Eine hohe Datenqualität ist essenziell für alle Geschäftsberichte und -analysen. Klassische Methoden zur Aufrechterhaltung der Qualität erfordern die manuelle und datenspezifische Formulierung von Prozessen, Regeln und Monitoring-Ansätzen.

Diese Schritte sind zeitintensiv, fehleranfällig und müssen kontinuierlich überwacht werden. Machine-Learning-Methoden hingegen sind in der Lage, Muster und Regeln automatisch abzuleiten, um die Datenqualität zu erhalten und zu erhöhen. Dadurch können Duplikate, Anomalien oder fehlerhafte Werte selbst in komplexen Datenstrukturen oder Medien wie Bildern oder Videos erkannt werden.

Datenbereinigung: Fehlerhafte, fehlende oder inkonsistente Daten können identifiziert und korrigiert werden

• Anomalieerkennung: Ungewöhnliche Muster oder Ausreißer, die auf Fehler oder sogar betrügerische Daten hinweisen, können effektiv identifiziert werden
• Datenstandardisierung: Daten können aus verschiedenen Quellen auf Basis von Mustern automatisch standardisiert werden, um die Konsistenz über verschiedene Systeme hinweg sicherzustellen
• Klassifizierung von Daten: Daten können aufgrund von Mustern automatisch kategorisiert werden, um eine bessere Organisation und leichtere Auffindbarkeit zu ermöglichen