Unsere Methodik verbindet Analysen auf Quellenebene, Schema-Normalisierung, Record Linkage, Duplikatbereinigung, attribut- und identifikatorbasierte Konformitätsprüfungen sowie automatisierte und manuelle Verifikation.
Wir haben mehrere zehn Millionen Datensätze in verschiedenen Registern erfolgreich verbessert — auch in Umgebungen, in denen gemeinsame Identifikatoren fehlen oder von schlechter Qualität sind. Das Ergebnis sind saubere, konsistente, maschinenlesbare Daten, mit denen Register interoperieren, Dienste korrekt funktionieren und Organisationen genauere, fundiertere Entscheidungen treffen können.
01
Quellenanalyse & Data Profiling
Wir beginnen mit einer systematischen Analyse auf Quellenebene, um Struktur, Inhalt und Fehlermuster der Daten zu verstehen. Dazu gehört das Profiling von Schemata, Werteverteilungen, Null-Mustern, Inkonsistenzen und systemischen Fehlern. Das Ergebnis ist eine faktenbasierte Ausgangslage, die definiert, was behoben werden kann, wie und mit welchem Konfidenzniveau.
02
Schema-Normalisierung & strukturelle Harmonisierung
Wir normalisieren und harmonisieren Datenstrukturen, um eine konsistente, maschinenlesbare Grundlage zu schaffen. Dazu gehören die Auflösung von Schema-Drift, die Harmonisierung von Felddefinitionen, die Standardisierung von Formaten und der Abgleich von Datentypen über Quellen hinweg. Wo nötig, gestalten wir logische Modelle neu, um Interoperabilität zu ermöglichen, ohne unrealistische Änderungen in den Quellsystemen zu erzwingen.
03
Record Linkage, Matching & Duplikatbereinigung
Wir setzen deterministische und probabilistische Matching-Verfahren ein, um zusammengehörige Datensätze über Datenbestände hinweg zu identifizieren — auch in Umgebungen ohne verlässliche gemeinsame Identifikatoren. Dazu gehören attributbasiertes Matching, kontextuelle Korrelation und regelbasierte Auflösungsstrategien. Duplikate werden kontrolliert und auditierbar bereinigt, unter Wahrung von Nachvollziehbarkeit und Entscheidungslogik.
04
Attributvalidierung & Konformitätsprüfung von Identifikatoren
Wir validieren Attribute und Identifikatoren tiefgehend gegen definierte Regeln, Referenzdatenbestände und externe Vorgaben. Dazu gehören Formatprüfungen, logische Konsistenzvalidierung, Prüfsummen- und Wertebereichskontrollen sowie feldübergreifende Abhängigkeitsprüfungen. Wo Identifikatoren fehlen oder unzuverlässig sind, unterstützen wir den Aufbau oder die Rekonstruktion stabiler interner Schlüssel.
05
Verifikation, Behebung & kontrollierte Datenkorrektur
Wir verbinden automatisierte Korrekturen mit gezielter manueller Verifikation dort, wo Risiko oder Mehrdeutigkeit menschliches Urteil erfordern. Korrekturen erfolgen über kontrollierte Workflows, die Nachweise, Rollback-Fähigkeit und Auditierbarkeit erhalten. Das Ergebnis ist messbar verbesserte Datenqualität — ohne unkontrollierte oder intransparente Änderungen.
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Quellenanalyse & Data Profiling
Wir beginnen mit einer systematischen Analyse auf Quellenebene, um Struktur, Inhalt und Fehlermuster der Daten zu verstehen. Dazu gehört das Profiling von Schemata, Werteverteilungen, Null-Mustern, Inkonsistenzen und systemischen Fehlern. Das Ergebnis ist eine faktenbasierte Ausgangslage, die definiert, was behoben werden kann, wie und mit welchem Konfidenzniveau.
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Record Linkage, Matching & Duplikatbereinigung
Wir setzen deterministische und probabilistische Matching-Verfahren ein, um zusammengehörige Datensätze über Datenbestände hinweg zu identifizieren — auch in Umgebungen ohne verlässliche gemeinsame Identifikatoren. Dazu gehören attributbasiertes Matching, kontextuelle Korrelation und regelbasierte Auflösungsstrategien. Duplikate werden kontrolliert und auditierbar bereinigt, unter Wahrung von Nachvollziehbarkeit und Entscheidungslogik.
05
Verifikation, Behebung & kontrollierte Datenkorrektur
Wir verbinden automatisierte Korrekturen mit gezielter manueller Verifikation dort, wo Risiko oder Mehrdeutigkeit menschliches Urteil erfordern. Korrekturen erfolgen über kontrollierte Workflows, die Nachweise, Rollback-Fähigkeit und Auditierbarkeit erhalten. Das Ergebnis ist messbar verbesserte Datenqualität — ohne unkontrollierte oder intransparente Änderungen.
02
Schema-Normalisierung & strukturelle Harmonisierung
Wir normalisieren und harmonisieren Datenstrukturen, um eine konsistente, maschinenlesbare Grundlage zu schaffen. Dazu gehören die Auflösung von Schema-Drift, die Harmonisierung von Felddefinitionen, die Standardisierung von Formaten und der Abgleich von Datentypen über Quellen hinweg. Wo nötig, gestalten wir logische Modelle neu, um Interoperabilität zu ermöglichen, ohne unrealistische Änderungen in den Quellsystemen zu erzwingen.
04
Attributvalidierung & Konformitätsprüfung von Identifikatoren
Wir validieren Attribute und Identifikatoren tiefgehend gegen definierte Regeln, Referenzdatenbestände und externe Vorgaben. Dazu gehören Formatprüfungen, logische Konsistenzvalidierung, Prüfsummen- und Wertebereichskontrollen sowie feldübergreifende Abhängigkeitsprüfungen. Wo Identifikatoren fehlen oder unzuverlässig sind, unterstützen wir den Aufbau oder die Rekonstruktion stabiler interner Schlüssel.
