Q-bot

Datakwaliteit verhogen via Machine Learning

Quality-Bot (Q-Bot) kan via ons Machine Learning algoritme zelfstandig bestaande en nieuwe patronen in de data ontdekken.

Deze patronen gebruiken we als Quick Scan om de datakwaliteit in te schatten en mogelijke fouten (outliers) te ontdekken.

Vervolgens kunnen goede patronen geadopteerd worden als datakwaliteitsregels om de datakwaliteit continu te monitoren. Dit heeft in praktijk tot verbetering van het bedrijfsproces en datastructuur geleid.

Ontdek hoe Machine Learning jouw data kan verbeteren

Waarom Q-bot?

Datakwaliteit is een veel voorkomend probleem in organisaties. Vaak is dit probleem bekend, maar is er simpelweg geen ruimte of tijd is om dit handmatig te verbeteren. Q-bot biedt hier een oplossing in door dit process volledig te automatiseren. Dit resulteert in beter inzicht in de data, waardoor er snellere en betere beslissingen gemaakt kunnen worden. Ter vergelijking: Q-bot vindt in een week, waar een medewerker een jaar aan werk aan heeft.

0
Dagen
0
Dagen

Hoe werkt q-bot?

Techniek bepaalt

Technisch gezien doet Q-bot: “unsupervised patroon analyse en anomaly detection” – middels gecombineerde machine learning algoritmes. Praktisch gezien betekent dit, dat Q-bot kan worden toegepast om proces- en systeemfouten te vinden en datakwaliteit te verbeteren.

Hoe werkt dat?
Uit (grote en gecombineerde) datasets detecteert Q-bot zelfstandig business rules waarmee direct datakwaliteit inzichtelijk wordt gemaakt. Normaal gesproken is dit een handmatig en zeer tijdrovend proces. Zo kan er bijvoorbeeld een business rule uitkomen die in 98% van de data waar is, waardoor het interessant wordt naar 2% van de outliers te kijken. 

Door deze regels te checken, ontstaat beter inzicht in de verbanden in de data en datakwaliteit. Dit soort checks kan ook realtime plaatsvinden, waardoor outliers direct zichtbaar worden (denk eveneens aan fraudedetectie, invoerfouten).

Automatiseer jouw organisatie met Q-bot en baseer je keuzes op hoge kwaliteit data. Dit alles doormiddel van Machine Learning, dus zonder extra personeel.