{"id":62978,"date":"2021-03-29T00:00:00","date_gmt":"2021-03-29T04:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/warum-der-unscharfe-adressabgleich-fuer-saubere-listen-so-wichtig-ist\/"},"modified":"2026-01-01T11:46:15","modified_gmt":"2026-01-01T16:46:15","slug":"warum-der-unscharfe-adressabgleich-fuer-saubere-listen-so-wichtig-ist","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/de\/warum-der-unscharfe-adressabgleich-fuer-saubere-listen-so-wichtig-ist\/","title":{"rendered":"Warum der unscharfe Adressabgleich f\u00fcr saubere Listen so wichtig ist"},"content":{"rendered":"

Wenn Ihnen der Gedanke an einen Adressabgleich \u00fcber ein halbes Dutzend Quellen hinweg schon einmal in den Sinn gekommen ist, wissen Sie, dass dies alles andere als ein Spaziergang ist. Sie haben Tausende (wenn nicht sogar Millionen) von Adressen in PDF-Dateien, Excel-Dateien und Datenbanken gespeichert, von denen die meisten keinem bestimmten Format zuzuordnen sind. Sie verbringen viele frustrierende Stunden damit, Datens\u00e4tze zu verkn\u00fcpfen<\/a>, aber – und das ist das Schlimmste – Ihre manuellen Eingaben verschlimmern die Datenfehler und lassen Sie weiter im Chaos versinken.<\/p>\n

So wichtig saubere Adresslisten f\u00fcr Ihren allgemeinen Gesch\u00e4ftsbedarf auch sind, ein qualitativ hochwertiger Adressabgleich mit Fuzzy-Algorithmen kann sich als weitaus effektivere Methode erweisen. Sehen wir uns an, warum das so ist.<\/p>\n

Was ist der Adressabgleich? <\/b><\/h3>\n

Der Adressabgleich (auch Adressgeokodierung genannt) ist der Prozess der Bestimmung r\u00e4umlicher Standortdetails in Form von Standortkoordinaten (z. B. L\u00e4ngen- und Breitengrad, UTM, lokale Koordinaten, Landesebene usw.) f\u00fcr eine bestimmte Adresse. Beim Adressabgleich k\u00f6nnen beispielsweise die Felder Adresse, Ort, Bundesland und Postleitzahl verwendet werden, um Plus 4, die Pr\u00fcfziffer des Zustellpunkts, den Geocode Breitengrad und den Geocode L\u00e4ngengrad zu ermitteln (siehe Abbildung 1).<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Beim Abgleich werden die in einer Datenquelle gespeicherten Adressen mit einem r\u00e4umlichen Referenzdatensatz (z. B. Postleitzahlen, Stra\u00dfen, Flurst\u00fccke, St\u00e4dte usw.) abgeglichen. Die Adressen werden in kleinere Inkremente zerlegt, die dann mit den Adressangaben im Referenzdatensatz verglichen werden.<\/p>\n

Sobald die Adresse mit den r\u00e4umlichen Referenzdaten abgeglichen ist, wird sie interpoliert oder ihr werden Kartenkoordinaten durch einen Sch\u00e4tzwert zugewiesen.<\/p>\n

Bei gro\u00dfen Unternehmen und Konzernen kann dies bis zum Abgleich von Adressen aus verschiedenen Datenquellen gehen, um redundante und doppelte Adressen zu identifizieren und eine einheitliche Kundensicht<\/a> zu ermitteln.<\/p>\n

Anwendungen des Adressabgleichs <\/b><\/h3>\n

Der Adressabgleich wird von Unternehmen in einem breiten Spektrum von Branchen genutzt, von Marketing und Immobilien bis hin zu Polizei und Schulen. Hier sind einige Beispiele:<\/p>\n

    \n
  1. Marketing-Analyse f\u00fcr ein Servicegebiet: Ein Lieferservice-Unternehmen m\u00f6chte die Stra\u00dfen mit den meisten Bestellungen kennen, um den Lieferradius um bestimmte Ortscluster zu minimieren.<\/li>\n
  2. Analyse der Kriminalit\u00e4t nach Ort: Eine Polizeibeh\u00f6rde kann pr\u00fcfen, an welchen Orten innerhalb und au\u00dferhalb der Stadt die h\u00f6chsten Kriminalit\u00e4tsraten zu verzeichnen sind, um die Haushalts- und Personalressourcen entsprechend zu verteilen.<\/li>\n
  3. Verwaltung von Kundendaten: Unternehmen, die sich dazu entschlie\u00dfen, in eine ganzheitliche Sicht auf ihre Kunden zu investieren, von Details wie dem Kaufverhalten bis hin zu demografischen Informationen wie Stra\u00dfe, Adresse und Standort, die alle zur Segmentierung verwendet werden k\u00f6nnen.<\/li>\n
  4. Busse f\u00fcr Schulkinder: Auch f\u00fcr Schulen ist der Adressabgleich n\u00fctzlich, um die Anzahl der Busse f\u00fcr alle schulpflichtigen Kinder zu ermitteln.<\/li>\n<\/ol>\n

    Deterministischer Adressabgleich <\/b><\/h3>\n

    Der Adressabgleich ist wie jede andere Art des Datenabgleichs<\/a> von deterministischem und probabilistischem Abgleich abh\u00e4ngig, um eine hohe Treffergenauigkeit zu erzielen (siehe Abbildung 2<\/a>).<\/p>\n

    \"\"<\/p>\n

    Deterministischer oder exakter Abgleich ist in der Regel nicht sehr zuverl\u00e4ssig, da Tippfehler, Rechtschreibfehler, Leerzeichen am Ende und am Anfang sowie andere Anomalien verhindern k\u00f6nnen, dass zwei ansonsten \u00e4hnliche Datens\u00e4tze genau \u00fcbereinstimmen. Obwohl Adresslokatoren, die die Parameter f\u00fcr die Interpretation und den Abgleich von Adressdaten definieren, um die Interpolationswerte zu maximieren, eine optimale Vorgehensweise darstellen, bleibt das Problem des exakten Abgleichs bestehen.<\/p>\n

    Unterschiedliche Adressformate und Adressen ohne feste Reihenfolge erschweren den Adressabgleich. Relative Adressen im Vergleich zu absoluten Adressen k\u00f6nnen die Suche nach exakten \u00dcbereinstimmungen sehr viel schwieriger und zeitaufw\u00e4ndiger machen.<\/p>\n

    Ein Beispiel f\u00fcr eine absolute Adresse kann sein:<\/p>\n

    11400 West Olympic Boulevard 200<\/p>\n

    122 Main Street, New York, NY 10030<\/p>\n

    Eine relative Adresse hingegen kann sein:<\/p>\n

    Gegen\u00fcber dem Einkaufszentrum<\/p>\n

    Auf der anderen Stra\u00dfenseite<\/p>\n

    Hinter dem Haupt-Wahrzeichen<\/p>\n

    Beim deterministischen Abgleich werden relative Adressen wie die oben gezeigte nicht exakt mit den verwendeten Referenzdaten, die aus anderen r\u00e4umlichen Orten bestehen, abgeglichen.<\/p>\n

    Wie unterscheidet sich der Fuzzy-Adressabgleich? <\/b><\/h3>\n

    Fuzzy-Logik oder Fuzzy-Matching<\/a> ist eine Reihe von Algorithmen, die es erm\u00f6glichen, Adressen auf der Grundlage von Wahrscheinlichkeiten abzugleichen und nicht auf der Grundlage von Ja oder Nein.<\/p>\n

    Das bedeutet, dass auch auf den ersten Blick fehlerhafte Adressen mit leicht abweichendem Wortlaut eine Chance auf einen Abgleich haben, anders als beim deterministischen oder exakten Adressabgleich.<\/p>\n

    Algorithmen wie die Levensthein-Distanz, die Damerau-Levenshtein-Distanz und andere helfen dabei, Relevanz festzustellen und nicht exakte \u00dcbereinstimmungen viel genauer zu finden.<\/p>\n

    Vorteile des Fuzzy-Adressabgleichs <\/b><\/h3>\n

    Da Fuzzy-Logik-Algorithmen auf probabilistischem Abgleich beruhen, bieten sie mehrere Vorteile f\u00fcr den Adressabgleich in Unternehmen. Dazu geh\u00f6ren:<\/p>\n

    Bessere Abgleichsgenauigkeit: Fuzzy-Algorithmen bieten eine h\u00f6here Abgleichsgenauigkeit, indem sie Adressinformationen wie Wohnungsnummern und Richtungsangaben mit anderen Adressdaten verkn\u00fcpfen, die bei einem exakten Abgleich sonst v\u00f6llig \u00fcbersehen w\u00fcrden.<\/p>\n

    Ber\u00fccksichtigung von Formatierungs- und Rechtschreibfehlern: Fuzzy-Algorithmen ber\u00fccksichtigen beim Abgleich auch Adressdaten mit mehreren Anomalien. F\u00fcr „Main Street“ k\u00f6nnen beispielsweise auch Adressen mit Tippfehlern (z. B. Man Street), Umkehrungen (z. B. Niam Street) und f\u00fchrenden Leerzeichen (z. B. Main Street) erfasst und abgeglichen werden, um eine bessere Adressstandardisierung<\/a> zu erreichen.<\/p>\n

    N\u00fctzlich bei Fehlen eines eindeutigen Identifikators: Im Gegensatz zum exakten Abgleich, der einen eindeutigen Identifikator erfordert (z. B. SSN oder E-Mail), ist der unscharfe Abgleich weitaus praktischer, wenn es um Daten ohne konsistente eindeutige Identifikatordaten geht.<\/p>\n

    Einschr\u00e4nkungen des Fuzzy-Adressabgleichs <\/b><\/h3>\n

    So vorteilhaft Fuzzy Matching<\/a> auch ist, es hat auch seine Nachteile und Einschr\u00e4nkungen. Einige davon sind:<\/p>\n

    Adressen mit phonetischen Variationen werden nicht erkannt: phonetische Variationen wie Main Street vs. Mane Street k\u00f6nnen von Fuzzy-Algorithmen nicht erkannt werden. Dies kann ein Problem sein, da viele Adressdaten nach ihrem Klang und nicht nach ihrer tats\u00e4chlichen Schreibweise geschrieben werden.<\/p>\n

    Kann fehlerhafte Variationen in \u00dcbereinstimmungen erkennen: Es ist zwar n\u00fctzlich, \u00dcbereinstimmungen mit leichten Tippfehlern und anderen Variationen zu erkennen, aber es kann auch falsch-positive Treffer enthalten (z. B. Maple Street und Staple Street), die falsch zugeordnet sind.<\/p>\n

    Wie DataMatch Enterprise den Fuzzy-Adressabgleich nutzt<\/b><\/h3>\n

    DataMatch Enterprise (DME<\/a> ) von Data Ladder ist eine CASS-zertifizierte L\u00f6sung f\u00fcr den Adressabgleich, die eine breite Palette von Fuzzy-Matching-Algorithmen (z. B. Levensthein-Distanz, Damerau-Levenshtein-Distanz, Jaro-Wrinkler-Distanz, Jaccard-Index usw.) zusammen mit phonetischem Abgleich verwendet, um eine h\u00f6here Treffergenauigkeit zu erzielen.<\/p>\n

    DME zerlegt die Adressdaten in verschiedene kleinere Einheiten, wie z. B. Stra\u00dfennummer, Name, Stadtname und andere Details, die mit der USPS-Datenbank abgeglichen werden, um die Adressen zu \u00fcberpr\u00fcfen<\/a> und zu standardisieren.<\/p>\n

    Weitere Informationen \u00fcber DME finden Sie unter Adressabgleich<\/a> oder kontaktieren Sie uns<\/a> f\u00fcr weitere Informationen.<\/p>\n

    \"\"<\/p>\n

    Wie die besten Fuzzy-Matching-L\u00f6sungen funktionieren: Kombination von bew\u00e4hrten und eigenen Algorithmen<\/b><\/p>\n


    \nHerunterladen
    \n<\/a><\/p>\n

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    Wenn Ihnen der Gedanke an einen Adressabgleich \u00fcber ein halbes Dutzend Quellen hinweg schon einmal in den Sinn gekommen ist, wissen Sie, dass dies alles andere als ein Spaziergang ist. Sie haben Tausende (wenn nicht sogar Millionen) von Adressen in PDF-Dateien, Excel-Dateien und Datenbanken gespeichert, von denen die meisten keinem bestimmten Format zuzuordnen sind. 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