Da Banken ihre Datenarchitekturen modernisieren, um größere Mengen sich ändernder und in Echtzeit genutzter Daten zu verarbeiten, müssen sie sicherstellen, dass Datenanomalien so früh wie möglich im Prozess erkannt und korrigiert werden. Unkontrolliert führt dies zu einer schlechten Datenqualität, was die Entscheidungsfindung beeinträchtigen und zu kostspieligen Fehlern führen kann.
Um dieses Risiko zu mindern, müssen Banken und Finanzdienstleister Strategien und Lösungen einsetzen, die Datenanomalien zum frühestmöglichen Zeitpunkt erfassen und beheben, bevor die fehlerhaften Daten in nachgelagerte Systeme gelangen.
Laden Sie dieses Whitepaper herunter, um zu erfahren, wie Sie proaktive Datenqualitätsprüfungen einbinden können, die parallel zu den Aktivitäten der Event-Stream-Verarbeitung ausgeführt werden.
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