Datendeduplizierungs
software
Finden Sie doppelte Datensätze – auch ohne eindeutige Kennungen und exakte Datenwerte –, indem Sie eine Kombination aus fortschrittlichen probabilistischen und deterministischen Algorithmen nutzen und unscharfe , phonetische , falsch verschlüsselte und abgekürzte Varianten von Datenwerten identifizieren.
Vertrauenswürdig von
Vertrauenswürdig von
DEFINiTION
Was ist Datendeduplizierung?
Bei der Datendeduplizierung werden doppelte Elemente aus Datenbanken und Listen entfernt, entweder durch manuellen Abgleich von Datensätzen oder durch Verwendung von Datenabgleichsalgorithmen zur automatischen Erkennung von Duplikaten. Der Zweck des Löschens von doppelten Zeilen/Datensätzen besteht darin, den zugrunde liegenden Datensatz zu bereinigen, um Produktivitätsverbesserungen zu erzielen, doppelte Sendungen einzusparen und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen.
Das manuelle Löschen von Duplikaten kann eine zeitaufwändige und fehleranfällige Aufgabe sein, weshalb Deduplizierungssoftware ein unverzichtbares Werkzeug für unternehmensweite Datenqualitätsinitiativen ist.
Leistungen
Warum benötigen Sie ein Tool zur Datendeduplizierung?
Identifizieren Sie verschiedene Arten von Duplikaten
Finden und lösen Sie verschiedene Arten von Duplikaten, einschließlich exakter, nicht-exakter oder variierender Werte, die in oder zwischen Datenquellen gespeichert sind.
Vermeiden Sie Datenverlust beim Deduplizieren
Verhindern Sie Datenverlust und stellen Sie sicher, dass die genaueste und umfassendste Ansicht einer Entität nach der Deduplizierung erhalten bleibt.
Führen Sie skalierbare Deduplizierung durch
Verwenden Sie erweiterte und skalierbare Funktionen für die CRM-Deduplizierung als die, die in CRMs wie HubSpot oder Salesforce integriert sind.
Benutzerdefiniertes Zusammenführungsverhalten implementieren
Nehmen Sie das Rätselraten bei der Datendeduplizierung ab, indem Sie benutzerdefinierte Zusammenführungs- und Überlebensregeln gemäß Ihren Anforderungen konfigurieren.
Backups und Archive vergleichen und integrieren
Reduzieren Sie die Anzahl der in Ihren Archiven vorhandenen Versionen, indem Sie wichtige Informationen mit dem neuesten Datensatz zusammenführen.
Verbessern Sie die Customer Journey
Nutzen Sie personalisierte Kundenerlebnisse, indem Sie die an verschiedenen Berührungspunkten erfassten Kundendaten deduplizieren.
Merkmale
Was kann die Datendeduplizierung von DME für Sie tun?
Mit DME können Sie Ihre Daten vorbereiten, bevor Sie sie deduplizieren, was eine erweiterte Datenprofilerstellung , Bereinigung und Standardisierung umfasst. Mit DME können Sie die erforderlichen Schritte ausführen, um die Deduplizierungsgenauigkeit zu gewährleisten, z. B. Mustererkennung, Wortersetzung, Umwandlung von Groß-/Kleinschreibung und Adressstandardisierung .
DME nutzt fortschrittliche Feld- und Datensatzabgleichstechniken, die Rechtschreibfehler, menschliche Tippfehler und konventionelle Variationen von Datenwerten berücksichtigen. DME kann Ähnlichkeiten zwischen Datensätzen bis auf Zeichenebene beurteilen. Darüber hinaus fortgeschritten Fuzzy-Matching Techniken werden auch verwendet, um Wörter und lange Sätze zu vergleichen.
DME führt leistungsstarke Datenabgleichsalgorithmen aus und kategorisiert Datensätze in doppelte Gruppen – alle Datensätze in einer doppelten Gruppe sind einander ähnlich (oder dupliziert). Jedem doppelten Datensatz wird außerdem eine Übereinstimmungsbewertung zugewiesen, die einen Einblick in die für die Übereinstimmung berechnete Übereinstimmungssicherheit gibt.
Die manuelle Überprüfung und Auswahl des Stammsatzes ist eine ziemlich mühsame Aufgabe. Aus diesem Grund verfügt DME über eine integrierte Möglichkeit, Regeln zu konfigurieren, die den Stammdatensatz und seine Duplikate automatisch bestimmen. Sie können beispielsweise basierend auf Ihrem Dataset den Stammdatensatz so konfigurieren, dass er den längsten Vornamen hat oder der zuletzt erstellt wurde usw.
DME kann Ihnen helfen, wichtige Informationen aus doppelten Datensätzen aufzubewahren, damit Sie keine Daten verlieren und eine vollständige und einzigartige Ansicht Ihrer Datenbank erhalten. Indem Sie bedingte Operationen zum Zusammenführen und Überschreiben von Datenwerten konfigurieren, können Sie Ihre Daten optimal nutzen.
Es gibt mehr
Was nimmst du sonst noch aus der Box?
Unsere Datendeduplizierungslösung verfügt über eine Reihe integrierter Funktionen, die jederzeit eine einfache, automatische und kostengünstige Datendeduplizierung ermöglichen.
- Live-Vorschau deduplizierter Daten
- Eindeutige und doppelte Datensatzauswahl
- Zeichen- und tokenbasierte Ähnlichkeitsprüfungen
- Phonetische und numerische Ähnlichkeitserkennung
- Scheduler für die automatische Datendeduplizierung
- Feinabstimmung des Deduplizierungsalgorithmus
- Datensätze zusammenführen und überschreiben
- Multiformat-Unterstützung für den Export von Ergebnissen
Benutzerregeln
Ein Werkzeug für alle
Datenanalysten
Geschäftsanwender
IT-Experten
Anfänger
Merkmale
Wir kümmern uns um Ihren kompletten DQM-Lebenszyklus
Importieren
Verbinden und Integrieren von Daten aus mehreren unterschiedlichen Quellen
Profilierung
Automatisieren Sie Datenqualitätsprüfungen und erhalten Sie sofortige Datenprofilberichte
Reinigen
Standardisierung und Transformation von Datensätzen durch verschiedene Operationen
Passend dazu
Ausführen branchenüblicher Algorithmen zum Datenabgleich auf Datensätzen
Deduplizierung
Eliminieren Sie doppelte Werte und Datensätze, um die Einzigartigkeit zu wahren.
Zusammenführen und Bereinigen
Konfigurieren Sie Zusammenführungs- und Überlebensregeln, um das Beste aus den Daten herauszuholen
Möchten Sie mehr wissen?
Sehen Sie sich die DME-Ressourcen an
Zusammenführen von Daten aus mehreren Quellen – Herausforderungen und Lösungen
Oops! Wir konnten dein Formular nicht lokalisieren.
Eine Kurzanleitung zur Adressstandardisierung und -überprüfung
Was ist Adressstandardisierung? Unter Adressstandardisierung versteht man den Prozess der Aktualisierung und Implementierung eines Standards oder Formats für Ihre Adressdaten. Schlechte Adressdaten sind ein komplexes
8 bewährte Verfahren zur Gewährleistung der Datenqualität auf Unternehmensebene
Im Februar 2020 übergab Facebook einen anonymisierten Datensatz an Social Science One – mit dem Ziel, Erkenntnisse über die Kommunikation und das Verhalten in den
Eine Kurzanleitung zur Adressstandardisierung und -überprüfung
Was ist Adressstandardisierung? Unter Adressstandardisierung versteht man den Prozess der Aktualisierung und Implementierung eines Standards oder Formats für Ihre Adressdaten. Schlechte Adressdaten sind ein komplexes
8 bewährte Verfahren zur Gewährleistung der Datenqualität auf Unternehmensebene
Im Februar 2020 übergab Facebook einen anonymisierten Datensatz an Social Science One – mit dem Ziel, Erkenntnisse über die Kommunikation und das Verhalten in den
Leitfaden zum Musterabgleich: Was bedeutet er und wie geht er?
In jeder Art von datenreicher Umgebung ist es einfach, Muster zu finden; das ist es, was mittelmäßige Spieler tun. Der Schlüssel liegt in der Feststellung,