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.
Vertrauenswürdig von
Vertrauenswürdig von
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.
Betrugsprävention
Erkennen Sie betrügerische Aktivitäten wie überfällige Zahlungen oder Mehrfachforderungen innerhalb oder über mehrere Datensätze hinweg mit eindeutigen Identifikatoren.
Niedrigere Kundenakquisitionskosten
Entfernen Sie Duplikate aus Kontaktlisten, CRM-Systemen und Datenbanken, um Marketingausgaben für fehlerhafte und überflüssige Leads zu vermeiden.
Einhaltung von Vorschriften
Präziser Abgleich von Datensätzen mit Überwachungslisten zur Einhaltung von Bundesvorschriften wie OFAC, KYC, AML und vielem mehr.
Geringere Zeit bis zur Einsichtnahme
Verbessern Sie die Zeit bis zur Einsichtnahme von Wochen auf Stunden, indem Sie Hunderte von Arbeitsstunden einsparen und Projekte Wochen vor der Deadline abschließen.
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
Einfach ausgedrückt, ist eine Entität ein einzelnes, einzigartiges Objekt, das in der realen Welt existiert. Im Bereich der Datenverwaltung wird das Wort Entität normalerweise zur Beschreibung einer Person, eines Kunden, eines Mitarbeiters, eines Produkts, einer Organisation usw. verwendet.
Angesichts des exponentiellen Datenwachstums ist ein groß angelegter Prozess zur Auflösung von Entitäten erforderlich, der sich über mehrere Quellen erstrecken, mit Millionen von Entitäten gleichzeitig arbeiten, unterschiedliche Datenformate und -standards berücksichtigen sowie Informationen bündeln und zusammenführen kann, um Datenverluste zu vermeiden.
bereit? Lass uns gehen
Probieren Sie es jetzt aus oder holen Sie sich eine Demo mit einem Experten!
„*“ zeigt erforderliche Felder an