Datenfluss meistern: Mapping, Qualität und Kontext
Per Drag-and-Drop werden Felder verknüpft, Typen konvertiert und Standardwerte gesetzt. Inline-Vorschauen zeigen, wie sich reale Datensätze verhalten. So reduzieren Teams Fehler, erkennen Ausnahmen früh und dokumentieren Regeln nachvollziehbar. Diskutieren Sie unten, welche Mapping-Fallen Sie schon erlebt haben.
Datenfluss meistern: Mapping, Qualität und Kontext
Ob Pflichtfelder, RegEx-Prüfungen oder Geschäftsregeln: Low-Code-Policies bewachen den Datenstrom. Ungültige Datensätze werden markiert, zurückgestellt oder angereichert. Das steigert Vertrauen in Reports und KI-Modelle, die sich auf konsistente Daten verlassen. Abonnieren Sie Updates zu unseren Validierungs-Checklisten.