Starten Sie jetzt und bringen Sie Ihre Datenschnittstellen
auf Vordermann
Haben Sie Probleme mit dem Datenaustausch und der Datenqualität an der Schnittstelle zwischen Asset und Property Management?
sonixc Clearing Data Services versorgen Sie mit tiefen Einsichten in die Daten aus Ihren Immobilienbeständen. Mit der Hilfe dieser Services
prüfen Sie die Daten aus Fremdbeständen auf Übereinstimmung mit Ihren Vorgaben. Durch automatisierte Validierungen bei der Eingabe reduzieren
Sie Fehleingaben, durch Filter definieren Sie eindeutig den Weg aus externen Beständen in Ihre Systeme. Das ist ein Wettbewerbsvorteil.
Analysieren Sie Ihre Daten in der Tiefe
Die sonixc Clearing Data Services nutzen beispielsweise Assoziationsregeln um die Komplexität der Daten zu reduzieren.
Durch Erstellen von Algorithmen kann die computergestützte Suche nach komplexen Inhalten (Information Retrieval (IR)), aber auch die Präsentation
für den Nutzer unterstützt werden. Verfahren wie die Clusteranalyse verbessern die Suchergebnisse und ihre Präsentation. Die Datenerhebung in einer
systematischen Art und Weise, ist eine wichtige Voraussetzung, um mit Hilfe der sonixc Clearing Data Services direkt verwendbare Ergebnisse zu bekommen.
Die typische Schritte des Prozesses sind:
Fokussieren: Die Datenerhebung und Selektion wird eindeutig festgelegt
Vorverarbeitung: Die Datenbereinigung wird in den Quellen integriert und Inkonsistenzen beseitigt
Transformation: Die Daten werden in das passende Format für den Analyseschritt überführt
Data-Mining: Die Daten werden analysiert
Evaluation und Kontrolle
Typische Aufgabenstellungen sind: Identifikation von ungewöhnlichen Datensätzen: Ausreißern, Fehlern, Änderungen. Clusteranalyse:
Gruppierung von Objekten aufgrund von Ähnlichkeiten Klassifikation: bisher nicht Klassen zugeordnete Elemente werden den bestehenden Klassen zugeordnet.
Assoziationsanalyse: Identifikation von Zusammenhängen und Abhängigkeiten in den Daten Regressionsanalyse: Identifikation von Beziehungen zwischen Variablen
Zusammenfassung: Reduktion des Datensatzes in eine kompaktere Beschreibung ohne wesentlichen Informationsverlust