Veri bütünlüğü, değer kontrolleri, format kontrolleri ve veri doğrulama için önceden oluşturulmuş çeşitli şablonlar veya özel komut dosyaları.
DQ sorunlarına neden olan verileri oluşturan iş adımları ile grafiksel gösterim ve raporlama (Sonraki Sürüm) arasındaki ilişki.
Manuel olarak girilen verilerdeki hataların kural girişi gerektirmeden tespiti ve doğru değer önerileri sağlanması.
Önceden oluşturulmuş akıllı veri kontrolleri (NLP, istatistiksel kontroller, trend analizi, veri dağıtım analizi vb.)
2 veya daha fazla veri sistemi arasında veri mutabakatı.
Önceden tanımlanmış kurallar (anormallikler, trend kırılmaları, dağıtım sapmaları vb.) olmadan makine öğrenimini kullanarak tablo sütunları için otomatik veri doğrulama
Veri profili oluşturma, bağlamsallaştırma ve tarihsel eğilimlerle karşılaştırma.
Hazır DQ Şablonları ile DQ Kuralını çok kolay bir şekilde tanımlayabilirsiniz.
AI Definition ile operasyonel yükü azaltabilir ve kaliteyi artırabilirsiniz.
Kalite Kontrol sonuçları puanlanır ve öncelik tanımı sağlanır.
Büyük veriler için veriler parametrik olarak küçültülebilir.
Kendi Zamanlayıcısı ile kontroller herhangi bir zamanda ve sıklıkta çalıştırılabilir.
Ldap ya da Kendi Kullanıcı Yönetim Sistemi.
Puanlama sonuçlarına göre Alarm üretilir.
Bilinen birçok veritabanını destekler.
Trend ve Anomali Tespiti: Veri setlerindeki anormal davranışları ve trend değişimlerini tespit ederek, iş süreçlerindeki potansiyel riskleri tespit edin .
Kaynak ve Hedef Sistem Veri Karşılaştırması: Veri entegrasyonu sırasında, kaynak ve hedef sistemler arasındaki tutarsızlıkları, eksiklikleri veya hataları belirleyerek veri doğruluğunuzu artırın
AI ile Verilerinizi Otomatik Kontrol Edin: Yapay zeka destekli algoritmalarla verilerinizi otomatik olarak kontrol ederek, hataları ve tutarsızlıkları hızla tespit edin
Veri Doğrulama ve Uyumluluk Kontrolü: Verilerin doğruluğunu ve geçerliliğini denetleyin, ayrıca şirketin iç politikalarına veya dış düzenlemelere (örneğin, GDPR, KVKK) uyumluluğunu garanti edin.
