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8 Vorteile des Datenabgleichs, mit denen Sie Ihr Geschäft ausbauen können

In diesem Blog werden wir erörtern, was der Datenabgleich ist und welche Vorteile er mit sich bringt, die Unternehmen dabei helfen, ihre Business Intelligence zu verbessern und sich direkt auf das Endergebnis auszuwirken:

  1. Erstellen Sie „goldene“ Datensätze für die nachgelagerte Verwendung
  2. Arbeiten Sie mit sauberen Daten, denen Sie vertrauen können
  3. Daten für Business Intelligence vorbereiten
  4. Erhöhung der Datengenauigkeit
  5. Anreicherung der Daten für tiefere Einblicke
  6. Kundensegmentierung verfeinern
  7. Bessere Konformität gewährleisten
  8. Betrugsprävention automatisieren

Was ist Datenabgleich?

Datenabgleich – auch bekannt als Datensatzverknüpfung und Entitätsauflösung – bezieht sich auf die Aufgabe, zwei scheinbar unterschiedliche Datensätze über mehrere Datenquellen hinweg als ein und derselbe zu identifizieren und zuzuordnen.

Durch die Suche nach genaueren Übereinstimmungen können Unternehmen doppelte Datensätze leichter erkennen und diese entweder zusammenführen. Wählen Sie einen Stammsatz aus und verwerfen Sie die anderen identischen Einträge. Identifizieren Sie auch mögliche Übereinstimmungen, die in Wirklichkeit verschiedene Entitäten sind.

Aus diesem Grund wird der Datenabgleich als die wichtigste Funktion nach der Profilerstellung, der Bereinigung und den Standardisierungsaktivitäten angesehen.

Auf diese Weise ermöglicht der Datenabgleich den Unternehmen einen vollständigeren Überblick über jede Einheit. Kunden, Studenten, Patienten usw. – indem sie doppelte Werte ausschließt und sicherstellt, dass die in ihren Informationssystemen gespeicherten Daten sauber und genau sind.

Wie funktioniert der Datenabgleich?

DerDatenabgleich stützt sich auf mehrere Algorithmen, um Datensätze zu analysieren und Übereinstimmungen mit ähnlichen Einträgen zu finden. Der genaue Ansatz für den Datenabgleich ist jedoch unterschiedlich, je nachdem, ob es sich um einen deterministischen oder einen probabilistischen Abgleich handelt.

Beim deterministischen Abgleich werden Übereinstimmungen danach ermittelt, wie genau zwei oder mehr Einträge sind; auf einer 0- oder 1-Basis. Die Algorithmen verwenden festgelegte Regeln und Muster, um die Punktzahl zu bestimmen und eine Übereinstimmung zu ermitteln.

Beim probabilistischen Abgleich hingegen werden Übereinstimmungen auf der Grundlage einer Trefferquote oberhalb eines bestimmten Schwellenwerts zwischen 0 und 1 ermittelt.

Fuzzy-Logik-Algorithmen wie Jaro-Wrinkler ermitteln Wahrscheinlichkeiten auf der Grundlage von Assoziationen und Gewichtungen eindeutiger Identifizierungsdaten (Werte, die sich im Laufe der Zeit nicht ändern. Wie z. B. Sozialversicherungsnummer und Geburtsdatum). Und um festzustellen, inwieweit ein bestimmter Datensatz mit anderen Datensätzen übereinstimmt.

Wie wird der Datenabgleich in verschiedenen Branchen angewendet?

Obwohl das Ergebnis des Datenabgleichs darin besteht, genauere und eindeutige Datensätze aus mehreren ähnlichen Datensätzen zu finden. Die Anwendung ist von Branche zu Branche unterschiedlich. Hier ein genauer Blick darauf, wie der Datenabgleich in verschiedenen Kontexten angewendet wird:

  • Regierung und öffentlicher Sektor: Bundesbehörden und öffentliche Einrichtungen verlassen sich auf die Auflösung von Entitäten durch die Prüfung von PII-Daten wie SSN, Pass- und Lizenznummern, um Betrug aufzudecken und Compliance-Standards zu erfüllen. Und führen politische Analysen durch.
    Ein Beispiel hierfür ist das Justizministerium (DOJ), das mehrere tausend FOIA-Anträge bearbeitet. Jeder dieser Punkte muss richtig interpretiert und dem Antragsteller mitgeteilt werden. Und gründlich recherchiert.
    Durch den Datenabgleich konnte die Behörde Duplikate identifizieren und ein Feld von 4 Millionen auf 3 Millionen Datensätze reduzieren. Diese wurden nach der Filterung weiter auf 4.000 Datensätze reduziert. Die gesamte Deduplizierung dauerte nur vier Stunden, was bei manueller Durchführung mehrere Wochen gedauert hätte.
  • Bildung: Abgleich von Daten aus unterschiedlichen Quellen, wie z. B. demografische Informationen von Schülern und Lehrern, um die Leistung von Schülern zu messen. Unterscheiden Sie erfolgreiche von erfolglosen Unterrichtsmethoden, analysieren Sie Veränderungen in der Note. Ermittlung politischer Initiativen anhand von SLDS-Daten.

Ein Staat führte ein Programm zur Verknüpfung von Datensätzen mit einer Stichprobe durch und wertete die Anzahl der Studenten aus, die in einem Jahr eine postsekundäre Ausbildung in einer bestimmten Stadt besuchten. Die Stichprobe ergab, dass mit dem alten Programm 22 Prozent der 5.344 Schüler in dieser Stadt ein Hochschulstudium absolviert hatten.

Mit der Datenabgleichslösung von Data Ladder stieg diese Zahl auf fast 41 Prozent. Das ist fast das Doppelte der ersten Zahl. Weitere Informationen finden Sie in der SLDS-Fallstudie.

  • Bank- und Finanzwesen: Banken und Finanzdienstleistungsinstitute nutzen den Datenabgleich zur Identifizierung von Tätern im Rahmen von Initiativen zur Bekämpfung der Geldwäsche, zur Erfüllung von KYC-Anforderungen oder zur Durchführung von FICO-Kreditwürdigkeitsprüfungen.

Die Bell Bank führte einen Datenabgleich mit DataMatch Enterprise durch, um eine einheitliche, konsolidierte Sicht auf ihre Kunden und Lieferanten zu erhalten, die über mehrere Dienstleistungsbereiche verteilt sind. Vom Ruhestand zur Vermögensverwaltung.

Durch den Abgleich war die Bell Bank in der Lage, den Weg eines jeden Kunden durch die verschiedenen Bankdienstleistungen zu finden und zu verfolgen und die Betriebskosten zu senken. Weitere Informationen finden Sie in der Fallstudie der Bell Bank.

  • Gesundheitswesen: Organisationen des Gesundheitswesens nutzen den Patientenabgleich zwischen mehreren EHR-Datensätzen und Datenbanken über eindeutige Identifikatoren wie ONC, USPS und CAQH für eine einzige Patientenansicht, um die richtige Diagnose zu ermitteln und die richtigen Medikamente zu verschreiben.

St. John Associates nutzte die Datenbereinigung und den Datenabgleich, um die Deduplizierung von Bewerberdatensätzen zu skalieren. Das erspart ihnen Hunderte von Stunden, die sie mit dem Bereinigen und Abgleichen von Unterlagen verbringen. Klicken Sie hier für weitere Informationen.

  • Vertrieb und Marketing: Unternehmen müssen häufig Übereinstimmungen finden, um doppelte und fehlerhafte Kontakte in CRM- und relationalen Datenbanken zu entfernen. Die daraus resultierende einheitliche Kundensicht ermöglicht es Unternehmen, Upsell- und Cross-Sell-Aktivitäten zu verbessern und Omnichannel-Marketingkampagnen zu optimieren. Und den Marketing-ROI erhöhen.

TurnKey Auto Events – ein Marketingdienstleister für Autohändler – wollte die Verkäufe von Autohauspartnern mit Kundenkontakten abgleichen, um Verkaufsguthaben zu erhalten.

Mithilfe von DataMatch Enterprise wurden Datensätze aus verschiedenen Quellen abgeglichen, um eine konsolidierte, einheitliche Sicht auf potenzielle Autoverkäufe zu erstellen. Und entfernen Sie dabei in kürzester Zeit Duplikate und bereinigte Datensätze. Weitere Informationen finden Sie in der Fallstudie zu TurnKey Auto Events.

Vorteile des Datenabgleichs

Ein robustes Datenabgleichswerkzeug als Teil Ihres Datenqualitätsmanagements kann eine Vielzahl von Vorteilen mit sich bringen, wie z. B:

1. Erstellen Sie „goldene“ Datensätze für die nachgelagerte Verwendung

Data Cleansing - Benefits of Data Matching

Datenabgleich und -bereinigung Software hilft bei der Identifizierung, dem Abgleich und der Zusammenführung von Datensätzen, die in verschiedenen Informationssystemen gespeichert sind, um die Daten zu konsolidieren und eine einheitliche Kundenansicht zu erstellen. Einige Datenfelder, wie Name, Telefonnummer, Adresse usw., sind in den meisten Anwendungen gleich. Einige Systeme nutzen Tracking-Technologien, um tiefere Einblicke in die Kunden zu erhalten.

So sind beispielsweise die mit Marketing-Automatisierungstools wie Hubspot und Marketo gesammelten Daten in der Regel umfassend. Bereitstellung eines vollständigen Verlaufs der Interaktion eines potenziellen Kunden mit Ihrem Unternehmen über das Internet.

Besucht derselbe Kunde dagegen die Verkaufsstelle des Unternehmens persönlich. Die Menge der Daten, die der Vertreter sammeln und in das CRM-System eingeben würde, umfasst weniger Details. Auch hier besteht die Möglichkeit, dass die Informationen aufgrund menschlicher Fehler nicht übereinstimmen.

Mit dem Datenabgleich können Unternehmen über eine einzige Quelle der Wahrheit verfügen – die in verschiedenen Datenbanken und Datensätzen vorhandenen Daten werden abgeglichen und konsolidiert. Und zu einem Stammdatensatz oder „goldenen“ Datensatz zusammengeführt, der alle Informationen enthält, die Sie zu einem bestimmten Lead, Interessenten oder Kunden haben.

Mit einer vollständigen Kundensicht können Sie Ihre Marketing- und Vertriebsstrategien besser aufeinander abstimmen. Sie haben Zugang zu konkreten Erkenntnissen für Berichte und Analysen. Und letztlich fundierte Geschäftsentscheidungen für einen höheren ROI und Unternehmenswachstum zu treffen.

2. Arbeiten Sie mit sauberen Daten, denen Sie vertrauen können

Unternehmen nutzen ein weites Netz von Informationssystemen und Anwendungen, die eng miteinander verknüpft sind und die interne Dateninfrastruktur bilden.

Da Verbraucherdaten über verschiedene Kommunikationskanäle gesammelt werden. Es besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass die über verschiedene Medien eingegebenen Informationen nicht übereinstimmen.

Nehmen wir einen potenziellen Kandidaten, James O’Quinn, der in North Carolina lebt und bei Fiserv arbeitet. Er klickt auf eine Ihrer Google-Anzeigen und besucht eine Landing Page, auf der ein White Paper angeboten wird. Er füllt das Kontaktformular mit den folgenden Angaben aus:

NameE-MailRufnummerStandort
James O’Quinnj.oquinn@fiserv.com+184 222 483North Carolina

Diese Informationen werden in Ihrer CRM-Datenbank gespeichert. Nach der Lektüre des Weißbuchs. James beschließt, sich für Ihren monatlichen Newsletter anzumelden. Hierfür muss er ein separates Kontaktformular auf Ihrer Website ausfüllen. In dieser Form. Er gibt seine persönliche E-Mail-Adresse ein und nicht die geschäftliche.

NameE-MailRufnummerStandort
James Quinnjim.oq@gmail.com+184 222 483N. Carolina

In Ihrem CRM wird ein neuer Datensatz erstellt, der James als neuen Lead ausweist, da der Name und die E-Mail-Adresse diesmal anders lauten.

Ein paar Wochen später besucht James eine Messe und kommt mit Ihrem Unternehmen in Kontakt. Er setzt sich mit Ihrem Vertreter in Verbindung und informiert sich über die von Ihnen angebotenen Lösungen. Er zeigt Interesse und teilt Ihrem Vertreter seine geschäftlichen Kontaktinformationen mit. Ihr Vertreter erfasst die folgenden Informationen:

NameE-MailRufnummerStandort
Jim Quinnj.oquinn@fiser.com+184 222 2482Nordkarolina

Hier finden Sie eine Zusammenfassung aller Informationen, die James während seiner verschiedenen Interaktionen mit Ihrem Unternehmen gegeben hat:

InteraktionNameE-MailRufnummerStandort
White Paper AnmeldungJames O’Quinnj.oquinn@fiserv.com+184 222 483North Carolina
Anmeldung zum NewsletterJames Quinnjames.oq@gmail.com+184 222 483N. Carolina
MesseJim Quinnj.oquinn@fiserv.com+184 222 2482Nordkarolina

Die Unterschiede in den Informationen sind ziemlich offensichtlich. Jetzt gibt es drei Datensätze, die auf dieselbe Entität verweisen, und zwar in verschiedenen Systemen innerhalb des Unternehmens.

Mehrere Datensätze für dieselbe Person können zu verschiedenen Problemen führen. So wird beispielsweise eine einzige E-Mail mehrfach verschickt, und das auch noch mit falscher Namensschreibweise. Dies kann sich erheblich auf die Kundenerfahrung auswirken, noch bevor der Kunde zu einem potenziellen Kunden wird.

Dies ist nur ein Beispiel für die Hunderte von Szenarien, in denen doppelte Datensätze Ihr Unternehmen beeinträchtigen können.

Das ist der Punkt, an dem Datenbereinigung und Deduplizierung ins Spiel kommen. Datenabgleichswerkzeuge wie DataMatch Enterprise nutzen die beste Fuzzy-Matching-Technologie der Branche. Um doppelte Datensätze zu identifizieren, die über Ihre verschiedenen Datenspeicher verstreut sind.

Zuweisung von Punkten für den Grad der Übereinstimmung, um falsch positive Ergebnisse zu vermeiden.

Die Lösung ermöglicht auch die Erstellung von Profilen für Ihre Daten innerhalb von Minuten, sodass Sie wissen, welche Probleme in den Unternehmensdaten bestehen.

Die Deduplizierung verbessert nicht nur die Kundenerfahrung, sondern reduziert auch die Anzahl der Datensätze in einer Datenbank. Dies führt zu einem geringeren Platzverbrauch und verringert die Belastung von Client und Server, wenn eine Anwendung die Daten zur Verarbeitung aufruft.

3. Daten für Business Intelligence vorbereiten

Bevor die Daten für einen Prozess oder eine Anwendung verwendet werden können, müssen sie aufbereitet werden, was auch als Datenvorverarbeitung bezeichnet wird. Ein wichtiger Schritt beim maschinellen Lernen.

Sie muss auf die Anforderungen des jeweiligen Vorgangs abgestimmt sein. Um eine Vorstellung von der Bedeutung der Datenaufbereitung zu bekommen. Etwa 22.000 Dollar pro Datenanalysten und Jahr werden für die Aufbereitung von Unternehmensdaten für Berichte und Analysen ausgegeben.

Ein typisches Analyse- und maschinelles Lernprojekt umfasst die Verwendung von Daten aus etwa 6 oder mehr Quellen . Aufgrund der unterschiedlichen Datenformate in den verschiedenen Datenbanken müssen die Daten lediglich aufbereitet, bereinigt und standardisiert werden.

DieAnalyse für Business Intelligence nimmt also 80 % der Gesamtzeit in Anspruch, während nur 20 % der Zeit für die eigentliche Analyse aufgewendet werden.

Um den Aufwand zu reduzieren und die Abhängigkeit von IT-Ressourcen zu verringern, bieten Datenabgleichs-Tools robuste Self-Service-Funktionen zur Datenaufbereitung. Sicherstellen, dass jeder Datensatz aus der gleichen Art von Daten besteht.

Tools für den Datenabgleich automatisieren den Prozess des Aussiebens der Rohdaten durch mehrere Schichten, Profiling, Bereinigung, Deduplizierung und Zusammenführung, um durch Analysen genaue Erkenntnisse zu gewinnen.

Mit DataMatch Enterprise können Sie Hunderte von Millionen von Datensätzen innerhalb und zwischen Datenquellen standardisieren und bereinigen, um sie zu normalisieren. Konvertieren Sie Bezeichnungen (Hausnummer, Hausnummer, H# in Hausnummer) in das, was Ihr System erkennt, ändern Sie die Groß- und Kleinschreibung, entfernen Sie bestimmte Zeichen oder Wörter, führen Sie Felder zusammen und vieles mehr.

Dazu gehört auch die Umwandlung numerischer Daten wie Telefonnummern in das vorgesehene Format.Das gleiche Muster wird für die übrigen Felder angewandt.

Nachdem diese Schritte abgeschlossen sind, können Sie Ihre Daten durch den Abgleich-/Duplizierungsprozess laufen lassen. Oder exportieren Sie sie in Ihr Data Warehouse für analytische Berichte und weitere Analysen.

Die Datenaufbereitung durch Abgleich stellt sicher, dass Ihre Daten eine angemessene Struktur aufweisen. Und es ist bereit für BI-Systeme, die Daten genau auszuwählen und hochwertige Erkenntnisse zu generieren.

4. Erhöhung der Datengenauigkeit

Damit Unternehmen erfolgreich sein können, müssen sie ihre begrenzten Ressourcen so effizient wie möglich einsetzen. Allerdings werden Human- und Kapitalressourcen in der Regel durch Fehlentscheidungen verschwendet, die auf ungenauen Aufzeichnungen und Daten beruhen.

Mit dem Datenabgleich können Unternehmen die Genauigkeit in allen Geschäftsbereichen optimieren. Dadurch werden die Produktivität des Teams und die Gesamteffizienz verbessert. Wenn die Vertriebsabteilung zum Beispiel über genaue Lead-Daten verfügt.

Die Vertreter verfügen über bessere Erkenntnisse, um potenzielle Kunden anzusprechen, und haben eine höhere Chance, sie in Kunden zu verwandeln.

Der Datenabgleich erleichtert die Standardisierung . Da Datensätze in verschiedenen Formaten gespeichert werden, bieten Datenabgleichstools die Möglichkeit, einen Standard zu definieren.

Wdie flächendeckend umgesetzt werden können. Dies erleichtert das Sortieren von Daten nach bestimmten Feldern und ermöglicht den Nutzern jederzeit den Zugriff auf vollständige und genaue Daten.

5. Daten für tiefere Einblicke anreichern

Der Datenabgleich ermöglicht die Nutzung der Vorteile der Datenanreicherung. Dabei werden Daten aus maßgeblichen Drittquellen mit der bestehenden internen Datenbank zusammengeführt.

Durch die Verbesserung der Qualität und Konsistenz von Verbraucherdaten können Unternehmen ihre Marketing-, Vertriebs-, Produktions- und anderen Prozesse besser optimieren.

Scoring und Profiling sind in der Regel die ersten Schritte, bevor eine nachgelagerte Datenanreicherung erfolgen kann.

Die Kontaktangaben der Verbraucher werden überprüft, fragwürdige Daten werden markiert. Und die Adressinformationen sind standardisiert, um sicherzustellen, dass ungenaue Daten keine Auswirkungen auf die Business Intelligence haben.

Der nächste Schritt besteht darin, zusätzliche Erkenntnisse aus externen Quellen zu gewinnen, um ein umfassenderes, datenintensives Verbraucherprofil zu erstellen.

Daten aus Drittquellen können Finanzdaten, soziale Interessen, Kfz-Daten und Lebensereignisse umfassen. Diese können auf der Grundlage der zusätzlichen Informationen, die über die zuverlässigsten und bevorzugten Kommunikationskanäle verfügbar sind, gesammelt werden.

Die angereicherten Daten füllen alle Lücken in den Verbraucherdaten und liefern Ihnen ein vollständiges Datenblatt über das „Was“ und „Wie“ Ihrer Zielgruppe. So können Sie Ihre Geschäftsprozesse verbessern und das Kundenerlebnis insgesamt steigern.

6. Kundensegmentierung verfeinern

Für jede Marketing- und Vertriebskampagne spielt die Kundensegmentierung eine entscheidende Rolle, vor allem in Big-Data-Unternehmen. Es ist bekannt, dass Marketingkampagnen, die auf Kundensegmentierung beruhen, eine durchschnittliche ROI-Steigerung um 760 Prozent.

Demand Generation Marketer haben in der Regel Schwierigkeiten, die Grenzen zu definieren, die die Personalisierungsbemühungen ihrer Marketingkampagnen behindern. Der Übeltäter? Ungenaue, unvollständige Daten.

Bietet eine Kombination aus Datenanreicherung und Überprüfungsfunktionen. Data-Matching-Tools helfen Ihnen, Ihre Zielgruppe auf der Grundlage mehrerer demografischer Faktoren zu identifizieren und zu klassifizieren. Dazu gehören Einkommen, Familienstand, Alter, Wohnort und mehr.

Genaue und vollständige Kundeninformationen helfen Ihnen, Interessen, Verhaltensweisen und andere sozioökonomische Faktoren für die Erstellung von Segmenten klar zu definieren.

ADamit können Sie Ihren Nachrichten eine persönliche Note verleihen. Mit der richtigen Art der Personalisierung können Sie die Effektivität Ihrer Vertriebs- und Marketingkampagnen maximieren, indem Sie relevantere Nachrichten für Ihre Kunden erstellen.

7. Bessere Einhaltung der Vorschriften gewährleisten

DieDatenschutzgrundverordnung (GDPR) zwingt Unternehmen, ihre Marketingstrategien für die europäischen Märkte sorgfältig zu überdenken. Der Datenabgleich kann eine wichtige Rolle dabei spielen, die Einhaltung dieser Verordnung zu gewährleisten.

Bevor Unternehmen mit einem Kunden in Kontakt treten können, müssen sie nach der Datenschutz-Grundverordnung um Erlaubnis bitten, die E-Mail-Adressen und andere personenbezogene Daten eines Kunden für ihre Marketingkampagnen zu verwenden.

Da die Kundeninteraktion über mehrere Kanäle erfolgt, wird es schwierig, die Zustimmung der Kunden einzuholen. Wenn die Daten uneinheitlich sind und auf verschiedenen Online-Plattformen variieren. Dadurch erhöht sich das Risiko, dass Strafen verhängt werden.

Mit dem Datenabgleich können die Unternehmen jedoch den Kreis der Kunden eingrenzen und wissen genau, mit welchem Kunden sie es zu tun haben. Sie müssen die Möglichkeit haben, um eine ausdrückliche Erlaubnis zu bitten.

DerOFAC-Abgleich ist ein weiterer Anwendungsfall für den Datenabgleich, den wir bei Data Ladder zunehmend beobachten. Das Office of Foreign Asset and Control (OFAC), eine Abteilung des US-Finanzministeriums. So werden schwarze Listen von Personen und Ländern erstellt, gegen die Wirtschafts- oder Handelssanktionen verhängt werden, um die Interessen des Bundes zu schützen.

Aus Gründen der Compliance müssen Unternehmen vor der Aufnahme von Geschäften Lieferantenlisten, einschließlich einzelner Transaktionen, mit den OFAC-Blacklists abgleichen– oder sie riskieren hohe Strafen.

Das Problem ist, dass Sie nicht immer exakte Übereinstimmungen haben werden. Anbieter, die auf der schwarzen Liste stehen, verwenden möglicherweise Pseudonyme, und die Daten in Ihrer Anbieterdatenbank könnten falsch eingegeben worden sein.. Das bedeutet, dass Ihre Software für den Datenabgleich möglicherweise keine Übereinstimmungen findet und gegen Vorschriften verstößt.

Mit unseren Lösungen können Sie sicherstellen, dass Zahlungen und Lieferanten mit OFAC-Datenbanken abgeglichen werden. Entweder in Echtzeit oder in Stapelladungen.

8. Automatisierung der Betrugsbekämpfung

Die meisten Gesundheitseinrichtungen und Aufsichtsbehörden tragen enorme Verluste aufgrund von betrügerischen Zahlungen und Forderungen aufgrund von versteckten Beziehungen zwischen Einrichtungen.

Die Daten liegen in der Regel in Form von Computereinträgen vor, die abteilungs- oder branchenübergreifend in verschiedene Systeme eingegeben wurden.

Betrüger machen sich mehrere Datensätze zunutze, die an verschiedenen Stellen in einem Unternehmen gespeichert sind. Dadurch entstehen Diskrepanzen, die eine Rückverfolgung zu den ursprünglichen, echten Aufzeichnungen erschweren.

In einigen Fällen nutzen Mitarbeiter betrügerische Taktiken, um Unterlagen wie Finanzberichte, Beschaffungsbelege usw. zu ihrem persönlichen Vorteil zu fälschen.

Datenabgleichssoftware verwendet erstklassige Fuzzy-Abgleichsalgorithmen, um Beziehungen zwischen verschiedenen Datensätzen zu erkennen. Das kann helfen, die Wahrheit hinter dem Betrug aufzudecken.

Diese Technik ermöglicht es den Unternehmen, die einzelnen Schritte zurückzuverfolgen, was die Ermittlungen erleichtert, um die Ursache des Problems zu finden.

Die Mehrheit der staatlichen Stellen im Vereinigten Königreich nimmt an der Nationalen Betrugsinitiative. Daher sind sie verpflichtet, einen computergestützten Datenabgleich vorzunehmen.

DataMatch Enterprise – die schnellste und genaueste Software für den Datenabgleich

Ergebnisse des Datenabgleichs - Vorteile des Datenabgleichs
Ergebnisse des Datenabgleichs – Vorteile des Datenabgleichs

DataMatch Unternehmen ist eine hochgradig visuelle Datenbereinigungsanwendung, die speziell für die Lösung von Problemen mit der Qualität von Kunden- und Kontaktdaten entwickelt wurde. Die Plattform nutzt mehrere proprietäre und Standardalgorithmen, um phonetische, unscharfe, falsch geschriebene, abgekürzte und domänenspezifische Varianten zu erkennen.

Erstellen Sie skalierbare Konfigurationen für Deduplizierung und Datensatzverknüpfung, Unterdrückung, Anreicherung, Extraktion und Standardisierung von Geschäfts- und Kundendaten. Und schaffen Sie eine Single Source of Truth, um die Wirkung Ihrer Daten im gesamten Unternehmen zu maximieren.

Laden Sie das Datenblatt herunter und sehen Sie, wie wir Ihrem Unternehmen helfen können zu wachsen!

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