Daten & Intelligenz
Fehlende, doppelte und unplausible Daten werden erkannt, bevor sie Prozesse und Entscheidungen verfälschen.
Salytiq macht Prüfregeln, Ausnahmen, Verantwortliche und Qualitätsstatus zu einem wiederholbaren Kontrollprozess.
Salytiq macht Prüfregeln, Ausnahmen, Verantwortliche und Qualitätsstatus zu einem wiederholbaren Kontrollprozess.
Vom Eingang zum Ergebnis
- 01Kritische Datenfelder und Fehlerfolgen priorisieren
- 02Vollständigkeits-, Konsistenz- und Plausibilitätsregeln definieren
- 03Prüfungen und Ausnahmeberichte automatisieren
- 04Verantwortung und Korrekturpfad vereinbaren
Geschäftliche Ergebnisse
- Fehler früher erkennen
- Qualitätsstatus transparent machen
- Verlässlicheres Reporting und Routing
Typische Liefergegenstände
- Priorisierter Regelkatalog
- Automatisierte Qualitätsprüfungen
- Ausnahmebericht oder Monitoring-Sicht
- Korrekturprozess und Verantwortungsmatrix
Wann die Lösung passt
- Dubletten oder fehlende Werte treten regelmäßig auf
- Teams korrigieren dieselben Fehler wiederholt
- Kennzahlen benötigen einen sichtbaren Qualitätsnachweis
Scope-Grenzen und Voraussetzungen
Klare Grenzen
- Automatisierte Regeln ersetzen keine fachliche Datenverantwortung
- Ungeklärte Definitionen werden als offene Entscheidung sichtbar gehalten
Benötigte Grundlagen
- Priorisierte Datenobjekte und bekannte Fehlerbeispiele
- Verantwortliche für Regelabnahme und Korrektur
Interaktiver Beweis
Interaktive Demo öffnenData & Reporting Automation
Datenprüfung, Ausschlüsse, Kennzahlen und Export.
So kann die Zusammenarbeit aussehen
- 01
01 Verstehen
Prozess, Aufwand, Systeme und sichtbaren Schmerz erfassen.
- 02
02 Priorisieren
Wirkung, Machbarkeit und wirtschaftlichen Wert abgleichen.
- 03
03 Umsetzen
Einen begrenzten Workflow bauen, testen und klar übergeben.
- 04
04 Betreiben
Im vereinbarten Umfang überwachen und kontrolliert verbessern.
Häufige Fragen
Was umfasst Data Quality?
Salytiq macht Prüfregeln, Ausnahmen, Verantwortliche und Qualitätsstatus zu einem wiederholbaren Kontrollprozess. Typische Ergebnisse sind: Priorisierter Regelkatalog; Automatisierte Qualitätsprüfungen; Ausnahmebericht oder Monitoring-Sicht; Korrekturprozess und Verantwortungsmatrix.
Welche Informationen werden zum Start benötigt?
Für eine belastbare Eingrenzung benötigen wir: Priorisierte Datenobjekte und bekannte Fehlerbeispiele; Verantwortliche für Regelabnahme und Korrektur.
Für welche Ausgangslage eignet sich die Lösung?
Ein sinnvoller Startpunkt liegt insbesondere vor, wenn: Dubletten oder fehlende Werte treten regelmäßig auf; Teams korrigieren dieselben Fehler wiederholt; Kennzahlen benötigen einen sichtbaren Qualitätsnachweis.
Welche Grenzen werden vor der Umsetzung geklärt?
Transparente Scope-Grenzen sind Teil der Arbeit: Automatisierte Regeln ersetzen keine fachliche Datenverantwortung; Ungeklärte Definitionen werden als offene Entscheidung sichtbar gehalten.
Wie beginnt ein mögliches Projekt?
Wir verstehen zuerst den Prozess und priorisieren einen klar begrenzten ersten Schritt. Bei noch unklarer Ausgangslage kann ein Automation Audit die geeignete Umsetzung vorbereiten.
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Projekt besprechenPasst diese Lösung zu Ihrem Prozess?
Teilen Sie Ausgangslage, beteiligte Systeme und Häufigkeit. Salytiq ordnet einen realistischen nächsten Schritt ein.