Yapay Zeka Destekli Veri Kalitesi Kontrolü

SMARTDQ, hazır şablonlarla hızlı DQ Kontrolü ve mutabakatı yapmanızı sağlayan web tabanlı, kuvvetli yapay zeka (AI) çözümleri içeren bir veri kalitesi kontrol ürünüdür. SmartDQ verilerinizdeki değişiklikleri izler, verilerinizin kalitesini otomatik olarak skorlar ve durumunu anlamanıza yardımcı olur. Prompt (doğal dil) ile DQ kuralı oluşturabilir, veri yönetişimi sistemleriyle konuşarak kuralları otomatik üretebilir ve hem 3rd party hem de Innobi'nin kendi veri yönetişimi/veri kataloğu çözümü SmartGOV ile tam entegre çalışır.

30+

AI Algoritması

Ana Modül

100%

Otomatik Kontrol

10x

Daha Hızlı

10.000+

Günlük DQ

Geçerlilik (Validation)

Doğruluk (Accuracy)

Benzersizlik (Uniqueness)

Tamlık (Completeness)

Tutarlılık (Consistency)

Zamanlılık (Timeliness)

Veri Kalitesi (Data Quality) Nedir?

Veri kalitesi (data quality), bir kurumun sahip olduğu verilerin doğruluk, tamlık, tutarlılık, benzersizlik, geçerlilik ve zamanlılık gibi boyutlarda iş ihtiyaçlarını ne ölçüde karşıladığını gösteren bir ölçüttür. Düşük veri kalitesi; hatalı raporlara, yanlış iş kararlarına ve uyumluluk (KVKK/GDPR) risklerine yol açarken, yüksek veri kalitesi güvenilir analitik ve isabetli karar alma süreçlerinin temelini oluşturur.

SmartDQ, kurumların veri kalitesini sürekli ve otomatik olarak izlemesini sağlayan yapay zeka destekli bir data quality platformudur. Geçerlilik (Validation), Doğruluk (Accuracy), Benzersizlik (Uniqueness), Tamlık (Completeness), Tutarlılık (Consistency) ve Zamanlılık (Timeliness) olmak üzere altı temel veri kalitesi boyutunu tek bir platformda ölçer ve raporlar.

Ek bir istemci kurulumu gerektirmeyen web tabanlı yapısı sayesinde SmartDQ'ya tarayıcı üzerinden erişilir; hazır DQ şablonları veya doğal dilde yazılan bir prompt ile dakikalar içinde yeni kural tanımlanabilir. Tanımlı kurallar ve AI tabanlı analizler çalıştırıldığında her veri seti için kalite skoru kendiliğinden hesaplanır, böylece manuel takip ihtiyacı ortadan kalkar.

SmartDQ'yu farklı kılan bir diğer yön, veri yönetişimi altyapılarıyla kurduğu bağlantıdır: iş sözlüğü ve metadata tanımlarını barındıran governance sistemleriyle konuşarak bu tanımlardan otomatik DQ kuralı üretebilir. Bu entegrasyon ister 3rd party bir veri yönetişimi/veri kataloğu ürünü, isterse Innobi'nin kendi geliştirdiği SmartGOV çözümü üzerinden kurulabilir.

Neden SmartDQ ?

Kolay kullanım, Hızlı üretim …

Auto DQ özelliği, AI yaklaşımları, Hazır DQ template'ler, SQL desteği gibi bir çok özelliği ile kısa sürede binlerce DQ kuralını devreye alın.

Big Data / Lakehouse

Büyük veri(Big Data) ve Lakehouse ortamlarınızdaki veri kalitesini hızlı ve zahmetsizce kontrol edin.

Lineage

Lineage özellikleri ile veri kalite problemi yaşanan veriniz nereden, nasıl oluştu, hangi verileriniz ve raporlarınız etkilenecek anında görün.

Kuvvetli ve Esnek Raporlama

Proje, Takım, Domain, DB, Finansal bilgiler, Hassas veriler vb. her kırılım bazında veri kalite skorunuzu tarihsel grafikler ile kolayca takip edin. En esnek ve kullanışlı raporlar.

%100 Yerli

Yüksek kalite, hızlı ve kuvvetli destek. Müşterilere özel çözümler, esnek lisanslama ve hızlı entegrasyon, maliyet avantajı

SmartDQ Özellikleri

Kullanıcı dostu bir deneyim ile akıllı ve hızlı veri kalitesi yönetimi

🤖

AI & Makine Öğrenmesi

Geçmiş verileri öğrenerek yeni veriler üzerinde akıllı kontrollerle anomali, trend değişikliği ve veri bozulmalarını otomatik tespit eder.

📋

Hazır DQ Şablonları

SQL yazmadan hazır şablonlarla hızlıca DQ kuralları tanımlayın. Mükerrer kayıt, null kontrol, format uyum ve daha fazlası.

⭐

Otomatik Kalite Skorlaması

Her veri seti için kalite kontrol sonuçları otomatik olarak puanlanır, önceliklendirilir ve kritik sorunlar anında raporlanır. Manuel skor hesaplamaya gerek kalmaz.

💬

Prompt ile DQ Kuralı Oluşturma

Doğal dilde yazdığınız bir prompt ile, SQL veya kod bilgisi gerekmeden saniyeler içinde yeni DQ kuralı oluşturun. Generative AI destekli kural üretimi ile geliştirme süresi minimuma iner.

🔗

Veri Yönetişimi Sistemleriyle Otomatik Kural Üretimi

SmartDQ, veri yönetişimi (data governance) sistemlerindeki iş sözlüğü (business glossary) ve metadata tanımlarıyla konuşarak bu tanımlardan otomatik DQ kuralları üretir.

🎲

Esnek ve Kuvvetli Raporlama

Proje, Domain, Takım vb. bir çok kırılımda veri kalite skorunu takip edin. Self servis raporlamayıda destekler

⏰

Dahili Zamanlayıcı ve Otomatik Alarmlar

Kendi üzerindeki scheduler ile ya da 3rd party scheduler ile çalışır. DQ skorlarına göre otomatik alarm üretilir ve issue takip sistemlerinde kayıt oluşturulur.

Veri Maskeleme

Hassas ve kişisel verileri otomatik olarak maskeler, anonimleştirir. KVKK ve GDPR uyumluluğu için kritik verileri koruma altına alır.

👤

Auto DQ

MetaData değişimlerini takip eder, otomatik olarak DQ kuralarını oluşturur.

💾

Geniş DB Desteği

Oracle, PostgreSQL, SQL Server, MongoDB, Hadoop ve daha birçok veritabanı teknolojisi.

📋

3rd Party Veri Yönetişimi & Katalog Entegrasyonu

Scheduler, 3rd party veri yönetişimi (data governance) ve veri kataloğu (data catalog) çözümleri, Issue takip sistemleri ile tam entegredir.

🏛️

Kendi Veri Yönetişimi ve Veri Kataloğu Çözümü: SmartGOV

SmartDQ, Innobi'nin kendi geliştirdiği veri yönetişimi ve veri kataloğu çözümü SmartGOV ile native olarak entegre çalışır; 3rd party sistemlere bağımlı kalmadan uçtan uca veri yönetişimi sağlar.

Desteklenen Teknolojiler

Oracle

PostgreSQL

MSSQL

MySQL

Hive

Iceberg

MongoDB

File System

WebService

Snowflake

5 Güçlü Modül

Her modül farklı veri kalitesi ihtiyaçlarınıza özel çözümler sunar

🤖

AI Modülü

Geçmiş verilerinizi öğrenerek 30+ algoritma ile akıllı desenler (pattern) oluşturur ve anormallikleri otomatik yakalar.

Trend Analizi Anomali Tespiti PSI Hesaplama Otomatik Alarm Excel Raporlama Mevsimsellik Analizi

✓

DQ Check Modülü

Hazır şablonlarla SQL yazmadan veya tek script üzerinden kural bazlı kontroller yapın. Eşik değerlerini aşan durumlarda anında alarm alın.

Mükerrer Kayıt Null Kontrolü Format Uyum NLP Analizi Regex Kontrolü Overlap Kontrolü

⚖️

Reconciliation Modülü

Farklı teknolojilerdeki (Oracle, Hadoop vb.) kaynak ve hedef sistemler arasında veri tutarlılığını ve mutabakatını sağlar.

Cross-DB Karşılaştırma Dosya Mutabakatı Join Tipleri Threshold Ayarları Detaylı Raporlama Fail/Success Yazma

📊

Profiling Modülü

Verilerinizi tablo veya SQL seviyesinde analiz edin, istatistiksel dağılımları çıkarın ve geçmiş profilleme sonuçlarıyla karşılaştırın.

Veri Dağılımı İstatistik Hesaplama Grafiksel Görselleştirme Geçmiş Karşılaştırma

🔄

Transformation Modülü

Tüm ETL süreçlerinizi ve veri dönüşümlerinizi Spark gücüyle tek platformdan yönetin. Cross-DB join ve template load desteği.

Spark Motoru Cross-DB Join Veri Dönüşümü Template Load

Veri Kalitesi (Data Quality) Hakkında Sık Sorulan Sorular

SmartDQ ve kurumsal veri kalitesi yönetimi hakkında en çok merak edilen sorular.

SmartDQ nedir?

SmartDQ, Innobi tarafından geliştirilen, yapay zeka destekli ve web tabanlı bir veri kalitesi (data quality) kontrol platformudur. Hazır şablonlarla hızlı DQ kontrolleri, 30+ istatistiksel algoritma ile anomali/trend tespiti, veri mutabakatı ve otomatik kalite skorlama sağlar.

Veri kalitesi (data quality) nedir ve neden önemlidir?

Veri kalitesi, bir veri setinin doğruluk, tamlık, tutarlılık, benzersizlik, geçerlilik ve zamanlılık gibi boyutlarda iş ihtiyaçlarını ne ölçüde karşıladığını ifade eder. Düşük veri kalitesi yanlış raporlara ve hatalı kararlara yol açar; SmartDQ gibi bir platform bu hataları erken tespit ederek veri güvenilirliğini artırır.

SmartDQ hangi veri kalitesi boyutlarını kontrol eder?

SmartDQ; Geçerlilik (Validation), Doğruluk (Accuracy), Benzersizlik (Uniqueness), Tamlık (Completeness), Tutarlılık (Consistency) ve Zamanlılık (Timeliness) olmak üzere altı temel veri kalitesi boyutunu kontrol eder.

SmartDQ ile veri mutabakatı (data reconciliation) nasıl yapılır?

SmartDQ'nun Reconciliation modülü, Oracle, Hadoop gibi farklı teknolojilerdeki kaynak ve hedef sistemler arasında veri karşılaştırması yaparak tutarlılığı ve mutabakatı sağlar; eşik değerleri aşan farklar için otomatik raporlama üretir.

SmartDQ hangi veritabanı ve teknolojileri destekler?

SmartDQ; Oracle, PostgreSQL, MSSQL, MySQL, MongoDB, Hive, Iceberg, Snowflake, dosya sistemleri ve web servisleri dahil geniş bir teknoloji yelpazesinde veri kalitesi kontrolü yapabilir.

SmartDQ'nun AI ve makine öğrenmesi özellikleri nelerdir?

SmartDQ'nun AI modülü, geçmiş verileri öğrenerek 30+ algoritma ile trend analizi, anomali tespiti, PSI hesaplama ve mevsimsellik analizi yapar; eşik aşımlarında otomatik alarm üretir.

SmartDQ prompt (doğal dil) ile DQ kuralı oluşturabilir mi?

Evet. SmartDQ, doğal dilde yazılan bir prompt üzerinden generative AI desteğiyle SQL veya kod yazmadan saniyeler içinde yeni bir DQ kuralı oluşturabilir.

SmartDQ veri yönetişimi (data governance) ve veri kataloğu (data catalog) sistemleriyle entegre çalışır mı?

Evet. SmartDQ hem 3rd party veri yönetişimi ve veri kataloğu çözümleriyle tam entegre çalışır hem de bu sistemlerdeki iş sözlüğü (business glossary) ve metadata tanımlarıyla konuşarak otomatik DQ kuralları üretebilir.

SmartDQ'nun kendi veri yönetişimi veya veri kataloğu çözümü var mı?

Evet. Innobi, SmartGOV adında kendi veri yönetişimi ve veri kataloğu çözümüne sahiptir. SmartDQ, SmartGOV ile native olarak entegre çalışarak 3rd party sistemlere bağımlı kalmadan uçtan uca veri yönetişimi sağlar.