{"id":63003,"date":"2021-02-02T00:00:00","date_gmt":"2021-02-02T05:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/verwendung-des-datenabgleichs-zur-loesung-von-identitaetsaufloesungsproblemen\/"},"modified":"2022-04-14T09:02:11","modified_gmt":"2022-04-14T09:02:11","slug":"verwendung-des-datenabgleichs-zur-loesung-von-identitaetsaufloesungsproblemen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/de\/verwendung-des-datenabgleichs-zur-loesung-von-identitaetsaufloesungsproblemen\/","title":{"rendered":"Verwendung des Datenabgleichs zur L\u00f6sung von Identit\u00e4tsaufl\u00f6sungsproblemen"},"content":{"rendered":"

Die Verbraucher interagieren mit einer Marke \u00fcber Hunderte von Ber\u00fchrungspunkten auf verschiedenen Ger\u00e4ten, Plattformen und Kan\u00e4len. W\u00e4hrend des Kaufprozesses nutzen die Verbraucher 3-4 Ger\u00e4te mit Internetanschluss. Und bis 2021 soll die Zahl auf 13 Ger\u00e4te ansteigen. Dieser exponentielle Anstieg der Ger\u00e4tenutzung bedeutet auch einen pl\u00f6tzlichen Anstieg der Datenmenge. Diese Datenflut verlangt von den Unternehmen angemessene Strategien zur Datenbereinigung<\/a>, damit ihre Unternehmensdaten stets aktuell, genau und konsistent sind.<\/p>\n

Unternehmen sammeln diese Daten an verschiedenen Kontaktpunkten mit den Verbrauchern und nutzen sie, um bessere, personalisierte Erlebnisse f\u00fcr sie zu schaffen. Und wenn Daten \u00fcber mehrere unterschiedliche Systeme erfasst werden – was heutzutage in der Regel der Fall ist -, ist es von entscheidender Bedeutung, eine Identit\u00e4ts- oder Entit\u00e4tsaufl\u00f6sung<\/a> durchzuf\u00fchren.<\/p>\n

Identit\u00e4tsaufl\u00f6sung: der Prozess der Verkn\u00fcpfung mehrerer Datens\u00e4tze auf der Grundlage von „eindeutigen Kennungen“, so dass alle \u00fcbereinstimmenden Datens\u00e4tze einen einzigen Nutzer\/eine einzige Person darstellen.<\/p><\/blockquote>\n

Der Identit\u00e4tsaufl\u00f6sungsprozess liefert eine einzige, genaue 360-Grad-Ansicht jeder Entit\u00e4t, einschlie\u00dflich all ihrer Verhaltens-, Transaktions- und Engagement-Datens\u00e4tze, die miteinander verbunden sind. Auf diese Weise sind Sie in der Lage, den gesamten Umfang des Benutzers zu verstehen, anstatt zu versuchen, aus unzusammenh\u00e4ngenden Informationen einen Sinn zu ziehen.<\/p>\n

Warum braucht Ihr Unternehmen eine Identit\u00e4tsaufl\u00f6sung?<\/b><\/h3>\n

Organisationen verkennen in der Regel die tats\u00e4chliche Bedeutung der Entit\u00e4tsaufl\u00f6sung f\u00fcr ihr Unternehmen. Es geht nicht nur darum, einen Interessenten\/Kunden in einer E-Mail mit seinem richtigen Vornamen anzusprechen. Vielmehr geht es darum, einen weiteren bewussten Schritt zu tun, um Ihre potenziellen Kunden besser kennenzulernen und personalisierte Erfahrungen f\u00fcr sie zu entwickeln. Es geht darum, Muster und Verhaltensweisen zu identifizieren, die mit einem einzelnen Nutzer \u00fcber verschiedene Interaktionssysteme hinweg verbunden sind, und diese zu nutzen, um die Markenwirkung und die Lead-Konversion zu maximieren.<\/p>\n

Wie in der Forrester-Studie<\/a> erw\u00e4hnt : Ist Ihr Identit\u00e4tsprogramm auf einem Kartenhaus aufgebaut?<\/a> finden Sie hier die 5 wichtigsten Gr\u00fcnde f\u00fcr die Implementierung von Entity Resolution in Ihren Datenbanken:<\/p>\n

    \n
  1. Vollst\u00e4ndigere Profile Ihrer Leads, Interessenten und Kunden, die es Ihnen erm\u00f6glichen, bessere, personalisierte Erlebnisse entsprechend ihrer Verhaltensmuster und Vorlieben zu gestalten.<\/li>\n
  2. Bessere Datenkontrolle und -sicherheit f\u00fcr Ihre Unternehmensdaten, die Ihnen die Einhaltung von Standards<\/a> und Richtlinien wie GDPR, CCPA, HIPAA usw. erm\u00f6glichen.<\/li>\n
  3. Gelegenheiten zum Upselling und Cross-Selling Ihrer Produkte und Dienstleistungen an bestehende Kunden und zur Gestaltung der Customer Journey durch das Angebot relevanter Empfehlungen.<\/li>\n
  4. Genauere und effektivere Messung von Marketingdaten wie qualifizierte Leads, Lead-Konversionsraten, Rentabilit\u00e4t von Marketinginvestitionen, Kundenbindung usw.<\/li>\n
  5. Verbesserte Datenanalysen, die einen genauen, vollst\u00e4ndigen und konsistenten \u00dcberblick \u00fcber Markenimage, -wahrnehmung und -erfahrung bieten.<\/li>\n<\/ol>\n

    Wie wird die Identit\u00e4t aufgel\u00f6st? <\/b><\/h3>\n

    Bei einem Identit\u00e4tsaufl\u00f6sungsprozess werden drei Arten von Informationen \u00fcber eine Person miteinander in Beziehung gesetzt:<\/p>\n

    Terrestrische Informationen: Dazu geh\u00f6ren die pers\u00f6nlichen Kontaktinformationen eines Nutzers, wie Name, Privat- und Arbeitsadresse, Telefonnummer usw.
    \nGer\u00e4teinformationen: Dazu geh\u00f6ren IP-Daten oder andere Informationen zur eindeutigen Identifizierung der Ger\u00e4te, die mit einem Nutzer verbunden sind.
    \nDigitale Informationen: Dazu geh\u00f6ren E-Mail-Adressen, Profile in sozialen Medien, Website-Besuche, CTA-Klicks, Downloads von Ressourcen usw.<\/p>\n

    Der Prozess der Identit\u00e4tsaufl\u00f6sung umfasst die folgenden f\u00fcnf Schritte:<\/p>\n

    Schritt 1: Identifizieren Sie Variablen, die eine Entit\u00e4t darstellen: <\/b><\/h4>\n

    Es geht darum, verschiedene Plattformen, Kan\u00e4le und Ger\u00e4te zu identifizieren, die von einer Entit\u00e4t w\u00e4hrend ihrer Kaufreise genutzt werden.<\/p>\n

    Schritt 2: Abbildung aller Benutzerinteraktionen <\/b><\/h4>\n

    In diesem Schritt werden die in Schritt 1 gesammelten Informationen miteinander in Beziehung gesetzt, um verschiedene Interaktionen oder Ber\u00fchrungspunkte zu konstruieren, die ein Nutzer mit Ihrer Marke hatte.<\/p>\n

    Schritt 3: Aufbau der Buyer’s Journey durch Datenabgleich <\/b><\/h4>\n

    Nun, da Sie alle Ber\u00fchrungspunkte eines Nutzers identifiziert haben, ist es an der Zeit, die verschiedenen Interaktionen miteinander in Beziehung zu setzen, um die komplette Customer’s Journey zu verstehen. In diesem Schritt m\u00fcssen Sie einen Datensatzabgleich all dieser Interaktionen durchf\u00fchren, damit Sie beurteilen k\u00f6nnen, welche von ihnen zur selben Entit\u00e4t geh\u00f6ren.<\/p>\n

    In wenigen F\u00e4llen ist dieser Datenabgleich<\/a> recht einfach, da es immer einige Informationen gibt, die f\u00fcr jeden Datensatz eindeutig sind, wie z. B. die E-Mail-Adresse oder die IP-Adresse. In F\u00e4llen, in denen es keine eindeutigen Identifikatoren gibt, m\u00fcssen jedoch komplexe Algorithmen f\u00fcr den Datenabgleich implementiert werden, um einen phonetischen, numerischen oder unscharfen Abgleich<\/a> durchzuf\u00fchren.<\/p>\n

    Schritt 4: Validierung der \u00fcbereinstimmenden Ergebnisse <\/b><\/h4>\n

    In diesem Schritt m\u00fcssen Sie \u00fcberpr\u00fcfen, ob die Interaktionen, die als zu derselben Person geh\u00f6rig gekennzeichnet sind, angemessen erscheinen, und Sie m\u00fcssen entscheiden, welche Interaktionen nicht zugeordnet werden sollen.<\/p>\n

    Schritt 5: Erstellen der Goldenen Schallplatte <\/b><\/h4>\n

    Auf der Grundlage der abgeglichenen und validierten Ergebnisse k\u00f6nnen Sie nun einen goldenen Master-Datensatz erstellen, der als einzige Quelle der Wahrheit dient und die gesamte Reise Ihrer Leads, Interessenten und Kunden aufzeigt. Dies wird zur treibenden Kraft f\u00fcr alle Ihre Marketing- und Verkaufsanstrengungen, da es eine genaue, korrekte und konsistente Sicht auf die Daten erm\u00f6glicht.<\/p>\n

    Herausforderungen, die bei der Aufl\u00f6sung von Entit\u00e4ten zu bew\u00e4ltigen sind <\/b><\/h3>\n

    Der Prozess der Identit\u00e4tsaufl\u00f6sung ist ziemlich einfach. Bei der Durchf\u00fchrung dieser Schritte treten jedoch zahlreiche Herausforderungen auf. Die wichtigsten Herausforderungen sind im Folgenden aufgef\u00fchrt:<\/p>\n

    Fehlende, unvollst\u00e4ndige oder inkonsistente eindeutige Erkennungsmerkmale <\/b><\/h4>\n

    Wie im obigen Prozess erl\u00e4utert, werden alle Nutzerinteraktionen miteinander in Beziehung gesetzt, um die komplette Buyer’s Journey zu konstruieren. Dies geschieht auf der Grundlage der Datenfelder, die die Entit\u00e4t eindeutig identifizieren, z. B. E-Mail-Adresse, Ger\u00e4te-IP-Informationen usw. Es ist jedoch ziemlich schwierig, vollst\u00e4ndige und konsistente eindeutige Bezeichner in all Ihren Datens\u00e4tzen zu haben, die aus verschiedenen Systemen stammen. Hier sind einige Szenarien, die gel\u00f6st werden m\u00fcssen, bevor ein genauer Datenabgleich stattfinden kann:<\/p>\n

      \n
    1. Eindeutige Identifikatoren sind vorhanden, aber unvollst\u00e4ndig:<\/b> Dies geschieht, wenn verschiedene Systeme die eindeutig identifizierenden Datenfelder f\u00fcr einige Benutzerinteraktionen aus irgendeinem Grund nicht erfassen k\u00f6nnen.<\/li>\n
    2. Es gibt zwar eindeutige Identifikatoren, aber sie sind inkonsistent:<\/b> Dies geschieht, wenn Daten aus verschiedenen Systemen integriert werden, um den Weg des K\u00e4ufers zu vervollst\u00e4ndigen. In diesem Fall haben Sie in jedem Datensatz eindeutige Bezeichner, die jedoch nicht identisch sind. Vielleicht verwendet eine Anwendung die E-Mail-Adresse, um einen Benutzer zu identifizieren, w\u00e4hrend die andere Anwendung die IP-Adresse verwendet.<\/li>\n
    3. Eindeutige Bezeichner gibt es \u00fcberhaupt nicht: <\/b>In diesem Fall m\u00fcssen Sie verschiedene Felder miteinander kombinieren, um eine Interaktion eindeutig zu identifizieren. So kann beispielsweise das Namensfeld zusammen mit der Telefonnummer oder der Postanschrift einem Benutzerinteraktionsdatensatz Einzigartigkeit verleihen.<\/li>\n<\/ol>\n

      Unbereinigte und nicht standardisierte Daten<\/b><\/h4>\n

      Schlechte Datenqualit\u00e4t ist ein weiteres h\u00e4ufiges Problem im Zusammenhang mit der Aufl\u00f6sung von Entit\u00e4ten. Damit Ihre Datens\u00e4tze vergleichbar und aufl\u00f6sbar sind, um Entit\u00e4ten zu bilden, ben\u00f6tigen Sie saubere und standardisierte Daten<\/a>. Dazu m\u00fcssen Sie sicherstellen, dass Ihre Datens\u00e4tze Informationen enthalten, die korrekt, vollst\u00e4ndig, konsistent, eindeutig, g\u00fcltig und aktuell sind. Wenn Ihre Datens\u00e4tze diese sechs kritischen Dimensionen der Datenqualit\u00e4t nicht erf\u00fcllen, m\u00fcssen Sie damit rechnen, dass Ihre aufgel\u00f6sten Entit\u00e4ten eine sehr geringe Genauigkeit aufweisen.<\/p>\n

      Rechnerische Komplexit\u00e4t <\/b><\/h4>\n

      Bei der Aufl\u00f6sung von Entit\u00e4ten geht es um den Vergleich von Datens\u00e4tzen, um festzustellen, welche Datens\u00e4tze zu ein und derselben Person geh\u00f6ren. Dabei muss jeder Datensatz mit jedem anderen Datensatz desselben Datensatzes verglichen werden. Und da die meisten Unternehmen mehrere Datenanwendungen verwenden, die Benutzerinteraktionen verfolgen, wird ein einzelner Datensatz auch mit allen Datens\u00e4tzen in mehreren Datens\u00e4tzen verglichen.<\/p>\n

      Es ist zu erwarten, dass der Rechenaufwand f\u00fcr diese Vergleiche mit der Gr\u00f6\u00dfe der Datenbank quadratisch ansteigt. Dies zeigt, dass Ihr Identit\u00e4tsaufl\u00f6sungsprozess mit einem Datensystem durchgef\u00fchrt werden muss, das einer solch komplexen Rechenleistung standhalten kann.<\/p>\n

      Abstimmung von Algorithmen zum Abgleich von Datens\u00e4tzen zur Maximierung der Genauigkeit <\/b><\/h4>\n

      Da Datenabgleichsalgorithmen so abgestimmt werden m\u00fcssen, dass sie bei einem bestimmten Datensatz eine maximale Genauigkeit erreichen, ist es eine gro\u00dfe Herausforderung, sicherzustellen, dass mit den von Ihnen abgestimmten Variablen die geringste Anzahl falsch positiver und negativer Ergebnisse erzielt wird.<\/p>\n

      Eines der Hauptprobleme bei der Aufl\u00f6sung von Entit\u00e4ten ist der hohe Aufwand, der mit der manuellen \u00dcberpr\u00fcfung jedes falsch klassifizierten oder nicht zugeordneten Datensatzes verbunden ist. Herk\u00f6mmliche Datenabgleichsmethoden, die sich ausschlie\u00dflich auf deterministische Algorithmen st\u00fctzen, helfen den Unternehmen kaum aus diesem Dilemma. Au\u00dferdem erm\u00f6glichen sie keine einfache Feinabstimmung, so dass es f\u00fcr den Nutzer schwierig ist, wirklich optimale Ergebnisse zu erzielen.<\/p>\n

      Verwendung einer Self-Service-Datenbereinigungs- und Abgleichsmaschine zur Identit\u00e4tsaufl\u00f6sung<\/b><\/h3>\n

      Wir haben den gesamten Prozess der Identit\u00e4tsaufl\u00f6sung sowie die Herausforderungen, die bei seiner Umsetzung \u00fcblicherweise auftreten, untersucht. Zur Bew\u00e4ltigung dieser Herausforderungen k\u00f6nnen mehrere L\u00f6sungen und Systeme eingesetzt werden. Die kl\u00fcgste Entscheidung ist jedoch die Anpassung eines automatisierten Self-Service-Tools, das die verschiedenen Schritte der Datenprofilierung<\/a>, -bereinigung<\/a>, -abgleichung, -deduplizierung<\/a> und -zusammenf\u00fchrung<\/a> in einer einzigen Plattform durchf\u00fchrt.<\/p>\n

      Der Datenabgleich ist Teil des DataMatch Enterprise Datenqualit\u00e4tsmanagement-Frameworks<\/a>, das es den Benutzern erm\u00f6glicht, Datens\u00e4tze \u00fcber mehrere Datenquellen hinweg abzugleichen, zusammenzuf\u00fchren und abzuleiten. Das Besondere an DME ist die M\u00f6glichkeit, mehrere Datenquellen gleichzeitig zu verbinden, um einen Abgleich \u00fcber alle Datenquellen hinweg zu erm\u00f6glichen.<\/p>\n

      DataMatch Enterprise<\/a> von Data Ladder basiert auf intelligenten Algorithmen des maschinellen Lernens und erreicht eine Trefferquote von 95 bis 100 %, da es mehrere Algorithmen gleichzeitig einsetzt, um Datenmuster auf m\u00f6gliche \u00dcbereinstimmungen zu pr\u00fcfen. Die Software erm\u00f6glicht auch die Feinabstimmung von \u00dcbereinstimmungen, so dass der Benutzer unbegrenzte M\u00f6glichkeiten hat, die Daten zu verfeinern<\/a>.<\/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>
      \n\"\"<\/p>\n

      Identit\u00e4tsaufl\u00f6sung f\u00fcr Beh\u00f6rden und \u00f6ffentliche Einrichtungen<\/strong><\/p>\n

      Lesen Sie dieses Whitepaper, um zu erfahren, wie wir Beh\u00f6rden und \u00f6ffentlichen Einrichtungen bei der Bew\u00e4ltigung von Herausforderungen bei der Identit\u00e4tsaufl\u00f6sung mit unserer robusten L\u00f6sung geholfen haben.<\/p>\n


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      \n<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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