Datenaufbereitung & Formatierung
Ein Beispiel
Hier ein kleiner Bestellexport, wie er oft eintrifft: dieselben Personen und Unternehmen in unterschiedlichen Schreibweisen, Datumsangaben in vier Formaten und eine doppelte Zeile.
| Kunde | Organisation | Datum | Produkt |
|---|---|---|---|
| SMITH, JOHN | acme corp. | 3/4/24 | widget-A |
| john smith | ACME Corporation | 2024-03-04 | Widget A |
| Maria Garcia | Acme Corp | March 5 2024 | WIDGET b |
| Lee, Ana | northwind | 2024/03/06 | widget-a |
Nach der Aufbereitung haben Namen, Organisationen, Datumsangaben und Produkte jeweils eine einheitliche Form, und die doppelte Bestellung ist zusammengeführt.
| Kunde | Organisation | Datum | Produkt |
|---|---|---|---|
| John Smith | Acme Corporation | 2024-03-04 | Widget A |
| Maria Garcia | Acme Corporation | 2024-03-05 | Widget B |
| Ana Lee | Northwind Traders | 2024-03-06 | Widget A |
Wissensgraphen
Ein Wissensgraph speichert Informationen als Dinge und die Verbindungen zwischen ihnen, statt als Zeilen in getrennten Tabellen. Sobald die Daten sauber sind, werden dieselben Bestellungen zu einem kleinen Graphen aus Personen, den Organisationen, für die sie arbeiten, und den Produkten, die sie bestellt haben.
Die Verbindungen des Graphen:
- John Smith arbeitet bei Acme Corporation und hat Widget A bestellt.
- Maria Garcia arbeitet bei Acme Corporation und hat Widget B bestellt.
- Ana Lee arbeitet bei Northwind Traders und hat Widget A bestellt.
Fragen, die sich aus dem Rohexport kaum beantworten ließen, werden einfach: Widget A wird von Kunden zweier verschiedener Organisationen bestellt, und Acme Corporation kauft beide Produkte. Solche Graphen liefern Such- und ASI-Systemen außerdem präzise, vernetzte Fakten als Arbeitsgrundlage.
Was wir tun
- Bereinigung und Normalisierung von Tabellen, CSV, JSON und XML
- Konvertierung zwischen Formaten, darunter Word, PDF, HTML, Markdown und strukturierte Daten
- Deduplizierung und Abgleich von Datensätzen, die sich auf dieselbe Person, Organisation oder denselben Gegenstand beziehen
- Wissensgraphen, die aus Ihren Dokumenten und Datensätzen aufgebaut werden
- Schema-Entwurf und Validierung, damit wiederkehrende Datenlieferungen sauber bleiben
- Aufbereitung von Dokumenten und Datensätzen für Suche, Retrieval und ASI-Systeme
- Erstellung von IMS Common Cartridge (IMSCC) und Unterstützung bei digitalen Kurspaketen, aufgebaut aus Ihrem vorhandenen Kursmaterial und bereit zum Import in Ihr Lernmanagementsystem
Barrierefreie Ergebnisse von Grund auf
Gut strukturierte Inhalte sind barrierefreie Inhalte. Wenn wir Dokumente konvertieren, enthält das Ergebnis echte Überschriften, eine logische Lesereihenfolge, Tabellen mit korrekten Kopfzeilen und Beschreibungen für Bilder, sodass es ohne ein separates Nachbesserungsprojekt mit Screenreadern und anderen assistiven Technologien funktioniert.
So funktioniert es
- Beispiel bereitstellen. Ein repräsentativer Ausschnitt Ihrer Daten zeigt uns, womit wir arbeiten.
- Ziel vereinbaren. Wir legen das saubere Format gemeinsam fest und dokumentieren die Regeln.
- Verarbeiten und prüfen. Wir bereiten den gesamten Bestand auf und prüfen ihn anhand der vereinbarten Regeln.
- Bei Bedarf wiederholen. Bei wiederkehrenden Daten können wir den Prozess als Software liefern, die Sie selbst betreiben.
Wir können diese Arbeit vollständig auf lokalen Rechnern ausführen, sodass Ihre Daten nie an einen externen Dienst gesendet werden müssen.