Produkt

Die Datenqualität

Mit unserem eigenen Algorithmus K.Refine prüfen, bereinigen und gleichen wir die Daten ab, bevor sie die Dashboards erreichen. Das nennt man eine Datenraffinerie: Ihre rohen Quellen gehen hinein, ein sauberes und nachvollziehbares Datum kommt heraus.

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Ein verlässliches Datum, woher es auch kommt

K.Refine

Bereinigung der Daten

K.Refine schlägt die Korrekturen vor, und Sie prüfen sie, bevor Sie sie anwenden.

  • Leerzeichen, Groß- und Kleinschreibung, Varianten und auffällige Zahlen
  • Jede Korrektur, die Sie behalten, wird zur Regel für die neuen Zeilen
  • Kein Sprachmodell, kein KI-Guthaben

Eindeutiger Wert

Entdopplung

Eine Spalte mit eindeutigem Wert verwirft doppelte Zeilen schon beim Import.

  • Groß- und Kleinschreibung, Akzente und Leerzeichen werden übergangen
  • Zwei Schreibweisen desselben Werts erkannt: „Lyon Est“ und „LYON-EST“

Verknüpfung zwischen Tabellen

Datenabgleich

Verknüpfen Sie zwei Tabellen wie mit einem SVERWEIS, über eine bis fünf gemeinsame Spalten.

  • Nachsichtiger Vergleich: Groß- und Kleinschreibung, Akzente und Leerzeichen werden übergangen
  • Ein Probelauf nennt die Zahl der Treffer, bevor verknüpft wird

Regeln

Regeln für Datenqualität, die von allein greifen

Schreiben Sie eine Regel einmal: sie korrigiert jede neue Zeile, ob sie von Hand eingegeben, importiert oder von einem Workflow geschrieben wird.

  • Auf allen Zeilen getestet, bevor sie ausgeführt wird
  • Jede Ausführung lässt sich aus dem Verlauf rückgängig machen

Wie K.IOP Ihre Daten bereinigt, in 5 Schritten

  1. Importieren

    Excel, CSV oder ein Workflow

  2. Analysieren

    K.Refine erkennt, was nicht stimmt

  3. Prüfen

    Behalten oder verwerfen Sie jeden Vorschlag

  4. Anwenden

    Jede Korrektur wird zur Regel

  5. Verteilen

    Dashboards, Warnungen und KI lesen die bereinigte Tabelle

K.Refine im Vergleich mit anderen Werkzeugen zur Datenbereinigung

Wir haben dieselben Dateien durch jedes Werkzeug geschickt, zusammen mit ihrer Zelle für Zelle bereinigten Fassung. K.Refine behebt fast die Hälfte der Fehler, ohne nahezu etwas zu beschädigen, in weniger als einer Sekunde.

Kriterium K.RefineK.IOP OpenRefineOpen Source Raha + BaranUniversitäre Forschung rapidfuzzPython-Bibliothek
Behobene Fehler 48 %6 269 von 13 0366%77359%7,7343%371
Beschädigte richtige Zellen 58von 96 496Keinejede Gruppe von Hand geprüft1,0592,254
Zeit pro Datei Unter 1 s1 bis 17 szuzüglich Prüfung40 s bis 2 Min.Etwa 1 s
Was es braucht Die verknüpften Spaltenoptional, in K.IOP angegebenEine Prüfungjeder Wertegruppe20 von Hand korrigierte ZeilenDie zu bearbeitenden Spaltenund einen Ähnlichkeitsschwellenwert
Ohne Code JaJaNeinPython-SkriptNeinPython-Skript
Korrigiert die neuen Zeilen Bei jeder Zeileohne etwas neu zu startenVon Handdurch Wiederholen des VerlaufsDurch Neustartauf der ganzen DateiDurch Neustartdes Skripts

Prüfstand von K.IOP am 28. und 29. Oktober 2026: 8 Dateien und 13 036 Fehler, darunter vier öffentliche Datensätze aus der Forschung (hospital, flights, beers, rayyan). K.Refine mit den in K.IOP angegebenen Verknüpfungen zwischen Spalten; einige dieser Dateien dienten dazu, es einzustellen. Die genannten Marken gehören ihren Inhabern.

Deterministisch von Grund auf, ohne Sprachmodell, und Ihre Daten verlassen unsere Server nicht.

Jede Regelausführung wird protokolliert und lässt sich rückgängig machen. Ihre Zahlen stützen sich auf Regeln, nicht auf Vermutungen.

Sprachmodell
Keineskein KI-Guthaben verbraucht
Pro Analyse
200,000Zeilen und 30 Spalten
Umkehrbar
50,000Zeilen pro Regelausführung

Häufige Anwendungsfälle

  • Abgleich ERP gegen Dateien

    Gleichen Sie die ERP-Daten und die Dateien aus dem Feld ab, um Abweichungen und doppelte Zeilen zu beseitigen.

  • Lieferantendaten verlässlich machen

    Vereinheitlichen und prüfen Sie Lieferantenverzeichnisse in verschiedenen Formaten, vor jeder Entscheidung.

  • Vorbereitung für eine Leitstelle

    Speisen Sie eine operative Leitstelle mit einem bereits bereinigten und abgeglichenen Datum.

Häufige Fragen zur Datenqualität

Was verbürgt, dass eine angezeigte Zahl stimmt?

Jede Regelausführung wird protokolliert und gezählt, von der Quelldatei bis zur angezeigten Zahl. Die Regeln sind geschrieben, und der Test zeigt sie vor jeder Anwendung.

Wie werden doppelte Zeilen erkannt?

Markieren Sie eine Spalte als eindeutigen Wert: beim Import bleibt die erste Zeile, und jene, die ihren Wert wiederholen, werden verworfen. Groß- und Kleinschreibung, Akzente und umgebende Leerzeichen werden übergangen. Ohne eindeutige Spalte werden alle Zeilen importiert.

Kann man eine Umformung ausprobieren, ohne sie anzuwenden?

Ja. „Testen“ zeigt die Regel auf 50 Zeilen, vorher und nachher, mit den betroffenen Zeilen. Es wird nichts geschrieben, solange Sie sie nicht ausführen.

Was ist eine Bereinigungsregel?

Eine Regel wählt Zeilen nach Kriterien aus und schreibt dann einen Wert, oder das Ergebnis einer Formel, in eine oder mehrere Spalten. Nichts ändert sich, solange sie nicht ausgeführt wird. Im automatischen Betrieb greift sie bei jeder hinzugefügten oder geänderten Zeile, und jede Ausführung lässt sich aus dem Verlauf rückgängig machen.

Verwendet die Bereinigung der Daten KI?

Nein. K.Refine ist ein Algorithmus ohne Sprachmodell und verbraucht kein KI-Guthaben. Die KI greift nur ein, wenn Sie sie darum bitten: eine Formel schreiben, eine Regel vorschlagen, eine Tabelle analysieren.

Kann man zwei Tabellen wie mit einem SVERWEIS verknüpfen?

Ja. Eine verknüpfte Spalte holt einen Wert aus einer anderen Tabelle über ein bis fünf Kriterien, ohne Rücksicht auf Groß- und Kleinschreibung, Akzente und Leerzeichen, und bleibt bei jeder Schreibung aktuell. Nach einem Import schlägt K.IOP die Verknüpfung vor, sobald sich ein gemeinsamer Schlüssel abzeichnet.

Welches Datenvolumen kann K.Refine analysieren?

Bis zu 200 000 Zeilen und 30 Spalten pro Analyse. Die Zahl der Tabellen und der Zeilen pro Tabelle hängt von Ihrem Paket ab.

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Vorher und nachher

  1. Verbinden

    Integrationen

    Die Quellen kommen, wie sie sind: ERP, APIs, Dateien, Altsysteme, ohne Migration.

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  2. Verlässlich machen

    Die Datenqualität

    K.Refine bereinigt, entdoppelt und gleicht die Daten dazwischen ab.

  3. Steuern

    Dashboards

    Das verlässliche Datum speist die Kennzahlen, die Warnungen und den KI-Assistenten.

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Nachvollziehbarkeit und Umkehrbarkeit. Jede Regelausführung bleibt im Verlauf der Tabelle und lässt sich bis zu 50 000 Zeilen rückgängig machen.

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