Datenleiter – 360Science Alternative
Eine Datenqualitäts- und Matching-Engine aus einer Hand, die proprietäre Best-in-Class-Matching und intuitive Funktionen für optimale Genauigkeit und Benutzerfreundlichkeit nutzt.
- Eine Reihe von Ein-Klick-Listenbereinigungs- und Standardisierungsfunktionen
- Integrierter Pattern Designer & Builder für die Validierung von proprietären Datensätzen
- Flexible Matching-Optionen zur Erfüllung spezifischer Deduplizierungsanforderungen
- Keine Begrenzung der maximalen Anzahl von Jobs oder Datensätzen
Kundengeschichten
Sehen Sie, was unsere Kunden sagen...
DataMatch Enterprise war viel einfacher zu verwenden als die anderen Lösungen, die wir uns angesehen haben. Die Möglichkeit, die Datenbereinigung und den Datenabgleich zu automatisieren, hat uns jedes Jahr Hunderte von Personenstunden eingespart
DataMatch Enterprise ist eine effiziente, effektive und relativ einfach zu bedienende Software
Wir konnten diese Berichte vorher nicht erstellen. Jetzt ist DataMatch zu einem festen Bestandteil meiner Tool-Suite geworden, mit der ich arbeite!
Unsere Unterscheidungsmerkmale
DataMatch Enterprise oder MatchIt on Demand – Sie haben die Wahl
Intuitive Reinigungs- und Standardisierungsfunktionen
Haben Sie Listen, die bereinigt und normalisiert werden müssen? Nutzen Sie die benutzerfreundliche Data-Scrubbing- und Standardisierungs-Suite von DataMatch Enterprise, um Ihre CRM- und Datenbanklisten nach Ihren Bedürfnissen zu optimieren.
Beheben Sie Rechtschreib- und Groß-/Kleinschreibung, entfernen Sie führende und nachgestellte Leerzeichen, definieren Sie Feldmuster mit dem Pattern Builder oder profitieren Sie von wiederverwendbaren Workflows für die Batch- oder Echtzeitbereinigung.
Flexible Matching-Optionen
Wählen Sie zwischen, innerhalb oder allen Übereinstimmungskonfigurationen, um zu definieren, wie Ihre Datenquellen abgeglichen werden sollen, indem Sie entweder nach Übereinstimmungen zwischen Daten, Übereinstimmungen innerhalb jeder Datenquelle oder beides suchen. Wählen Sie genaue, unscharfe, numerische oder phonetische Übereinstimmungstypen aus, um verschiedene Arten von Variationen zu erkennen. Konfigurieren Sie ganz einfach die Übereinstimmungsschwellenwerte, um die Anzahl der falsch positiven Ergebnisse zu beeinflussen.
| Data Ladder Solution | DataMatch Enterprise (DME: Desktop) | DataMatch Enterprise + Address Verification (DME + CASS:Desktop) | DataMatch Enterprise (DMES: Server) | DataMatch Enterprise Server + Api (DMES + API:Server) |
|---|---|---|---|---|
| Fuzzy Matching | Yes(Advanced Weight System, Advanced Algorithms) | Yes(Advanced Weight System, Advanced Algorithms) | Yes(Advanced Weight System, Advanced Algorithms) | Yes(Advanced Weight System, Advanced Algorithms) |
| Profiling | Advanced (Pattern Delection and Outlier Monitoring) | Advanced (Pattern Delection and Outlier Monitoring) | Advanced (Pattern Delection and Outlier Monitoring) | Advanced (Pattern Delection and Outlier Monitoring) |
| Speed | 1 Million Rec. 10 to 45 Minutes | 1 Million Rec. 5 to 20 Minutes | 1 Million Rec. 5 to 20 Minutes | 1 Million Rec. 5 to 20 Minutes (Web Services - Response Time In Milliseconds) |
| Users | 1 Desktop | 1 Desktop | 3 Virtual Machines on 1 server | 3 Virtual Machines on 1 server (Web Services - Response Time In Milliseconds) |
| Records | No Imposed Limit(Tested on 50 Million+) | No Imposed Limit(Tested on 50 Million+) | No Imposed Limit(Tested on 100 Million+) | No Imposed Limit(Tested on 1 Billion+) |
| Number of Tables | 10+ | 10+ | Unlimited in Theory | Unlimited in Theory |
| Upgradable* | YES | YES | YES | NO |
| Regex | YES | YES | YES | YES |
| Scheduler | YES | YES | YES | YES |
| Wordsmith | YES | YES | YES | YES |
| Report Building | YES | YES | YES | YES |
| Address Verification | NO | YES | YES | YES |
| Support | Platinum: Same Day Email/Phone Based Response(Before 4:00 PM EST) | Platinum: Same Day Email/Phone Based Response(Before 4:00 PM EST) | Platinum: Same Day Email/Phone Based Response(Before 4:00 PM EST) | Platinum: Same Day Email/Phone Based Response(Before 4:00 PM EST) |
| Training | 2 HRS | 2 HRS | 5 HRS | 10 HRS |
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Zusammenführen von Daten aus mehreren Quellen – Herausforderungen und Lösungen
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Datenqualität im Gesundheitswesen – Herausforderungen, Beschränkungen und Schritte zur Qualitätsverbesserung
Der Zugang zu genauen, vollständigen und zeitnahen Daten ist in der Gesundheitsbranche entscheidend. Es Auswirkungen auf die Patientenversorgung wie auch den Staatshaushalt für die Aufrechterhaltung
Argumente für die Datenqualität: Was ist sie und warum ist sie wichtig?
Laut einer IDC-Studie klafft bei 30-50 % der Unternehmen eine Lücke zwischen ihren Datenerwartungen und der Realität. Ein genauerer Blick auf diese Statistik zeigt dies:
Datenqualität im Gesundheitswesen – Herausforderungen, Beschränkungen und Schritte zur Qualitätsverbesserung
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Datenqualitäts-API: Funktionen, Architektur und Vorteile
Bei einer Umfrage unter 1900 Datenteams nannten mehr als 60 % zu viele Datenquellen und inkonsistente Daten als größte Herausforderung für die Datenqualität. Doch wenn
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