Wie die besten Fuzzy-Matching-Lösungen funktionieren: Kombination von bewährten und eigenen Algorithmen

Während der Datenabgleich früher eine einfache Tätigkeit war, haben sich im Laufe der Jahre Art, Format und Komplexität der Rohdaten geändert. Heutzutage reicht es nicht mehr aus, einen Abgleich zwischen zwei Feldern mit ähnlicher Schreibweise durchzuführen, um Duplikate auszusortieren, und es reicht auch nicht mehr aus, eine Art von Algorithmus einzusetzen, um Übereinstimmungen zu finden.

Heutzutage verwenden die besten Datenabgleichstools eine Kombination aus Algorithmen und eigenen Algorithmen, um selbst die schwierigsten Datenfelder auszusortieren und den Unternehmen zu helfen, ihre Datenabgleichsziele zu erreichen. Dieses Whitepaper befasst sich mit den Herausforderungen des Abgleichs, den verschiedenen Arten von Abgleichsalgorithmen und der Frage, wie eine erstklassige Software diese Algorithmen nutzt, um die Ziele des Datenabgleichs zu erreichen.

Want to know more?

Check out DME resources

Merging Data from Multiple Sources – Challenges and Solutions

Oops! Wir konnten dein Formular nicht lokalisieren.