Software zur Datensatzverknüpfung
Maximieren Sie den Wert Ihrer Daten durch den Einsatz einer hochgradig visuellen Softwareanwendung – mit einer Genauigkeit von 96 % als Klassenbester bewertet -, die eine End-to-End-Lösung für das Bereinigen, Verknüpfen und Deduplizieren von Datensätzen bietet, um eine vollständige 360-Grad-Ansicht von Entitäten zu erhalten.
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Definition
Was bedeutet Datensatzverknüpfung?
Bei der Datensatzverknüpfung werden Datensätze aus zwei oder mehr unterschiedlichen Datenquellen verglichen, um festzustellen, ob sie sich auf dieselbe Einheit oder Person beziehen. Dieser Prozess ist recht einfach, wenn Sie standardisierte Datensätze haben, die eindeutige Bezeichner enthalten, aber er ist ziemlich schwierig, wenn Ihre Datensätze nicht einem standardisierten Format entsprechen oder keine eindeutig identifizierenden Datenattribute enthalten.
In solchen Fällen ist eine komplexe Regelerstellung erforderlich, um potenzielle eindeutige Bezeichner in Ihren Datensätzen zu ermitteln und Datensätze je nach der jedem Bezeichner zugewiesenen Gewichtung abzugleichen. Anhand der Abgleichsergebnisse werden die Datensätze miteinander verknüpft und überprüft, ob sie zur gleichen oder zu einer anderen Einheit gehören.
Verfahren
Wie funktioniert die Datensatzverknüpfung?
Vorverarbeitung
Sicherstellung einer zuverlässigen Datenqualität durch Datenbereinigung und Standardisierung, z. B. durch Korrektur ungültiger, falsch geschriebener oder ungültiger Daten sowie durch Überprüfung der Datengenauigkeit und -relevanz.
Feldvergleiche
Wählen Sie eine Kombination von Feldern aus und berechnen Sie die Wahrscheinlichkeit, dass ihre Werte ähnlich sind, indem Sie entsprechende Feldübereinstimmungsalgorithmen für unscharfe, numerische, phonetische oder domänenspezifische Vergleiche implementieren.
Datensatz-Deduplizierung
Konfigurieren Sie Regeln für die Bereinigung von Zusammenführungen, um Daten zu überschreiben, Duplikate zu entfernen und eine einzige, umfassende Ansicht der Entität zu erhalten.
Indizierung/Blockierung
Implementieren Sie Blockierungs- oder Indizierungstechniken, die die Anzahl der Vergleiche zwischen Datensätzen begrenzen und sie nur dann vergleichen, wenn sie mit hoher Wahrscheinlichkeit zur gleichen Entität gehören.
Klassifizierung und Bewertung
Klassifizierung von Datensätzen als erfolgreiche Übereinstimmung oder Nicht-Übereinstimmung auf der Grundlage der für die Feldähnlichkeit berechneten Übereinstimmungswerte und Auswertung der Ergebnisse mit verschiedenen Stufen und Gewichtungen, um eine maximale Genauigkeit der Datensatzverknüpfung zu erreichen.
Datensatz-Deduplizierung
Konfigurieren Sie Regeln für die Bereinigung von Zusammenführungen, um Daten zu überschreiben, Duplikate zu entfernen und eine einzige, umfassende Ansicht der Entität zu erhalten.
Lösung
Überlassen Sie Data Ladder den Prozess der Datensatzverknüpfung
Sehen Sie sich DataMatch Enterprise bei der Arbeit an
DataMatch Enterprise ist eine hochgradig visuelle und intuitive Softwareanwendung zur Verknüpfung von Datensätzen, die speziell zur Lösung von Problemen mit der Qualität von Kunden- und Kontaktdaten entwickelt wurde.
DataMatch nutzt mehrere branchenübliche und firmeneigene Algorithmen, um phonetische, unscharfe, falsch geschriebene und abgekürzte Varianten zu erkennen. Mit der Suite können Sie skalierbare Konfigurationen für Datenstandardisierung, Deduplizierung, Datensatzverknüpfung, Anreicherung und Anreicherung von Datensätzen aus verschiedenen Quellen wie Excel, Textdateien, SQL, Oracle, ODBC usw. erstellen.
Geschäftsvorteile
Wie können Sie von Record Linkage profitieren?
Verbesserung der Kundenerfahrung
Beseitigen Sie doppelte und fehlerhafte Datensätze und nutzen Sie die Daten, um die Reise und die Erfahrungen, die Sie Ihren Kunden bieten, zu verbessern.
Stärkung der Markenwahrnehmung
Verbessern Sie den Ruf Ihrer Marke, indem Sie Kunden und Mitarbeitern personalisierte, datengesteuerte Erlebnisse bieten.
Steigerung der betrieblichen Effizienz
Planen Sie die effektive Nutzung von Technologie, Ressourcen, Arbeitskräften und Geschäftsprozessen anhand vollständiger und umfassender Datensätze.
Beseitigung von Doppelarbeit
Vermeiden Sie die Verschwendung von Zeit, Aufwand und Marketingbudget für doppelte und nicht übereinstimmende Datensätze.
Zuverlässige Geschäftseinblicke gewinnen
Verbessern Sie Ihre Datenqualität, um fundierte Entscheidungen zu treffen und den nächsten Schritt für Ihr Unternehmen zu bestimmen.
Aufbau einer einzigen Quelle der Wahrheit
Erstellen Sie den Stammdatensatz, der zur einzigen Quelle der Wahrheit für das gesamte Unternehmen wird.
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
Wenn Ihre Datensätze mehrere Attribute haben, die einen Datensatz eindeutig identifizieren, können Vergleiche auf der Grundlage all dieser Spalten durchgeführt werden. Dies wird als deterministische Datensatzverknüpfung bezeichnet. Datensätze können als übereinstimmend betrachtet werden, wenn sie in einem einzigen Attribut oder einem festgelegten Schwellenwert übereinstimmen. Datenattribute wie die Sozialversicherungsnummer und die nationale ID sind gute Beispiele für eindeutig identifizierende Attribute, die für die deterministische Datensatzverknüpfung verwendet werden können.
Wenn Ihre Datensätze keine exakten, eindeutig identifizierenden Attribute enthalten, müssen Sie unscharfe (oder probabilistische) Techniken einsetzen, um Datensätze zu verknüpfen. In diesem Fall werden mehrere Attribute gewichtet und zusammen betrachtet, um Datensätze als übereinstimmend oder nicht übereinstimmend zu klassifizieren. Ein Beispiel für eine probabilistische Datensatzverknüpfung ist die Verwendung von Vorname, Nachname, Geburtsdatum und Adresse und deren Gewichtung, um mögliche Übereinstimmungen zu berechnen.
Bei der Verknüpfung von Datensätzen gibt es zahlreiche Herausforderungen, wie z. B. die Sicherstellung der Datenqualität durch Datenbereinigung und -standardisierung, die Validierung der Ergebnisse, um sicherzustellen, dass die Datensätze korrekt miteinander verknüpft sind, die Klassifizierung nicht klassifizierter Datensätze, die Abstimmung von Algorithmen zur Maximierung der Genauigkeit und die Bewältigung der rechnerischen Komplexität.
Verschiedene Bereiche und Branchen nutzen die Datensatzverknüpfung für unterschiedliche Zwecke. Sie werden beispielsweise für historische Recherchen in statistischen Ämtern, die Verknüpfung und Konsolidierung von Patientendatensätzen im Gesundheitswesen, die Aufdeckung von Betrug und Kriminalität, die Aufrechterhaltung der Qualität von Unternehmensdaten, die Implementierung von Stammdatenmanagement oder die Nutzung von Unternehmensdaten für Business Intelligence verwendet.
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