Schlechte Daten sind teuer

Bad data is expensive. When Dashboards show stale numbers, reports contain duplicates, or ML models train on incomplete datasets, the cost shows up in bad decisions, lost revenue, and broken trust.

Qarion's Datenqualität engine lets you define checks that run on schedule, monitor results over time, and alert the right people when quality drops below acceptable thresholds.

SQL Qualitätsregeln
Automatisch Planung
Echtzeit Alerts
Lineage Auswirkungsanalyse

Funktionsumfang

SQL-Based Qualität Checks

Write any validation logic as a SQL check — freshness, row counts, null rates, referential integrity, custom business rules. Checks run against your warehouse on a konfigurierbar schedule.

  • Benutzerdefinierte SQL-Qualitätsregeln
  • Automatische Ausführung mit konfigurierbarer Planung
  • Qualitäts-Scores und Trends pro Asset
  • Lineage-basierte Auswirkungsanalyse

Qualitäts-Scores

Formalize agreements between data producers and consumers. Define what "good" looks like — freshness thresholds, completeness targets, accuracy rules — and track Compliance over time.

  • SLA-Tracking und Verletzungs-Alerts
  • Track Compliance percentage over time
  • Slack/E-Mail/Teams Benachrichtigungen
  • Historische Qualitätstrend-Berichte

SLA und Alerts

Nutzen Sie Lineage, um die nachgelagerten Auswirkungen zu verstehen.

  • Slack- und Teams-Integration
  • Routing basierend auf Schweregrad
  • Alert-Aggregation und Deduplizierung
  • Remediation-Tracking und Lösungsfluss

Issue Verwaltung

When Qualitätsprüfungen fail, issues are automatically created with full context — the failing check, affected dataset, historical trend, and suggested remediation. Track resolution with kanban boards and debriefs.

  • Automatische Incident-Erstellung bei Check-Fehlschlägen
  • Kanban-Board für Triage und Lösung
  • Impact assessment across nachgelagert consumers
  • Post-Incident-Debriefs für Ursachenanalyse

Start Monitoring Datenqualität Today

Qualitätschecks einrichten und ausführen.