost
Het probleem
Geautomatiseerde kwaliteitscontrole op schaal
Het systeem controleert, reinigt en verbetert uw data automatisch — en wordt beter naarmate uw team het gebruikt.
2
Automatisch reinigen
De motor lost automatisch 95% van fouten op — spelfouten, verkeerde veldplaatsing, dubbele records, ontbrekende waarden — zonder menselijke tussenkomst.
3
Markeren en beoordelen
Items buiten betrouwbare drempelwaarden worden gemarkeerd voor uw team. Uw beslissingen worden direct teruggekoppeld aan de motor — waardoor de wachtrij in de loop der tijd krimpt.
Wat schone data mogelijk maakt
Beslissingen die u kunt verdedigen
Wanneer uw data schoon en consistent is, zijn de inzichten die eruitkomen betrouwbaar genoeg om op te handelen — en aan een CFO uit te leggen.
Rapportage die daadwerkelijk werkt
Bedrijfsbrede financiële en operationele rapportage zonder de handmatige afstemming die momenteel elke maand plaatsvindt voordat de cijfers eruit gaan.
AI- en Fabric-initiatieven die werken
AI-tools, Copilot en Microsoft Fabric vereisen allemaal schone, gestructureerde data. Datakwaliteit verbeteren is geen luxe voor deze initiatieven — het is de voorwaarde.
Wat is datakwaliteitsautomatisering en hoe werkt het in de praktijk?
Datakwaliteitsautomatisering gebruikt regels, machine learning en grote taalmodellen om fouten in operationele datasets te identificeren en op te lossen zonder handmatige tussenkomst. Voor hard services-, bouw- en productiebedrijven zijn de meest voorkomende datakwaliteitsproblemen inconsistente naamgevingsconventies, ontbrekende waarden in kritieke velden, dubbele records in systemen en bestedingsdata die nooit is gecategoriseerd volgens een standaard zoals UNSPSC. Pearstop's vier-laagse motor verwerkt 95% van deze problemen automatisch en markeert alleen de items waarbij menselijke beoordeling echte waarde toevoegt — en leert van elke beslissing die uw team neemt om die beoordelingswachtrij in de loop der tijd te verkleinen.
Onze assetdata werkte voor de monteurs op locatie. Het werkte niet voor iemand die onderhoud probeerde te plannen of er analyses op probeerde uit te voeren. Pearstop heeft dat opgelost.
Klaar om uw datakwaliteitsprobleem op te lossen?
Boek een ontdekkingsgesprek van 7 minuten. We laten u precies zien waar uw data u tijd en marge kost.