Datenleiter - WinPure Alternative
Eine All-in-One-Plattform für Datenabgleich und Datenqualität zur Skalierung Ihrer Datenanforderungen mit präziser Genauigkeit und Time-to-Value
- Erkennung unscharfer, phonetischer und exakter Übereinstimmungen für höhere Genauigkeit
- Einfache Skalierbarkeit zur Verarbeitung von mehr als 2 Milliarden Datensätzen für den Unternehmenseinsatz
- Integrierter Pattern Designer & Builder für die Validierung eigener Datensätze
- Keine Beschränkungen für die maximale Anzahl von Datensätzen pro Projekt
Kundengeschichten
Sehen Sie, was unsere Kunden sagen...
DataMatch Enterprise war viel einfacher zu verwenden als die anderen Lösungen, die wir uns angesehen haben. Die Möglichkeit, die Datenbereinigung und den Datenabgleich zu automatisieren, hat uns jedes Jahr Hunderte von Personenstunden eingespart
DataMatch Enterprise ist eine effiziente, effektive und relativ einfach zu bedienende Software
Wir konnten diese Berichte vorher nicht erstellen. Jetzt ist DataMatch zu einem festen Bestandteil meiner Tool-Suite geworden, mit der ich arbeite!
Unsere Unterscheidungsmerkmale
DataMatch Enterprise oder WinPure - Sie wählen
Intuitive Reinigungs- und Standardisierungsfunktionen
Profitieren Sie von einer Reihe von Feldparsing- und Bereinigungstransformationen mit nur einem Klick sowie von Standardisierungsoptionen, die in einer übersichtlichen Benutzeroberfläche für maximale Benutzerfreundlichkeit und Geschwindigkeit sorgen.
Definieren Sie mit dem integrierten Pattern Builder eigene Muster für die jeweiligen Felder, oder erstellen Sie Kopien vorhandener Felder, auf die Sie Änderungen an der Datenqualität anwenden können, um die Arbeit zu erleichtern.
Flexible Matching-Optionen
Wählen Sie zwischen, innerhalb oder allen Übereinstimmungskonfigurationen, um zu definieren, wie Ihre Datenquellen abgeglichen werden sollen, indem Sie entweder nach Übereinstimmungen zwischen Daten, Übereinstimmungen innerhalb jeder Datenquelle oder beides suchen. Wählen Sie genaue, unscharfe, numerische oder phonetische Übereinstimmungstypen aus, um verschiedene Arten von Variationen zu erkennen. Konfigurieren Sie ganz einfach die Übereinstimmungsschwellenwerte, um die Anzahl der falsch positiven Ergebnisse zu beeinflussen.
Data Ladder Solution | DataMatch Enterprise (DME: Desktop) | DataMatch Enterprise + Address Verification (DME + CASS:Desktop) | DataMatch Enterprise (DMES: Server) | DataMatch Enterprise Server + Api (DMES + API:Server) |
---|---|---|---|---|
Fuzzy Matching | Yes(Advanced Weight System, Advanced Algorithms) | Yes(Advanced Weight System, Advanced Algorithms) | Yes(Advanced Weight System, Advanced Algorithms) | Yes(Advanced Weight System, Advanced Algorithms) |
Profiling | Advanced (Pattern Delection and Outlier Monitoring) | Advanced (Pattern Delection and Outlier Monitoring) | Advanced (Pattern Delection and Outlier Monitoring) | Advanced (Pattern Delection and Outlier Monitoring) |
Speed | 1 Million Rec. 10 to 45 Minutes | 1 Million Rec. 5 to 20 Minutes | 1 Million Rec. 5 to 20 Minutes | 1 Million Rec. 5 to 20 Minutes (Web Services - Response Time In Milliseconds) |
Users | 1 Desktop | 1 Desktop | 3 Virtual Machines on 1 server | 3 Virtual Machines on 1 server (Web Services - Response Time In Milliseconds) |
Records | No Imposed Limit(Tested on 50 Million+) | No Imposed Limit(Tested on 50 Million+) | No Imposed Limit(Tested on 100 Million+) | No Imposed Limit(Tested on 1 Billion+) |
Number of Tables | 10+ | 10+ | Unlimited in Theory | Unlimited in Theory |
Upgradable* | YES | YES | YES | NO |
Regex | YES | YES | YES | YES |
Scheduler | YES | YES | YES | YES |
Wordsmith | YES | YES | YES | YES |
Report Building | YES | YES | YES | YES |
Address Verification | NO | YES | YES | YES |
Support | Platinum: Same Day Email/Phone Based Response(Before 4:00 PM EST) | Platinum: Same Day Email/Phone Based Response(Before 4:00 PM EST) | Platinum: Same Day Email/Phone Based Response(Before 4:00 PM EST) | Platinum: Same Day Email/Phone Based Response(Before 4:00 PM EST) |
Training | 2 HRS | 2 HRS | 5 HRS | 10 HRS |
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Zusammenführen von Daten aus mehreren Quellen – Herausforderungen und Lösungen
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