✨ AI Kontextualisierung
Data-Warehouses sind komplexe Datenlösungen, die in Unternehmen eine zentrale Rolle spielen, um Daten zu speichern, zu verwalten und für Analysen zugänglich zu machen. Damit derartige Data-Warehouses effektiv sind, ist allerdings auch die Qualität der gespeicherten Daten entscheidend. Das Überprüfen der Datenqualität von immensen Datenmengen stellt eine enorme und komplexe Herausforderung dar.
digna mit einer Menge an Erfahrung
Ein Startup aus Wien, das Unternehmen dabei unterstützt, ihre Datenqualität zu steigern, ist digna. Gegründet wurde das Unternehmen im Jahr 2020 von Danijel Kivaranovic und Marcin Chudeusz mit der Vision, robuste Softwarelösungen zu entwickeln, die auf KI- und ML-Algorithmen beruhen und von jedermann einfach zu nutzen sind. Die Unternehmer greifen auf eine geballte Ladung an Expertise zurück. Chudeusz ist ein erfahrener Consultant im IT-Bereich und Kivaranovic besitzt einen PhD in Statistik und hat mehrere internationale Machine Learning-Wettbewerbe gewonnen.
DIGNA – die Plattform für Datenqualität
Herzstück des Startups bildet dabei die Datenqualitäts-Plattform Digna. Im Prinzip handelt es sich dabei um ein auf künstlicher Intelligenz basierendes Datenqualitätstool, das die Analyse großer Datenmengen mühelos macht. Im Gegensatz zu regelbasierten Datentools, die von vordefinierten Ergebnissen abhängen, lernt Digna Muster und Trends im Laufe der Zeit zu erkennen. Unternehmen haben somit die Möglichkeit ihre Datenqualitätsprüfung zu skalieren und etwaige Datenqualitätsprobleme mühelos zu identifizieren.
„Die mühelose Konfigurierbarkeit von DIGNA macht den Einsatz als Self-Service Data Quality Plattform im gesamten Sozialversicherungsbereich möglich“
Thomas Schauer, Leiter des Teams Data Analytics bei der ITSV GmbH
ITSV setzt auf DIGNA
Bereits im September 2021 waren die beiden digna-Gründer gemeinsam mit ihrem Team bereit, die Plattform Digna in den Einsatz zu bringen. Als Partner konnten dafür die IT-Services der österreichischen Sozialversicherung (ITSV) gewonnen werden.
Als innovatives Technologieunternehmen steuert und koordiniert die ITSV die IT-Aktivitäten der österreichischen Sozialversicherung. Dementsprechend groß sind auch die im Data Warehouse verarbeiteten Datenmengen. Jährlich wickelt die ITSV beispielsweise 135.036.511 E-Mails und 25.000.000 Einträge in Impfpässen ab.
Zu Beginn war Vojkan Radak, Produktmanger für das Data Warehouse bei der ITSV, skeptisch, dass Digna die Datenqualitätsregeln, die vorher manuell gewartet wurden, ersetzen kann. Denn wäre es möglich, wäre es nicht nur ein Game-Changer im Datenqualitäts-Management der ITSV, sondern für die ganze Data Warehouse-Branche.
Ein Jahr ohne Datenqualitätsregel im Data Warehouse
Im April 2023 war es dann soweit: Auf der ADV Data-Excellence-Konferenz in Wien, präsentierten digna-Mitgründer Kivaranovic und Radak von den ITSV gemeinsam die Ergebnisse, die vor versammelten Publikum für Staunen sorgten. Während der Präsentation verkündete Radak selbstbewusst: “Digna hat erfolgreich 9.000 Datenqualitätsregeln für technische Prüfungen in unserem Data Warehouse ersetzt.” Durch Nutzung der Macht der künstlichen Intelligenz hat digna das Problem der technischen Datenqualitätsregeln effektiv gelöst und die Data-Warehouse-Landschaft nachhaltig geprägt.
Befähigung einer ganzen Organisation
Digna’s Einfluss ging über das Data Warehouse der ITSV hinaus. Schon im Dezember 2022 beschloss die ITSV, Digna als Datenqualitätsplattform für die gesamte Sozialversicherungsorganisation zu implementieren. Dieser Schritt ermöglichte es den Mitarbeiter:innen in allen Bereichen, Projekte unabhängig zu konfigurieren und so die Datenqualität der Organisation zu überwachen und zu verbessern.
