Saubere Daten, kein Sanierungsstau

Datenklo wurde von Data Engineers gebaut, die bei Delivery Hero, N26 und im Snowflake-EU-West-Umfeld genug Wochenenden damit verbracht haben, kaputte Datensätze zu jagen. Die Diagnose: Datenqualität ist in den meisten Unternehmen kein Produkt, sondern eine Sammlung selbstgebauter Checks — vier bis sechs Great-Expectations- und dbt-Skripte, die nur der Kollege wartet, der sie geschrieben hat, und der im Urlaub ist, wenn der Drift kommt.

Datenklo ersetzt diesen Wildwuchs durch eine wartbare Pipeline: Schema-Drift, Nulls, Duplikate und stille Label-Korruption werden erkannt, bevor sie in die Modelle gelangen. Statt Wochenend-Feuerwehr gibt es morgens einen 3-Minuten-Report — was sich geändert hat, was kaputt ist, was blockiert.

Was Datenklo prüft

• Schema-Drift: Spalten, die verschwinden, Typen, die sich ändern, Felder, die plötzlich leer sind.
• Inhaltliche Qualität: Duplikate, Verteilungsbrüche und Label-Korruption in Trainingsdaten, die still jedes Modell verschlechtern.
• Pipeline-Gesundheit: welche Checks wann gelaufen sind, was sie fanden, und wer handeln muss.

Der Open-Source-Kern (Datenklo OSS) wurde über 84.000 Mal von PyPI geladen und rangiert unter den Top Data-Quality-Tools — die gehostete Variante fügt Alarmierung, Historie und Team-Workflows hinzu. Gebaut von Engineers aus Berlin und München, bewusst in der EU gehostet, weil Datenqualität und Datensouveränität nichts zu tun haben sollten mit einer Warteschlange in einer anderen Zeitzone.

Unsere Philosophie

Der Name ist Programm: Dreck gehört ins Datenklo, nicht ins Modell. Wir glauben an Checks, die man lesen kann, Alerts, die man ernst nimmt, und Reports, die der Vorstand versteht. Datenklo ist die deutsche Datenqualitäts-Schicht für ML- und Analytics-Teams — damit Modelle auf Wahrheit trainieren und Montagmorgen ohne Überraschungen beginnt.