Software zur Auflösung von Entitäten

Nahtlose Verknüpfung von Datensätzen innerhalb von Sekunden über Millionen von Datenpunkten aus unterschiedlichen Quellen. Nutzen Sie eine Reihe von Fuzzy-Matching-Algorithmen, um präzise Übereinstimmungen mit minimalen Fehlalarmen zu erzielen.

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Definition

Was bedeutet Entitätsauflösung?

Die Entitätsauflösung ist ein zentraler Datenqualitätsprozess, der dazu dient, Datensätze zu identifizieren, die sich auf dieselbe Entität innerhalb von oder in verschiedenen Datenquellen beziehen. Dies kann zu Deduplizierungs- und Bereinigungszwecken oder zur Anreicherung und Erstellung von Golden Records erfolgen, die Entitätsfragmente in Ihrem Unternehmen aufnehmen und ein einheitliches Entitätsprofil erstellen.

Da die Daten mit unerwarteter Geschwindigkeit wachsen, wird auch der Prozess der Entitätsauflösung immer komplizierter. Es ist schwierig, eindeutig identifizierende Attribute zu finden, die sich in verschiedenen Datenbanken für dieselben Entitäten befinden. Daher werden in den Bereichen Verbrechensaufdeckung, Strafverfolgung, Finanzen und Versicherungen usw. komplexe und spezialisierte Datenbereinigungs-, Abgleich- und Zusammenführungsfunktionen benötigt.

Verfahren

Wie funktioniert die Entitätsauflösung?

Verschlucken

Zusammenführung von Daten an einem Ort, da sie über verschiedene Quellen verstreut sind, und Lösung von widersprüchlichen Änderungen in Datenbankschemata, um eine weitere Verarbeitung zu ermöglichen.

Standardisierung von Daten

Behebung von Datenstandardisierungsproblemen, die im vorherigen Schritt hervorgehoben wurden, einschließlich des Auffüllens leerer Daten, des Ersetzens ungenauer oder ungültiger Informationen, der Standardisierung von Werten anhand definierter Muster und Formate usw.

Kanonisierung

Zusammenführen von Informationen aus doppelten Datensätzen mit Hilfe von kanonischen Regeln, so dass ein Maximum an Informationen in einem goldenen Datensatz zusammengefasst wird, der die Vollständigkeit dieser Entität darstellt.

Entdeckung von Daten

Erkennung und Hervorhebung von statistischen Anomalien, die in Form von fehlenden, unvollständigen oder ungültigen Datenwerten vorhanden sein können.

Verknüpfung von Entitätsdatensätzen

Abgleich von Datensätzen innerhalb und zwischen Datenbanken und Identifizierung potenzieller Datensätze, die sich auf dieselbe Person beziehen. In der Regel fehlt es den Datensätzen an standardisierten, eindeutig identifizierenden Attributen, so dass eine Kombination intelligenter Fuzzy-Matching-Algorithmen erforderlich sein kann, um die Genauigkeit zu erhöhen.

Kanonisierung

Zusammenführen von Informationen aus doppelten Datensätzen mit Hilfe von kanonischen Regeln, so dass ein Maximum an Informationen in einem goldenen Datensatz zusammengefasst wird, der die Vollständigkeit dieser Entität darstellt.

Lösung

Überlassen Sie Data Ladder die Abwicklung Ihres Entitätsauflösungsprozesses

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 einer Entitätsauflösung profitieren?

Auflösung der Kundenidentität

Bringen Sie widersprüchliche Identitäten in Einklang, indem Sie einheitliche Kundenprofile erstellen, um Kunden über alle Kanäle hinweg sicher zu verfolgen.

Verbesserter Patientenabgleich

Sorgen Sie für eine effiziente und rechtzeitige Diagnose und Behandlung im Gesundheitswesen, indem Sie Patienten-IDs korrekt mit EHR-Aufzeichnungen abgleichen.