Den Engpass bei den Datenprodukten beseitigen.
Um Datenprodukte in der Geschwindigkeit bereitzustellen, die Ihr Unternehmen benötigt, müssen Sie die Herausforderungen meistern, die die meisten Unternehmen daran hindern. Die „Quest Automated Data Product Factory“ ebnet Ihnen den Weg.
Die Entwicklung eines einzelnen Datenprodukts erfordert die Abstimmung zwischen Datenarchitekten, Entwicklern, Governance-Teams und Geschäftsanalysten – wobei jeder seine eigenen Tools, Zeitpläne und Prioritäten hat. Jeder Übergabeprozess führt zu Verzögerungen, Informationsverlusten und einem zunehmenden Risiko. Je länger der Zyklus dauert, desto größer ist die Anfälligkeit für Fehler, Governance-Lücken und Inkonsistenzen.
Geschäftsanwender wissen, welche Daten sie benötigen, können diese aber nicht selbst erstellen. Sie müssen in einer Warteschlange warten, während die Datenteams die Anforderungen manuell in technische Spezifikationen umsetzen.
Teams entwickeln redundante Datenprodukte, weil es keine einfache Möglichkeit gibt, herauszufinden, was bereits existiert, oder darauf zu vertrauen, dass es ihren Anforderungen entspricht. Die Folge: ausufernde Portfolios von Datenprodukten, die nur einmal verwendet werden und Ressourcen verschlingen.
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Häufig gestellte Fragen
Die Automated Data Product Factory (ADPF) erstellt von Grund auf neue, geregelte Datenprodukte – sie ist ein Architekt, kein Bibliothekar. Während Datenkataloge Ihnen dabei helfen, vorhandene Datenbestände zu finden und zu organisieren, nutzt die ADPF KI, um produktionsreife Datenprodukte zu generieren, die auf Beschreibungen in natürlicher Sprache basieren, die Ihre Anforderungen widerspiegeln. Sie beschreiben das Geschäftsergebnis, und ADPF erstellt ein vollständig reguliertes, mit einer Vertrauensbewertung versehenes Datenprodukt, das von Anfang an über Herkunftsinformationen, Geschäftsbegriffe und Qualitätssignale verfügt.
Nein. Über die dialogorientierte Benutzeroberfläche von ADPF können Geschäftsanwender ihre Datenanforderungen in natürlicher Sprache beschreiben – ganz ohne SQL oder technische Spezifikationen. Sie erklären einfach, was Sie erreichen möchten, und ADPF generiert ein Datenprodukt, das von den Datenteams validiert und bereitgestellt werden kann. Dies überbrückt die Kluft zwischen geschäftlicher Absicht und technischer Umsetzung und reduziert so drastisch den Hin- und Her-Austausch, der Datenprojekte normalerweise verzögert.
ADPF weist jedem Datenprodukt einen transparenten Vertrauenswert zu, der auf neun messbaren Komponenten basiert, darunter Datenqualität, Vollständigkeit der Data Governance, Aktualität, Datenherkunft und Nutzerbewertungen. Im Gegensatz zu subjektiven Qualitätskennzeichnungen sind diese Werte quantifizierbar und nachvollziehbar – wenn also ein KI-Modell die Daten nutzt, können die Beteiligten genau darlegen, warum sie diesen vertrauen. Dies ist von entscheidender Bedeutung, da KI-Ergebnisse nur so zuverlässig sind wie die Daten, mit denen sie gefüttert werden.
Was Teams bei manuellen Prozessen traditionell bis zu sechs Monate kostet, lässt sich mit ADPF auf Tage oder Wochen verkürzen. Die Plattform automatisiert die arbeitsintensiven Aufgaben der Modellierung, der Anreicherung von Governance-Informationen und der Qualitätsvalidierung, für die normalerweise große Teams und mehrere Übergaben erforderlich sind. Unternehmen, die ADPF einsetzen, geben an, dass sie Datenprodukte im Vergleich zu herkömmlichen Ansätzen 54 % schneller bereitstellen können.
ADPF ist Teil der Quest Trusted Data Management Platform, die Funktionen für Datenmodellierung, Katalogisierung, Governance, Qualitätssicherung und Marktplatz in einer einzigen SaaS-Lösung vereint. Die Lösung nutzt Ihre bestehenden Metadaten und Governance-Regeln aus erwin Data Intelligence, sodass Sie auf Ihren bisherigen Investitionen aufbauen können, anstatt ganz von vorne anzufangen. Für Unternehmen, die bereits erwin einsetzen, erweitert ADPF Ihre Grundlage um KI-beschleunigte Bereitstellung.
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