Mit KI erst recht
Datenverarbeitungen exakt prüfen.
SQACE verifiziert die Ergebnisse beliebiger Datenverarbeitungen und Migrationen: unabhängig, nachweisbar und skalierbar.
Für KI-generierte oder klassische Datenverarbeitungen.
Ob Data-Pipelines, ETL-Strecken, Daten-Applikationen, Daten-Schnittstellen oder regulatorische Reports.
Im Produktiveinsatz bei führenden deutschen Finanzinstituten, darunter LBBW und Commerzbank.
Trust-Layer für Ergebnisdaten
Was SQACE leistet, und wo es passt
SQACE legt sich als unabhängige Prüfschicht über Ihre Datenverarbeitungen. Geprüft wird nicht die Technik, sondern das beobachtbare Ergebnis. Klappen Sie die Knoten auf, um Kernfunktionen und Einsatzbereiche zu sehen.
Soll-Ergebnis-Generierung auf Basis fachlicher Regeln
Soll-/Ist-Vergleich für Verifikation und Regressionstest
Automatisierte Abweichungsanalyse
Datenintegration
4 EinsatzfelderDatenmigration
4 EinsatzfelderDienste / Datenprodukte
4 EinsatzfelderBusiness-Applikationen
4 EinsatzfelderDer Unterschied
Wir testen das Ergebnis, nicht nur die Daten.
DQ-Monitoring prüft, ob Daten gut aussehen. Ein Regressionstest prüft, ob sich nichts verändert hat. Beides übersieht den teuren Fall: eine Verarbeitung, die fehlerfrei durchläuft und ein plausibel falsches Ergebnis liefert.
SQACE berechnet das erwartete Soll-Ergebnis aus fachlichen Regeln, als zweite, unabhängige Rechnung, und vergleicht es mit dem Ist. So werden auch logische Fehler sichtbar, die Monitoring und Regression nicht finden.
Methode
Klein anfangen, Release für Release vertiefen
Kein langer Rollout. Sie starten mit einer schnellen Grundabsicherung und bauen die regelbasierte Verifikation Schritt für Schritt aus.
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Grundabsicherung
Regressionstests gegen eine verifizierte Baseline, am ersten Tag lauffähig, ohne Regelwerk.
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Regelbasierte Verifikation
Für geänderte Felder erzeugen Regelwerke das Soll-Ergebnis. Der Vergleich zeigt zu jedem Wert die Regel.
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Abweichungen verstehen
Automatische Klassifikation nach Mustern, Drill-down bis auf Feld- und Regelebene, Übergabe ins Testmanagement.
Belege
Im Produktiveinsatz, mit nachvollziehbaren Zahlen
70-80
Anwendungen unter Verifikation
Bei der LBBW, skaliert von anfänglich 6 Anwendungen (öffentlich auf sqace.io).
15.847
Datensätze automatisch verifiziert
Beispiel einer Kapitalertragsteuer-Berechnung, vollständig regelbasiert geprüft.
~80 %
der Datenverarbeitungen abdeckbar
Mit dem regelbasierten Ansatz. Eine Aussage zur Abdeckung, nicht zum Aufwand.
Für Ihre Rolle
Ein Einstieg pro Perspektive
CDO / Head of Data
Nachweisbar, automatisiert, für den Fachbereich nachvollziehbar, mit Abweichungen über Läufe verfolgt. Use Cases ansehen
Leiter Test / QA
Sofort mit Regressionstests starten, ohne Regelwerk, danach Release für Release ausbauen. Klein anfangen
Fachbereich / BA
Testlogik im visuellen Query Builder nachvollziehen und an echten Daten verproben, ohne SQL. Wie es funktioniert
IT & Security
Unabhängige Prüfinstanz außerhalb Ihres Pipeline-Stacks: on-premise oder EU-Cloud, REST-API, Audit-Trail. Sicherheit & Architektur
Warum jetzt
KI schreibt die Pipeline. Wer prüft das Ergebnis?
Immer häufiger erzeugt KI Verarbeitungen und ihre Tests gleich mit. Syntaktisch korrekt heißt aber nicht fachlich korrekt. Was fehlt, ist eine Instanz, die das Ergebnis unabhängig vom erzeugenden System prüft.
Genau das ist SQACE: eine neutrale Prüfinstanz, die das fachliche Ergebnis mit regelbasierten Soll/Ist-Vergleichen verifiziert, egal ob die Pipeline handgeschrieben oder KI-generiert ist.