Software für den Datenabgleich
Finden Sie mit unserer führenden All-in-One-Lösung für den Datenabgleich, die den gesamten Lebenszyklus der Datenqualität abdeckt, Übereinstimmungen mit beispielloser Geschwindigkeit und Genauigkeit:
- Integrieren und Importieren von Daten aus verschiedenen Quellen
- Bereinigung und Standardisierung von Datenwerten über alle Spalten hinweg
- Ausführung etablierter und hybrider Algorithmen zum Datenabgleich
- Analyse übereinstimmender Datensätze und Durchführung der Deduplizierung
- Zusammenführen und Bereinigen von Daten, um den Golden Record zu erhalten
- Exportieren oder Laden bereinigter und abgeglichener Daten zurück zur Quelle
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Kundengeschichten
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Es ist nicht nur die Software, die für uns sehr gut funktioniert, sondern auch der Fokus und das Wissen, das Data Ladder mitbringt
Dank Data Ladder haben wir unsere interne Vertriebsdatei erfolgreich bereinigt und mit neuen Leads abgeglichen, wodurch die Effizienz und der Umsatz erheblich verbessert wurden.
Wir konnten diese Berichte vorher nicht erstellen. DataMatch ist mittlerweile ein fester Bestandteil meiner Tool-Suite, mit der ich arbeite
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Zusammenführen von Daten aus mehreren Quellen – Herausforderungen und Lösungen
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Datenqualität im Gesundheitswesen – Herausforderungen, Beschränkungen und Schritte zur Qualitätsverbesserung
Der Zugang zu genauen, vollständigen und zeitnahen Daten ist in der Gesundheitsbranche entscheidend. Es Auswirkungen auf die Patientenversorgung wie auch den Staatshaushalt für die Aufrechterhaltung
Argumente für die Datenqualität: Was ist sie und warum ist sie wichtig?
Laut einer IDC-Studie klafft bei 30-50 % der Unternehmen eine Lücke zwischen ihren Datenerwartungen und der Realität. Ein genauerer Blick auf diese Statistik zeigt dies:
Datenqualität im Gesundheitswesen – Herausforderungen, Beschränkungen und Schritte zur Qualitätsverbesserung
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Datenqualitäts-API: Funktionen, Architektur und Vorteile
Bei einer Umfrage unter 1900 Datenteams nannten mehr als 60 % zu viele Datenquellen und inkonsistente Daten als größte Herausforderung für die Datenqualität. Doch wenn