Um eine durchgängig hohe Qualität der vorgehaltenen Kundendaten nicht nur einmalig, sondern kontinuierlich zu gewährleisten, ist es nach Angaben der Uniserv wichtig, Daten in einem Kreislauf permanent einer Qualitätsprüfung zu unterziehen und bereits bei der Eingabe automatisch zu prüfen, abzugleichen, anzureichern und im Bedarfsfall auch zu konsolidieren. Das Angebot an Data Quality Real-Time Services von Uniserv soll dabei Abhilfe schaffen und bereits zum Zeitpunkt der Datenerfassung für die Sicherstellung der Qualität von Kundendaten sorgen.

Wie Uniserv erklärt, bilden die Services auf Grundlage einzelner Data-Quality-Checkpoints eine zuverlässige Firewall, wenn sie konsequent an den Stellen eingesetzt werden, an denen Daten in das System gelangen. Mithilfe Unicode-fähiger Lösungen wie beispielsweise Adressanalyse und -Strukturierung, postalische Prüfung, fehlertolerante Suche und Dublettencheck bis hin zu Telefonnummern- und Bankdatenvalidierung lassen sich dabei Fehler, Inkonsistenzen und Unsauberkeiten auf Basis ausgefeilter Referenzdaten und umfassender Wissensbasen größtenteils automatisiert klären, behauptet der Anbieter. Alternativ erhält der User eine entsprechende Meldung als Ausgangspunkt für die manuelle Nachbearbeitung. Auf diese Weise soll weitgehend vermieden werden, dass falsche, veraltete oder unvollständige Informationen in den Datenbestand gelangen.

Die Data-Quality-Services sind laut Anbieter Applikations- und Betriebssystemunabhängig. Dies soll Unternehmen in die Lage versetzen, die Services anwendungs- und branchenübergreifend einsetzen zu können. Damit lassen sich Kundendaten beispielsweise im SAP- und Oracle-Umfeld zusammenführen und eine konsistente Sicht auf den jeweiligen Kunden herstellen.