Software zum Bereinigen von Daten
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Definition
Was ist Datenbereinigung?
Data Scrubbing, auch Data Cleansing genannt, ist der Prozess, bei dem Inkonsistenzen, Ungenauigkeiten, Unvollständigkeit und andere unordentliche Daten identifiziert und dann bereinigt werden, um saubere und standardisierte Daten im gesamten Unternehmen zu erhalten, insbesondere für nachgelagerte Analyseanwendungen, die Geschäftsprozesse und Entscheidungsfindung unterstützen .
Data-Scrubbing-Software erreicht dies, indem zunächst Datenprofile erstellt, Standardisierungstechniken angewendet und dann Entitäten in unternehmensweiten Systemen oder innerhalb eines Datensatzes zu Anreicherungs- und Deduplizierungszwecken abgeglichen werden.
Verfahren
Wie funktioniert das Daten-Scrubbing?
Datenintegration
Stellen Sie eine Verbindung zu Datenquellen her und laden Sie Daten aus verschiedenen Quellen, wie z. B. lokalen Dateien, relationalen Datenbankservern, CRMs oder anderen Webanwendungen.
Datenbereinigung
Führen Sie Datenbereinigungsaktivitäten durch , um statistische und strukturelle Anomalien aus Datenwerten zu entfernen, z. B. Entfernen von führenden und abschließenden Leerzeichen, Ersetzen von Nullwerten, Beheben von Interpunktionsfehlern und mehr.
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 Daten für den Abgleich und die Deduplizierung vor .
Datenprofilierung
Führen Sie Profilerstellungs- und Gültigkeitsprüfungen durch , um die Datenqualität zu bewerten, aktuelle Datenprofilberichte zu erstellen und potenzielle Möglichkeiten zur Datenbereinigung zu identifizieren.
Mustererkennung und -validierung
Erkennen Sie versteckte Muster in Ihren Datenspalten, führen Sie Validierungsprüfungen durch und transformieren Sie ungültige Informationen, sodass alle Werte dem gültigen Muster folgen.
Dublettenerkennung
Identifizieren Sie in Ihren Datensätzen vorhandene Duplikate , indem Sie geeignete Datenabgleichsalgorithmen ausführen und unscharfe , numerische, exakte oder phonetische Variationen derselben Daten erkennen.
Lösung
Lassen Sie Data Ladder Ihren Datenbereinigungsprozess durchführen
Sehen Sie sich DataMatch Enterprise bei der Arbeit an
DataMatch Enterprise ist eine sehr visuelle und intuitive Datenbereinigungssoftware, die über eine Reihe von Funktionen verfügt, um Datenfehler in großem Maßstab auf intuitive und kostengünstige Weise zu überprüfen, abzugleichen und zu entfernen.
DataMatch nutzt eine Vielzahl von branchenüblichen und proprietären Algorithmen, um phonetische, unscharfe , falsch eingegebene und abgekürzte Variationen zu erkennen. Mit der Suite können Sie skalierbare Konfigurationen für die Datenstandardisierung , Deduplizierung , Datensatzverknüpfung , Erweiterung und Anreicherung über Datensätze aus mehreren und unterschiedlichen Quellen hinweg erstellen, z. B. Excel, Textdateien, SQL- und Hadoop-basierte Repositorys und APIs.
Geschäftsvorteile
Wie können Sie von Datenbereinigung profitieren?
Gleichen Sie doppelte Einträge ab
Identifizieren und entfernen Sie doppelte Firmenkonten und Kundennamen, um die Verarbeitung mehrerer Rechnungen und doppelter Marketingkampagnen zu vermeiden.
Stellen Sie die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicher
Untersuchen Sie Datenfehler, um verschiedene bundesstaatliche und internationale Vorschriften zu erfüllen, einschließlich KYC, AML, OFAC und DSGVO.
Definieren Sie Datenstandards und -regeln
Setzen Sie ein unternehmensweites Datenqualitäts-Framework mit Datenregeln, Dateinamenskonventionen und Formaten für betriebliche Effizienz durch.
Verbessern Sie die Kundenausrichtung
Bereinigen Sie Kontaktnamen, Adressen, E-Mail- und Telefondatensätze, um höhere Ziele bei der Kundengewinnung und -bindung zu erreichen und den Umsatz zu steigern.
Daten für umsetzbare Erkenntnisse vorbereiten
Beheben Sie Datenanomalien, einschließlich verschiedener Formate, um Daten aufzubereiten, um genaue analytische Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung zu gewinnen.
Verbessern Sie die Mitarbeiterproduktivität
Überwinden Sie Probleme mit dem Datenverfall, um den Mitarbeitern erhebliche Arbeitsstunden für die Überprüfung von Kontaktadressen, E-Mail- und Telefondaten zu ersparen.
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
- Der Datenbereinigungsprozess kann in fünf Phasen geplant werden:
- Definieren und planen: Identifizieren Sie die Daten, die für den täglichen Prozess Ihres Betriebs wichtig sind.
- Bewerten: Verstehen Sie, was bereinigt werden muss, welche Informationen fehlen und was gelöscht werden kann.
- Ausführen: Es ist an der Zeit, den Bereinigungsprozess durchzuführen. Erstellen Sie Workflows, um den Datenfluss zu standardisieren und zu bereinigen, um die Automatisierung des Prozesses zu vereinfachen.
- Überprüfung: Prüfen und korrigieren Sie Daten, die nicht automatisch korrigiert werden können, z. B. Telefonnummern oder E-Mails.
- Verwalten und überwachen: Eine konsistente Auswertung und Überwachung von Daten ist wichtig, um eine zuverlässige Datenqualität zu gewährleisten.
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