Datenvorbereitung: Ihr vollständiger Leitfaden + So chatten Sie zur Datenvorbereitung in 4 einfachen Schritten

Eine Umfrage ergab, dass 76 % der Datenwissenschaftler betrachten die Datenaufbereitung als den am wenigsten beliebten Teil ihrer Arbeit, obwohl sie den Großteil ihrer Zeit mit der Datenaufbereitung verbringen.

Dennoch ist eine Datenaufbereitung erforderlich, um die Rohdaten für die Analyse und Nutzung vorzubereiten und wertvolle Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen.

Wie können Sie also Daten vorbereiten, ohne mehrere Stunden zu investieren? Gerangel Wie funktioniert das? Dieser umfassende Leitfaden zur Datenaufbereitung erläutert das Konzept, seine Bedeutung, Vorteile, Herausforderungen, Datenaufbereitungstools und bietet eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Datenaufbereitung. Außerdem untersuchen wir den Wandel hin zu KI-gestützter, chatbasierter Datenaufbereitung, der die Datenverarbeitung in Teams grundlegend verändert. Bonus: Ein Abschnitt zur Datenaufbereitung in der Cloud und warum Sie diese in Betracht ziehen sollten!

Was ist Datenvorbereitung?

Datenaufbereitung (auch bekannt als Datenvorbereitung) ist das Wesentliche Prozess der Verfeinerung von Rohdaten, um sie für die Analyse und Verarbeitung geeignet zu machen. Rohdaten, die mit Fehlern, Duplikaten und fehlenden Werten gefüllt sind, haben Auswirkungen identifiziert und letztendlich datengesteuerte Entscheidungsfindung.

Die Datenaufbereitung ist entscheidend, da sie bis zu 80 % der Zeit eines Machine-Learning-Projekts in Anspruch nehmen kann. Der Einsatz spezialisierter Datenaufbereitungstools ist unerlässlich, um diesen Prozess zu rationalisieren und zu optimieren. Moderne, KI-gestützte Tools zur konversationellen Datenaufbereitung sind hier besonders wertvoll, da sie es Teams ermöglichen, ihre Anforderungen in natürlicher Sprache zu beschreiben, anstatt komplexe technische Prozesse zu erlernen.

Laut Umfragen von Anaconda und Forbes geben Datenwissenschaftler Geld aus 45–60 % ihrer Zeit Sammeln, Organisieren und Aufbereiten von Daten, mit Datenbereinigung verantwortlich für mehr als ein Viertel ihres Tages. Dadurch wird wertvolle Zeit von ihren Kernaufgaben wie Modellauswahl, Schulung und Bereitstellung verschwendet. Daher bezweifeln viele, dass es sinnvoll ist, hochqualifizierte Datenwissenschaftler damit zu beauftragen, das Äquivalent einer digitalen Hausmeisterarbeit zu übernehmen.

Die Lösung? Konversationsbasierte Datenaufbereitung, die stundenlange manuelle Arbeit in Minuten natürlicher Sprachinteraktion verwandelt.

[Herausforderungen bei der Datenvorbereitung über Statista] 

KI-gestützte Datenaufbereitung: Die Zukunft ist dialogorientiert

Die Datenaufbereitung, wie wir sie kennen, unterliegt einem grundlegenden Wandel. Anstatt wochenlang komplexe Tools zu erlernen und komplizierte Transformationsskripte zu schreiben, können technische und geschäftliche Anwender nun einfach per Chat ihre Datenaufbereitung durchführen und in natürlicher Sprache beschreiben, was sie benötigen:

Traditioneller Ansatz: Erstellen Sie eine komplexe ETL-Pipeline mit mehreren Transformationsschritten, Datenvalidierungsregeln und Fehlerbehandlungslogik.

Konversationsansatz: Geben Sie die Anweisung „Entfernen Sie doppelte Kunden und standardisieren Sie alle Telefonnummern auf dasselbe Format“ ein.

Chatten zur Datenvorbereitung definiert die menschliche Interaktion mit Daten neu. Die konversationelle Datenaufbereitung nutzt fortschrittliche KI, um Anweisungen in natürlicher Sprache zu verstehen und im Hintergrund automatisch anspruchsvolle Datentransformationen durchzuführen.

So funktioniert die chatbasierte Datenvorbereitung

Die Konversationsdatenaufbereitung basiert auf drei Kernprinzipien:

1. Natürliches Verständnis der Sprache: KI interpretiert Ihre Geschäftsanforderungen in Alltagssprache
2. Intelligente Ausführung: Fortschrittliche Algorithmen ermitteln automatisch die optimalen Transformationsschritte
3. Echtzeit-Vorschau: Sofortiges Feedback zeigt Ihnen genau, was passieren wird, bevor Sie Änderungen anwenden

Anstatt beispielsweise komplexe Deduplizierungsregeln zu konfigurieren, sagen Sie einfach: „Suchen und entfernen Sie doppelte Kundendatensätze und behalten Sie den aktuellsten.“ Die KI versteht Ihre Absicht, analysiert Ihre Datenstruktur und führt die entsprechende Logik automatisch aus.

Warum ist eine Datenvorbereitung notwendig??

Rohdaten sind unübersichtlich, unvollständig und inkonsistent. Darüber hinaus sind sie über verschiedene Quellen, Formate und Typen verteilt. DDie ata-Vorbereitung hilft Unternehmen durch: 

Extrahieren unstrukturierter Daten 

Die Datenaufbereitung ist unerlässlich für Extrahieren von Daten aus unstrukturierten Quellen B. PDFs, .TXT, .CSV usw. Bei der Datenvorbereitung geht es darum, unstrukturierte Daten in ein Format umzuwandeln, das für die Analyse und die Erschließung von Erkenntnissen aus verschiedenen Quellen geeignet ist.

Mit der dialogorientierten Datenaufbereitung wird dieser Prozess so einfach wie: „Extrahieren Sie alle Finanzdaten aus diesen PDF-Berichten und konvertieren Sie sie in ein strukturiertes Format zur Analyse.“

Die Datenaufbereitung kann Ihnen beispielsweise dabei helfen, Finanzdaten aus PDF- und CSV-Dateien zu extrahieren, um Trends und Muster bei Einnahmen, Ausgaben und Gewinnen zu analysieren. Durch die Konvertierung unstrukturierter Daten in ein strukturiertes Format ermöglicht die Datenaufbereitung umfassende Datenanalyse die verborgene Erkenntnisse und Möglichkeiten offenbaren können. 

Verbesserung der Datenqualität 

Die Datenaufbereitung verbessert die Datenqualität durch die Behebung von Fehlern, Inkonsistenzen, fehlenden Werten, Ausreißern und mehr. Außerdem werden die Daten validiert und verifiziert, um ihre Richtigkeit und Vollständigkeit sicherzustellen.

Moderne Konversationsansätze machen dies für jeden zugänglich – Sie müssen kein Dateningenieur sein, um zu sagen: „Bereinigen Sie diese Kundendaten und markieren Sie alle Datensätze mit fehlenden E-Mail-Adressen.“

Beispielsweise effektiv Datenqualitätsmanagement kann ungenaue Analysen verhindern, indem doppelte Einträge von einem Kunden entfernt werden Datenbank. 

Wert steigern  

Die Datenaufbereitung steigert den Wert der Daten durch die Einbeziehung zusätzlicher Informationen wie Geolokalisierung, Sentimentanalyse und Themenmodellierung. Sie hilft außerdem, Daten aus verschiedenen Quellen zu einem schlüssigen Überblick zu integrieren. Konversationstools erleichtern die Anreicherung: „Fügen Sie allen unseren Kundendatensätzen Unternehmensgröße und Brancheninformationen hinzu.“

Beispielsweise kann ein Datenwert die Kundenzufriedenheit aufzeigen, indem den Feedback-Kommentaren Stimmungsanalysewerte hinzugefügt werden.

Erleichterung der Datenanalyse 

Die Datenaufbereitung vereinfacht die Datenanalyse, indem sie Daten in ein konsistentes Format überführt, das mit Analysetools und -anwendungen kompatibel ist. Sie hilft außerdem dabei, Muster, Trends, Korrelationen und andere Erkenntnisse zu erkennen. Mit einer Gesprächsvorbereitung können Sie einfach anfordern: „Standardisieren Sie alle Datumsformate und erstellen Sie monatliche Verkaufszusammenfassungen.“

Beispielsweise kann die Datenanalyse die Zeitreihenanalyse vereinfachen, indem verschiedene Datumsformate in eine standardisierte Struktur konvertiert werden. 

Verbesserung des Datenverbrauchs 

Durch die Datenaufbereitung werden Daten besser nutzbar, indem Metadaten und Dokumentation bereitgestellt werden, die Transparenz und Benutzerfreundlichkeit gewährleisten. Es gibt auch Daten weiter APIs, Webdienste, Dateien oder Datenbanken, sodass sie für verschiedene Benutzer und Anwendungen zugänglich sind. Konversationsschnittstellen generieren automatisch Dokumentation: „Erstellen Sie einen sauberen Datensatz mit Feldbeschreibungen für das Marketingteam.“

Beispielsweise kann der Datenverbrauch das Benutzerverständnis verbessern, indem eine Datendokumentation bereitgestellt wird, in der der Ursprung und die Definitionen der einzelnen Felder aufgeführt sind.

Datenaufbereitung war noch nie so einfach

Saubere, gut aufbereitete Daten sind nur einen Chat entfernt. Das Einzige, was Astera Was braucht Dataprep von Ihnen? Sprechen Sie mit ihm.

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Welche Vorteile bietet die Datenaufbereitung?

Eine effektive Datenaufbereitung stellt sicher, dass die Rohdaten sauber, strukturiert und bereit zur Analyse sind. Dieser Prozess bietet mehrere Vorteile, wie zum Beispiel:

• Verbesserte Datenqualität: Das Identifizieren und Korrigieren von Fehlern, Inkonsistenzen und fehlenden Werten führt zu zuverlässigeren Datensätzen für die Entscheidungsfindung.
• Genauere Einblicke: Saubere und gut strukturierte Daten reduzieren Verzerrungen und verbessern die Genauigkeit von Analyse- und maschinellen Lernmodellen.
• Mehr Effizienz: Durch die Automatisierung der Datenaufbereitung wird der zum Bereinigen, Transformieren und Integrieren von Daten erforderliche Zeit und Aufwand reduziert, sodass sich die Teams auf die Analyse statt auf die Datenbearbeitung konzentrieren können.
• Nahtlose Datenintegration: Durch die Standardisierung von Formaten und die Behebung von Diskrepanzen zwischen mehreren Datenquellen wird eine einheitliche Ansicht der Geschäftsinformationen ermöglicht.
• Bessere Compliance und Governance: Eine ordnungsgemäße Datenvalidierung und -dokumentation hilft Unternehmen, gesetzliche Anforderungen zu erfüllen und die Datensicherheit zu gewährleisten.
• Erhöhte Skalierbarkeit: Gut aufbereitete Daten ermöglichen es Unternehmen, ihre Analysevorgänge effizient zu skalieren, ohne auf Qualitäts- oder Leistungsprobleme zu stoßen.

Wichtige Schritte zur Datenvorbereitung

Die herkömmliche Datenaufbereitung war ein 9-stufiger Prozess mit den folgenden Phasen:

1. Definieren Sie Ziele – Klären Sie Projektzweck, Umfang, Fragen, Benutzer, Datenquellen, Qualitätskriterien und Einschränkungen
2. Daten sammeln – Sammeln Sie mithilfe geeigneter Tools (APIs, Web Scraping, Datenbanken) Daten aus mehreren zuverlässigen Quellen.
3. Daten integrieren – Kombinieren Sie Quellen zu einem einheitlichen Datensatz mit gemeinsamen Formaten und zentraler Speicherung
4. Profildaten – Untersuchen Sie die Eigenschaften, Qualität, Struktur und Inhalte des Datensatzes (Vollständigkeit, Genauigkeit, Konsistenz, Gültigkeit, Aktualität).
5. Erkunden Sie Daten – Analysieren Sie mithilfe deskriptiver Statistiken, Visualisierungen und fortgeschrittener Methoden, um Muster, Trends und Ausreißer zu identifizieren
6. Erfolgsfaktor – Konvertieren Sie Formate/Strukturen durch Normalisierung, Aggregation und Filterung für Analysekompatibilität
7. Daten anreichern – Verbessern Sie den Datensatz durch Hinzufügen von Funktionen, Behandeln fehlender Werte, Segmentieren von Daten und Integrieren von Quellen von Drittanbietern
8. Daten validieren – Prüfen Sie anhand vordefinierter Regeln, korrigieren Sie Fehler und automatisieren Sie Validierungsprozesse
9. Dokumentieren und teilen – Metadaten und Dokumentation bereitstellen, in Katalogen organisieren und über APIs und Freigabetools zugänglich machen

Jeder Schritt würde die Datenqualität und -nutzbarkeit für Analysen verbessern und gleichzeitig Sicherheit, Zuverlässigkeit und Einhaltung von Standards gewährleisten.

Datenaufbereitung mit Astera Datenvorbereitung

Schritt 1: Verbinden und Daten importieren

Stellen Sie mühelos eine Verbindung zu Tabellenkalkulationen, Datenbanken, Cloud-Plattformen und mehr her – ganz ohne Code. Ziehen Sie Dateien einfach per Drag & Drop oder stellen Sie eine Verbindung zu Quellen (Excel, CSV, Datenbanken, APIs) mit sofortiger Vorschau her.

Schritt 2: Erkunden und Profilieren im Chat

Verstehen Sie Datenstrukturen, Muster und Qualitätsprobleme schnell mit grafischen Echtzeitprofilen über die Chat-Oberfläche. Fragen Sie: „Zeigen Sie mir Probleme mit der Datenqualität“ und erhalten Sie sofortige Zusammenfassungen, während Sie jede Änderung in einer tabellarischen Ansicht mit Echtzeitüberwachung sehen.

Schritt 3: Transformieren und Validieren mit natürlicher Sprache

Führen Sie alle Datenoperationen über einfache Konversationsbefehle aus:

• „Duplikate entfernen und Datumsformate korrigieren“
• „Kombinieren Sie sales.csv mit inventory.xlsx anhand der Produkt-ID“
• „Berechnete Felder erstellen und Formatierung standardisieren“

Die integrierte Intelligenz kennzeichnet Qualitätsprobleme automatisch und wendet während der Arbeit Korrekturen an. Dabei wird Ihnen sofort eine visuelle Rückmeldung gegeben, die die unmittelbaren Auswirkungen jeder Änderung zeigt.

Schritt 4: Rezept speichern und exportieren

Aktionen werden automatisch als wiederverwendbare „Rezepte“ in schrittweisen englischen Anleitungen angezeigt. Exportieren Sie analysebereite Daten an Ihr Ziel (Excel, CSV, Datenbanken) oder liefern Sie Ergebnisse innerhalb weniger Minuten in einer sicheren Cloud-Umgebung.

Was traditionell komplexe technische Verfahren erfordert, wird jetzt zu einem 4-stufigen Gespräch, das Rohdaten in wenigen Minuten in analysebereite Datensätze umwandelt, die für jeden zugänglich sind, der seine Anforderungen in einfachem Englisch beschreiben kann.

Wie schneidet Astera Dataprep löst die größten Herausforderungen bei der Datenvorbereitung?

Trotz ihrer Vorteile bringt die Datenaufbereitung auch einige Herausforderungen mit sich. So geht's Astera Dataprep geht effektiv auf alle ein:

Datenqualitätsprobleme

Traditionelle Herausforderung: Rohdaten enthalten häufig Duplikate, fehlende Werte und Inkonsistenzen und erfordern eine umfassende Bereinigung, bevor sie effektiv verwendet werden können.

Astera Die Lösung von Dataprep: Integrierte Intelligenz kennzeichnet automatisch Probleme mit der Datenqualität in Bezug auf Sauberkeit, Eindeutigkeit und Vollständigkeit. Fragen Sie einfach „Duplikate entfernen und fehlende Werte korrigieren“ und beobachten Sie, wie KI-gestützte Korrekturen sofort mit visuellem Feedback in Echtzeit angewendet werden.

Verschiedene Datenquellen und -formate

Traditionelle Herausforderung: Organisationen verarbeiten strukturierte und unstrukturierte Daten aus mehreren Quellen (Datenbanken, APIs, Tabellen, PDFs usw.), was die Integration komplex macht.

Astera Die Lösung von Dataprep: Mühelose Verbindung zu über 50 Datenquellen, darunter Excel-Dateien, CSV, JSON/XML, Datenbanken (SQL Server, Oracle, PostgreSQL), APIs und Cloud-Plattformen – ganz ohne Code. Eine einzige Schnittstelle verarbeitet alle Formate nahtlos.

Zeitaufwändiger Prozess

Traditionelle Herausforderung: Die manuelle Datenaufbereitung kann einen erheblichen Teil der Zeit eines Analysten in Anspruch nehmen und so Erkenntnisse und Entscheidungsfindung verzögern.

Astera Die Lösung von Dataprep: Verwandeln Sie stundenlange manuelle Arbeit in minutenlange Gespräche. Führen Sie komplexe Transformationen durch wie „Kombinieren Sie sales.csv mit inventory.xlsx anhand der Produkt-ID“ sofort, mit sofortiger Ergebnisvorschau.

Einschränkungen der Skalierbarkeit

Traditionelle Herausforderung: Die Verarbeitung großer Datenmengen über verschiedene Plattformen und Formate hinweg erfordert robuste Tools und eine robuste Infrastruktur.

Astera Die Lösung von Dataprep: Skalierbare Cloud-basierte Bereitstellung mit Unternehmensplänen, die die Verarbeitung großer Datenmengen, automatisierte Planung und Clusterumgebungen für anspruchsvolle Workloads unterstützen.

Compliance- und Sicherheitsrisiken

Traditionelle Herausforderung: Die Verwaltung vertraulicher Informationen bei gleichzeitiger Gewährleistung der Einhaltung von Vorschriften wie DSGVO und HIPAA fügt eine weitere Komplexitätsebene hinzu.

Astera Die Lösung von Dataprep: Ihre Daten sind vollständig geschützt – es werden niemals Daten an externe LLMs gesendet. Wählen Sie zwischen Cloud-, On-Premise- oder Private-Cloud-Bereitstellungsoptionen mit Sicherheitsprotokollen auf Unternehmensniveau für vollständige Kontrolle.

Fehlende Standardisierung

Traditionelle Herausforderung: Inkonsistente Datenaufbereitungspraktiken in verschiedenen Teams können zu Diskrepanzen und unzuverlässigen Analysen führen.

Astera Die Lösung von Dataprep: Aktionen werden automatisch zu wiederverwendbaren „Rezepten“ mit klaren englischen Anweisungen. Teams können Datenaufbereitungs-Workflows unternehmensweit teilen, planen und standardisieren und so Konsistenz und Zuverlässigkeit gewährleisten.

Tools zur Datenaufbereitung: Worauf Sie achten sollten + Der Konversationsvorteil

Datenaufbereitungstools können eigenständig oder Teil einheitlicher Datenstapel sein, die Unternehmen dabei helfen, die Datenaufbereitung zu optimieren, indem sie den Prozess vereinfachen und automatisieren. Diese Tools bieten Funktionen wie:

Automatisierte Datenbereinigung – Identifiziert und behebt Fehler, Duplikate und Inkonsistenzen mit minimalem manuellen Eingriff. Verbessert durch Konversations-KI: „Entfernen Sie alle doppelten Kundendatensätze und standardisieren Sie Telefonnummernformate.“

Datenintegrationsfähigkeiten – Kombiniert Daten aus mehreren Quellen, darunter Datenbanken, Cloud-Speicher, APIs und Dateien. Konversationsverbesserung: „Verbinden Sie unsere CRM-, E-Mail-Plattform- und Supportsystemdaten.“

Transformation und Bereicherung – Standardisiert Formate, wendet Geschäftsregeln an und erweitert Datensätze mit zusätzlichem Kontext (z. B. Geolokalisierung, Stimmungsanalyse). Natürliche Sprachbefehle: „Fügen Sie unseren Kundendaten Branchenklassifizierungen und geografische Regionen hinzu.“

Benutzerfreundliche Schnittstellen – No-Code- und Low-Code-Plattformen ermöglichen es auch nicht-technischen Benutzern, Daten ohne umfassende Programmierkenntnisse vorzubereiten. Konversationsschnittstellen gehen noch einen Schritt weiter: Keine Lernkurve, beschreiben Sie einfach, was Sie benötigen.

Skalierbarkeit und Leistungsoptimierung – Ermöglicht die effiziente Verarbeitung großer Datensätze mit verteiltem Computing und Cloud-basierten Lösungen. Konversationstools optimieren die Leistung automatisch basierend auf Ihrem Datenvolumen.

Funktionen für Zusammenarbeit und Governance – Bietet Metadatenverwaltung, Dokumentation und Zugriffskontrolle, um Konsistenz und Compliance zu gewährleisten. Erweitert durch Natural Language Governance: „Wenden Sie unsere Datenschutzregeln für Kunden an und erstellen Sie eine Dokumentation.“

Was die chatbasierte Datenvorbereitung revolutionär macht:

Keine Lernkurve: Jeder kann es verwenden, unabhängig vom technischen Fachwissen

Sofortige Ergebnisse: Sehen Sie Transformationen in Echtzeit, während Sie sie beschreiben

Unternehmensklasse: KI sorgt für professionelle Ergebnisse aus lockeren Gesprächen

Kollaborativ: Teams können in einer gemeinsamen Geschäftssprache zusammenarbeiten

Was ist Datenaufbereitung in der Cloud?

Angesichts der Bedeutung der Datenaufbereitung für den gesamten Datenintegrations- und Analyseprozess gewinnt die Datenaufbereitung in der Cloud an Bedeutung. Die Cloud-basierte Datenaufbereitung bietet mehrere Vorteile, wie zum Beispiel: On-Demand-Skalierbarkeit, Flexibilität, einfache Integration durch APIs und Cloud-Speicher und Datenverarbeitung in Echtzeit.

Die Vorbereitung Ihrer Daten in der Cloud bietet auch Kostenvorteile, da Ihr Datenteam die möglicherweise erforderlichen Rechenressourcen nutzen kann, ohne erhebliche Vorabkosten tragen zu müssen.

Die cloudbasierte Datenaufbereitung in Dialogform verstärkt diese Vorteile, indem sie die Zugänglichkeit natürlicher Sprachschnittstellen mit der Skalierbarkeit von Cloud Computing kombiniert. Teams können Daten von überall aus mithilfe einfacher Konversationen aufbereiten, während die Cloud die Rechenkomplexität im Hintergrund übernimmt.

ROI-Rechner: Zeitersparnis durch chatbasierte Datenvorbereitung

Geschätzter jährlicher ROI für ein 5-köpfiges Datenteam:

Astera Dataprep macht die Datenaufbereitung einfach und effektiv

Die Datenaufbereitung ist ein wichtiger Schritt im Datenanalyseprozess, da sie die Qualität und Zuverlässigkeit der Daten für Modellierung und Entscheidungsfindung sicherstellt. Unternehmen benötigen jedoch ein Tool, das die Datenaufbereitung vereinfacht. Mit Astera Mit der Konversationsschnittstelle von Dataprep kann jeder Daten auf Unternehmensniveau vorbereiten, indem er einfach in einfachem Englisch beschreibt, was er benötigt.

Dataprep ermöglicht Ihnen:

• Bereiten Sie Ihre Daten mühelos in der Cloud vor, um mühelose Skalierbarkeit und Flexibilität zu gewährleisten und gleichzeitig nahtlose Konnektivität und Integration sicherzustellen. Mit Asterakönnen Sie Ihre Daten in Echtzeit transformieren, bereinigen und validieren, ohne Ihre lokale Infrastruktur zu belasten. Sagen Sie einfach, was Sie brauchen: „Bereinigen Sie unsere Kundendaten und bereiten Sie sie für die Analyse vor“ – keine technische Konfiguration erforderlich.
• Ermöglichen Sie technisch nicht versierten Benutzern den Zugriff auf und die Bearbeitung von Daten ohne Programmierung. Astera ermöglicht Ihnen die Durchführung verschiedener Datenaufgaben mit benutzerfreundlichen Oberflächen und vorgefertigten Vorlagen. Die chatbasierte Oberfläche geht sogar noch weiter – keine Vorlagen oder Oberflächen, die Sie erlernen müssen, sondern nur natürliche Konversation. Sie können Daten einfach und effizient integrieren, bereinigen, transformieren und anreichern.
• Optimieren und beschleunigen Sie den Datenaufbereitungsprozess. Dataprep reduziert den Bedarf an IT- oder Datentechnik-Eingriffen und ermöglicht Ihnen die eigenständige Bearbeitung Ihrer Datenanforderungen. Konversations-KI verkürzt die Vorbereitungszeit um 85 % und macht aus Arbeitstagen nur noch Stunden. Mit Dataprep sparen Sie Zeit und Geld durch die Automatisierung und Vereinfachung von Daten-Workflows.
• Stellen Sie die Genauigkeit und Konsistenz Ihrer Daten sicher. Dataprep verwendet dieselben zuverlässigen Tools zur Datenvalidierung und Qualitätsprüfung wie der Rest von AsteraDie preisgekrönte Suite von Dataprep. Ihre KI-gestützte Konversation teilt der KI mit, welches Tool Dataprep wann auslösen muss. „Validieren Sie diese Daten anhand unserer Qualitätsstandards“ sorgt für professionelle Genauigkeit. Sie können Fehler erkennen und korrigieren und so sicherstellen, dass Ihre Daten zuverlässig und bereit für die Analyse sind.
• Erleichtern Sie die Zusammenarbeit. Dataprep ermöglicht es mehreren Benutzern, gleichzeitig an Datenaufbereitungsprojekten zu arbeiten. Teams können in natürlicher Sprache zusammenarbeiten, die jeder versteht, unabhängig vom technischen Fachwissen.. Sie können Datenbestände gemeinsam nutzen und wiederverwenden, die Produktivität steigern und die funktionsübergreifende Teamarbeit fördern.

Erleben Sie die Zukunft der Datenaufbereitung: wo komplexe Transformationen durch einfache Gespräche erfolgen, wo jeder professionelle Daten aufbereiten kann und wo KI die technische Komplexität übernimmt, während Sie sich auf Erkenntnisse konzentrieren.

Mit Astera Mit Dataprep können Sie Ihre Daten schneller und einfacher als je zuvor in wertvolle Erkenntnisse umwandeln.

Sind Sie bereit, die Vorbereitung von Konversationsdaten zu erleben? Starten Sie Ihre kostenlose Testversion und sehen Sie, wie natürliche Sprache Ihre Daten-Workflows verändern kann.