Daten standardisierungs software
Konvertieren Sie Daten aus mehreren Formaten und unterschiedlichen Datenpunkten in ein konsistentes und verwendbares Format, um Ausreißer zu identifizieren und die Datenanalyse zu beschleunigen.
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Definition
Was ist Datenstandardisierung?
Datenstandardisierung ist der Prozess der Umwandlung von Daten in ein standardisiertes Format. Dies wird durch die Durchführung von Datenbereinigungs- und Standardisierungsaktivitäten erreicht, die eine konsistente und nutzbare Sicht auf Daten aus mehreren unterschiedlichen Quellen ergeben.
Unternehmen verwenden im Durchschnitt mehr als 50 Anwendungen mit unterschiedlichen Regeln und Formaten für die Dateneingabe und -speicherung. Darüber hinaus verursachen menschliche Fehler und Fehler inkonsistente Zeichensetzung und Großschreibung, ungültige Dateneingaben, unklare oder mehrfache Variationen von Akronymen usw. Unternehmen müssen solche Inkonsistenzen identifizieren und beheben, indem sie Techniken zur Datenstandardisierung implementieren, um eine zuverlässige Datenqualität zu gewährleisten.
Verfahren
Wie funktioniert die Datenstandardisierung?
Daten kombinieren und profilieren
Führen Sie Daten an einem Ort zusammen und erstellen Sie einen schnellen Datenzusammenfassungsbericht , um fehlende, unvollständige oder ungültige Werte hervorzuheben und potenzielle Möglichkeiten zur Datenbereinigung zu identifizieren.
Spalten analysieren und zusammenführen
Führen Sie Datenfelder gegen ein Wörterbuch von Wörtern aus, um untergeordnete Datenelemente (wie Straßenname und Hausnummer für Adresse) zu identifizieren, und führen Sie Spalten zusammen, um benutzerdefinierten Formaten zu folgen.
Mustererkennung und -validierung
Erkennen Sie versteckte Muster in Ihren Datenspalten, führen Sie Validierungsprüfungen durch und transformieren Sie ungültige Informationen, sodass alle Werte dem standardisierten und akzeptablen Muster folgen.
Zeichen entfernen und ersetzen
Entfernen und ersetzen Sie führende und nachgestellte Leerzeichen , bestimmte Buchstaben oder Zahlen, nicht druckbare Zeichen und mehr.
Briefkästen umwandeln
Wandeln Sie Buchstaben in Zeichenfolgen um, um eine konsistente und standardisierte Ansicht über alle Datensätze zu gewährleisten.
Verwenden Sie das Wordsmith-Tool
Rufen Sie die sich am häufigsten wiederholenden Wörter in einem Datenfeld ab und entscheiden Sie sich, bestimmte Wörter zu markieren, zu ersetzen oder zu löschen, um eine Standardisierung zu erreichen, oder bereiten Sie Datenfür den Abgleich und die Deduplizierung vor .
Lösung
Überlassen Sie Data Ladder Ihre Datenstandardisierung
Sehen Sie sich DataMatch Enterprise bei der Arbeit an
DataMatch Enterprise ist ein sehr visuelles und intuitives Datenstandardisierungstool mit einer Reihe von Funktionen zum Inspizieren, Abgleichen und Beseitigen von Datenfehlern in großem Maßstab auf intuitive und kostengünstige Weise.
DME bietet eine Vielzahl von Funktionen, die Ihren Datenstandardisierungsprozess einfacher, schneller und intelligenter machen. Der Pattern Builder verfügt über eine integrierte Musterbibliothek sowie einen visuellen Drag-and-Drop-Regex-Designer zum Erstellen benutzerdefinierter Muster. Darüber hinaus bietet DME auch eine umfassende Zentralisierung aller Ihrer Datenbereinigungsaktivitäten, sodass die gleichen Aktivitäten für alte, neue und kommende Datensätze ohne zusätzlichen Arbeitsaufwand durchgeführt werden können.
Geschäftsvorteile
Wie können Sie von der Datenstandardisierung profitieren?
Datenmaskierung für Compliance
Transformieren Sie Datenwerte mithilfe von Mustern und maskieren oder verbergen Sie alle sensiblen oder persönlich identifizierbaren Informationen, um die Datenkonformität sicherzustellen.
Duplikate identifizieren und entfernen
Einheitlichkeit in Formaten und Mustern erleichtert die Genauigkeit der Abgleichalgorithmen beim Auffinden exakter, unscharfer, phonetischer Übereinstimmungen sowie doppelter Datensätze.
Höherer Marketing-ROI
Analysieren Sie Namen und Adressen oder standardisieren Sie Firmen-, E-Mail- und Telefondatensatzformate in CRM, um E-Mail- und Direktmailing-Kampagnen zu optimieren.
Verbessern Sie die Produktivität der Mitarbeiter
Automatisieren Sie die Datenstandardisierung für Millionen von Datensätzen, um Vertrieb, Daten und das IT-Team Hunderte von Stunden bei der Validierung und Aufsicht zu sparen.
Bessere Entscheidungsfindung
Die Implementierung unternehmensweiter Datenregeln ermöglicht es Managern, aufgrund von fehler- und duplikatfreien Daten fundiertere Entscheidungen zu treffen.
Kosten minimieren
Durch konsistente und fehlerfreie Daten können potenzielle Umsatzverluste aufgrund von CRM-Datenverfall, Rechnungsüberzahlungen und Strafen bei Nichteinhaltung vermieden werden.
Lass uns vergleichen
Wie genau ist unsere Lösung?
Bei internen Implementierungen besteht eine Wahrscheinlichkeit von 10 %, dass internes Personal verloren geht, sodass über 5 Jahre hinweg die Hälfte der internen Implementierungen das Kernmitglied verlieren, das das Matching-Programm durchgeführt und verstanden hat.
Detaillierte Tests wurden an 15 verschiedenen Produktvergleichen mit Universitäten, Behörden und privaten Unternehmen durchgeführt (80.000 bis 8 Mio. Datensätze) und die folgenden Ergebnisse wurden gefunden: (Hinweis: Dies schließt die Auswirkungen von falsch positiven Ergebnissen ein)
| Features of the solution | Data Ladder | IBM Quality Stage | SAS Dataflux | In-House Solutions | Comments |
|---|---|---|---|---|---|
| Match Accuracy (Between 40K to 8M record samples) | 96% | 91% | 84% | 65-85% | Multi-threaded, in-memory, no-SQL processing to optimize for speed and accuracy. Speed is important, because the more match iterations you can run, the more accurate your results will be. |
| Software Speed | Very Fast | Fast | Fast | Slow | A metric for ease of use. Here speed indicates time to first result, not necessary full cleansing. |
| Time to First Result | 15 Minutes | 2 Months+ | 2 Months+ | 3 Months+ | |
| Purchasing/Licensing Costing | 80 to 95% Below Competition | $370K+ | $220K+ | $250K+ | Includes base license costs. |
Häufig gestellte Fragen
Haben Sie weitere Fragen? Schau dir das an
Die größte Herausforderung bei der Standardisierung von Daten ist die Datenintegration, da alle Anbieter ihre eigenen Datenhosting-Standards haben und das Zusammenführen von Daten und das Auflösen von Schemaunterschieden ziemlich schwierig sein kann. Eine weitere große Herausforderung ist die Wiederholbarkeit und Skalierbarkeit von Datenstandardisierungstechniken, d. h. die Möglichkeit, die gleichen Datenbereinigungs- und Mustervalidierungsprüfungen für alte und kommende Datensätze verwenden zu können.
Unser Tool zur Datenstandardisierung hilft Ihnen, zunächst ein Profil Ihrer Daten zu erstellen, damit Sie einen Drilldown durchführen und potenzielle Probleme erkennen können, die sich auf die Berichterstellung auswirken könnten. Sobald Sie Ihre Daten verstanden haben, können Sie überflüssige Zeichen entfernen, die nicht dem erforderlichen Datenqualitätsstandard entsprechen, und mit erweiterten Funktionen wie Mustererkennung, integrierten Bibliotheken und Suchen und Ersetzen in großem Maßstab Standardisierungsregeln anwenden.
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