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.

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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.