- \n
- Ein vollst\u00e4ndiger Leitfaden f\u00fcr die Standardisierung und Validierung von Adressen<\/a>.<\/li>\n<\/ul>\n
Einige der wichtigsten Fragen, die in diesem Beitrag behandelt werden, sind: <\/span><\/p>\n
- \n
- Was ist der Datenabgleich im Prozess der Adressstandardisierung und -validierung? <\/span><\/li>\n
- Welche Funktionen und Komponenten sind am Adressdatenabgleich beteiligt? <\/span><\/li>\n
- Die gr\u00f6\u00dften Herausforderungen beim Datenabgleich f\u00fcr Adressdaten<\/li>\n
- Fallstudie Cabarrus<\/li>\n<\/ul>\n
Schauen wir genauer hin.<\/p>\n
Was ist der Datenabgleich im Prozess der Adressstandardisierung und -validierung? <\/span><\/h2>\n
Angenommen, Sie haben zwei Kundendatens\u00e4tze A und B, wobei Satz A die Kunden der Altersgruppe 20 – 35 repr\u00e4sentiert, w\u00e4hrend Satz B zur Altersgruppe 35 – 50 geh\u00f6rt. Die meisten Personen in diesen Listen haben die gleiche (Mitglieder der gleichen Familie) oder eine \u00e4hnliche Adresse (z. B. Mitglieder einer Wohngemeinschaft). Sie m\u00f6chten die beiden Listen konsolidieren, damit Sie nur ein Rundschreiben anstelle von drei Briefen an drei Mitglieder derselben Familie verschicken k\u00f6nnen. <\/span><\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/DL_Address-Duplicates.png\")
<\/p>\nDerDatenabgleich<\/a> ist der Prozess, der es Ihnen erm\u00f6glicht, diese beiden Gruppen auf der Grundlage ihrer Adressdaten abzugleichen und zu konsolidieren, um eine endg\u00fcltige Liste der Kunden zu erhalten, die dieselbe Adresse haben. <\/strong><\/p>\n
Klingt einfach? <\/span><\/p>\n
Nur wenn es so w\u00e4re! <\/span><\/p>\n
Die Daten in Satz A k\u00f6nnen zum Beispiel aus \u00e4hnlichen oder genauen Adressen innerhalb derselben Liste bestehen. Das bedeutet, dass Sie zun\u00e4chst die Datens\u00e4tze in Satz A abgleichen, ableiten, eine Liste eindeutiger Datens\u00e4tze erhalten und diese als neuen Datensatz speichern m\u00fcssen. Sie m\u00fcssen den gleichen Vorgang mit Set B wiederholen. <\/span><\/p>\n
Als N\u00e4chstes stellen Sie vielleicht fest, dass mehrere Datens\u00e4tze der neuen Ableitungen von Satz A und B \u00e4hnlich sind. Sie f\u00fchren also erneut einen Datenabgleich zwischen den beiden Datens\u00e4tzen durch, um einen dritten Datensatz zu erstellen, der die konsolidierten Informationen von Satz A und B enth\u00e4lt. Vielleicht m\u00fcssen Sie sie auch anpassen! <\/span><\/p>\n
Der Prozess ist verbl\u00fcffend und iterativ. Stellen Sie sich vor, Sie m\u00fcssten all dies manuell erledigen. <\/span><\/p>\n
Dieser scheinbar einfache Abgleich w\u00fcrde Tage in Anspruch nehmen. Die Benutzer m\u00fcssten die Daten zun\u00e4chst entweder aus einer Datenquelle extrahieren, bei der es sich um ein CRM, ein ERP oder ein Data Warehouse handeln k\u00f6nnte. Die Daten werden dann in Form von Tabellenkalkulationsdateien an die Gesch\u00e4ftsanwender weitergegeben, und dann beginnt die eigentliche Arbeit. Gesch\u00e4ftsanwender m\u00fcssten die Daten auf h\u00e4ufige Fehler analysieren, die Informationen jeder Spalte \u00fcberpr\u00fcfen, Tippfehler bereinigen und Excel-Formeln verwenden, um leere oder doppelte Felder zu erkennen. Dieser Vorgang wird f\u00fcr jeden Datensatz, der abgeglichen werden muss, wiederholt. Sobald der Benutzer mit der Qualit\u00e4t des Datensatzes zufrieden ist, beginnt er mit dem Abgleich. <\/span><\/p>\n
In Situationen, in denen Gesch\u00e4ftsanwender nicht involviert sind, wird der Datenabgleich durch umfangreiche SQL-Abfragen durchgef\u00fchrt. Der Nachteil dabei ist, dass die Gesch\u00e4ftsanwender die Daten nicht wirklich analysieren und verstehen k\u00f6nnen. Was ist, wenn sie zus\u00e4tzliche Daten in Bezug auf Geschlecht und Beruf erhalten m\u00f6chten? Sie m\u00fcssen diesen Prozess an die IT-Abteilung weiterleiten, und der ganze langwierige Prozess wird \u00fcberarbeitet oder wiederholt, um eine \u00dcbereinstimmung zu erzielen. <\/span><\/p>\n
Herausforderungen beim Datenabgleich f\u00fcr Adressen <\/span><\/h2>\n
Der Datenabgleich ist eine notwendige Funktion bei der Arbeit mit tabellarischen Daten, aber er ist nicht einfach. <\/span><\/p>\n
Einige der wichtigsten Herausforderungen, denen sich unsere Kunden beim Datenabgleich stellen m\u00fcssen, sind: <\/span><\/p>\n
- \n
- Sicherstellung der Genauigkeit der Daten:<\/strong> <\/span><\/b>Die meisten Unternehmen verf\u00fcgen entweder nicht \u00fcber ein Datenbereinigungssystem oder haben Datenverwalter, die komplexe Abfragen verwenden, um eine grundlegende Datenbereinigung durchzuf\u00fchren. Dennoch sind Probleme wie negative Abst\u00e4nde, Fettfinger-Tippfehler, versehentliche Verwendung von Interpunktionszeichen <\/span>usw.<\/span> sind nicht leicht zu erkennen. Au\u00dferdem dauert es lange, Adressdaten<\/a> zu normalisieren und zu standardisieren<\/a>, zumal sie am fehleranf\u00e4lligsten sind. <\/span><\/li>\n<\/ul>\n
![\"\"](\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/Address-Variations_Data-Integration.png\")
<\/p>\n- \n
- Sammeln von Daten aus unterschiedlichen Quellen:<\/strong> <\/span><\/span>Daten sind in der Regel nicht ohne weiteres f\u00fcr den Abgleich verf\u00fcgbar. Die Daten m\u00fcssen in der Regel aus verschiedenen Quellen zusammengetragen werden, was es noch schwieriger macht, die Genauigkeit zu gew\u00e4hrleisten. So m\u00fcssen viele Unternehmen beispielsweise Daten von Anbietern und Drittanbieter-Apps f\u00fcr die Analyse sammeln. Da sich diese Datenquellen jedoch in ihrer Struktur voneinander unterscheiden, kann es schwierig sein, sie abzugleichen. Dieses Problem ist nicht nur auf Instanzen externer Daten beschr\u00e4nkt. Unternehmen, die mit mehreren Anwendungen verbunden sind oder mehrere Plattformen nutzen, haben oft Schwierigkeiten, ihre Daten f\u00fcr Analysen oder Erkenntnisse zu konsolidieren. <\/span><\/span>
\n<\/span>
<\/span><\/li>\n- Fehlende Messung der Daten\u00fcbereinstimmungsergebnisse:<\/strong> <\/span><\/span>Leider messen die Unternehmen in der Regel nicht, wie gut die Daten \u00fcbereinstimmen. Beim Datenabgleich gibt es zwei h\u00e4ufige Probleme: falsch positive und falsch negative Ergebnisse. Beides geht zu Lasten der Zeit und des Aufwands des Unternehmens. <\/span><\/span><\/li>\n<\/ul>\n
So werden beispielsweise zwei Datenquellen abgeglichen, um doppelte Adressen innerhalb eines bestimmten Blocks zu ermitteln. 8 von 20 Adressen stimmen \u00fcberein, was auf eine Doppelung sowie auf die Verwendung einer Adresse f\u00fcr mehrere Personen (z. B. Familienmitglieder) hinweist. Allerdings sind 4\/20 \u00dcbereinstimmungen falsch-positiv, d.h. die Adressen werden als \u00fcbereinstimmend vorhergesagt, geh\u00f6ren aber nicht zur selben Person. Ein fehlender Wert, z. B. eine Hausnummer, kann die Ursache f\u00fcr einen falsch positiven Treffer sein. 6\/20 sind falsch negativ, d. h. die Adressen stimmen zwar \u00fcberein und geh\u00f6ren zu derselben Person, aber das System hat sie aufgrund von Variablen wie einem fehlenden oder unvollst\u00e4ndigen zweiten Vornamen oder einer fehlenden Postleitzahl<\/a> usw. v\u00f6llig \u00fcbersehen. <\/span><\/p>\n
In beiden F\u00e4llen m\u00fcssen die Teams Zeit aufwenden, um die Informationen manuell zu \u00fcberpr\u00fcfen und zu validieren. Der manuelle Abgleich von Adressdaten funktioniert nur dann am besten, wenn es keine Unstimmigkeiten in den Daten gibt. Aber wie wir wissen, sind Daten, insbesondere moderne Daten, alles andere als konsistent. <\/span><\/p>\n
Die L\u00f6sung – Wie erhalten Sie exakte Adressdatenabgleiche? <\/span><\/span><\/h2>\n
Ich k\u00f6nnte Ihnen einfach sagen, dass Sie sich ein Spitzenwerkzeug f\u00fcr den Datenabgleich<\/a> besorgen sollen, und das w\u00e4re die L\u00f6sung f\u00fcr alle Ihre Probleme (manueller Aufwand, fehlende SQL-Ressourcen usw.), aber so funktioniert es nicht. <\/span><\/p>\n
Es gibt einen <\/span>ganzes Verfahren<\/span> zum Abgleich von Adressdaten<\/a>. <\/span><\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/DL_Address-Deduplication.png\")
<\/p>\n- \n
- Integrieren Sie Ihre Datenquellen:<\/strong> <\/span><\/b>Wenn Sie Daten aus mehreren Quellen sammeln, m\u00fcssen Sie diese in eine Plattform integrieren, um den Abgleich zu initiieren. Die Integration von Daten ist jedoch nicht einfach. Sie m\u00fcssen die Daten extrahieren und in eine CSV-Datei oder Ihre Datenbank \u00fcbertragen. In jedem Fall m\u00fcssen Sie die Daten aufbereiten, bevor Sie sie verschieben k\u00f6nnen. <\/span><\/li>\n
- Profiling der Daten: <\/strong><\/span><\/b>Bei der Aufbereitung der Daten wird im Grunde ein Profil erstellt, um festzustellen, ob sie Fehler, Tippfehler oder fehlende Werte enthalten. Wenn Sie diesen Schritt auslassen, wird der Abgleich fehlschlagen. Sie ben\u00f6tigen genaue Daten<\/a>, um einen effektiven Abgleich durchf\u00fchren zu k\u00f6nnen.<\/span><\/span><\/li>\n
\nNormalisierung und Bereinigung der Daten:<\/strong> <\/span>
\n<\/b>Sollten alle St\u00e4dte geschrieben werden als <\/span>
\nNY, NYC oder ny geschrieben werden? <\/span>
\n<\/b> Sollten alle Adressen eine Postleitzahl haben? Sollten etwaige -Zeichen zwischen den Zahlen entfernt werden? Dies sind alles Kleinigkeiten, die die Qualit\u00e4t Ihrer Daten beeintr\u00e4chtigen. Um einen effektiven Abgleich durchzuf\u00fchren, m\u00fcssen Sie diese Unstimmigkeiten beseitigen. Das ist an sich schon eine anspruchsvolle Aufgabe. Datenwissenschaftler\/Analysten verbringen 80 % ihrer Zeit damit, diese Daten<\/a> zu bereinigen. <\/span><\/li>\n- Validierung von Adressdaten:<\/strong> <\/span><\/b>Und das ist der schwierige Teil. Wussten Sie, dass die meisten Adressen, die Sie haben, wahrscheinlich nicht einmal g\u00fcltig sind? Die Menschen neigen dazu, unvollst\u00e4ndige, falsche oder sogar gef\u00e4lschte Adressen anzugeben. Wenn Sie bei Ihren Mailing-Aktivit\u00e4ten aufs Ganze gehen, ohne zuvor Ihre Adressdaten zu validieren und zu \u00fcberpr\u00fcfen<\/a>, k\u00f6nnen Sie Hunderttausende von Dollar an Mailing-Kosten verlieren. Aus diesem Grund ben\u00f6tigen Sie eine CASS-zertifizierte L\u00f6sung (dies ist ein von USPS zertifizierter Anbieter), die Sie bei der Adressvalidierung<\/a> unterst\u00fctzt und sicherstellt, dass Ihre Adressliste den USPS-Richtlinien entspricht. <\/span><\/li>\n
- Schlie\u00dflich das Matching: <\/strong><\/span><\/b>Jetzt, da Ihre Adressdaten bereinigt und validiert sind, ist es Zeit f\u00fcr den Abgleich. Wenn Sie eine Datenabgleichsl\u00f6sung wie DataMatch Enterprise<\/a> verwenden, ist der Prozess einfach und leicht. Sie w\u00e4hlen die Spalten aus, die Sie abgleichen m\u00f6chten – egal ob \u00fcber, zwischen oder innerhalb von Datenquellen -, passen die Abgleichskriterien an und das war’s! Sie erhalten innerhalb von Minuten Ergebnisse. <\/span><\/li>\n<\/ol>\n
Und jetzt kommt der Teil, in dem ich Ihnen sage, warum Sie eine Self-Service-Datenabgleichsl\u00f6sung wie <\/span>DataMatch<\/span> um diesen Prozess durchzuziehen. Einfach ausgedr\u00fcckt, mit dieser L\u00f6sung k\u00f6nnen Sie: <\/span><\/p>\n
- \n
- \n
- \n
- Zeitersparnis, die fast 80 % des manuellen Aufwands ausmacht <\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n
- \n
- \n
- \n
- Verbessern Sie die Effizienz und lassen Sie Ihrem Team mehr Zeit f\u00fcr die Analyse der Daten, anstatt sie zu bereinigen. <\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n
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- \n
- Best\u00e4tigen Sie Ihre Adresse. Wir sind eine CASS-zertifizierte L\u00f6sung<\/a> und k\u00f6nnen die Adressen in den USA, Kanada und Gro\u00dfbritannien \u00fcberpr\u00fcfen. <\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n
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- \n
- \n
- F\u00fchren Sie den Datenabgleich mit einer hohen Trefferquote durch. In mehreren Studien und Berichten \u00fcbertraf Data Ladder SAS und IBM in Bezug auf die Trefferquote. Wir sind die einzige L\u00f6sung, die eine Trefferquote von 96 % (mindestens) bietet. Bei komplexen Daten ben\u00f6tigen Sie eine L\u00f6sung f\u00fcr den Datenabgleich, die \u00e4u\u00dferst genaue Ergebnisse liefert. Alles, was darunter liegt, bedeutet einen h\u00f6heren manuellen Aufwand beim Aussortieren von falsch positiven und negativen Ergebnissen. <\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n
- \n
- \n
- \n
- Konsolidieren Sie Ihre Daten und erstellen Sie einfach Datens\u00e4tze. Sie m\u00fcssen nicht st\u00e4ndig Daten hin- und herschieben. Durch Abgleich, Zusammenf\u00fchrung<\/a> und Deduktion<\/a> erhalten Sie eine neue Liste, die Sie verwenden und ausbauen k\u00f6nnen. <\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n
Auf diese Weise haben wir mehreren US-amerikanischen Regierungs- und Bildungseinrichtungen geholfen, nicht nur Adressdaten abzugleichen, sondern auch die Gesamtqualit\u00e4t der Daten zu verbessern. <\/span><\/p>\n
Wie Cabarrus Education beim Abgleich von Adressdaten wochenlange manuelle Arbeit einsparte<\/h2>\n
In dieser Fallstudie erfahren Sie, wie wir einem Schulbezirk geholfen haben, seine Produktivit\u00e4t durch Datenanalyse zu steigern und die Bereinigungszeit von Rohdaten von zwei Wochen auf nur <\/span>
\n16 Stunden! <\/span>
\n<\/b><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Adressdaten sind halbstrukturiert, was sie zu einer der schwierigsten Komponenten bei einem Datenabgleich macht. Lange Zeit wurden manuelle Datenabgleichsmethoden mit umfangreicher SQL-Programmierung und Tabellenkalkulationsformeln zum Abgleich von Adresslisten verwendet. Dies mag zwar in der Vergangenheit praktikabel und effektiv gewesen sein, ist aber heute keine praktikable Methode mehr, um komplexe Daten aus Drittquellen zu verarbeiten. In […]<\/p>\n","protected":false},"author":9,"featured_media":58333,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_lmt_disableupdate":"","_lmt_disable":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"categories":[1212,1245],"tags":[713,715,549,714,716],"acf":[],"yoast_head":"\n
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- Konsolidieren Sie Ihre Daten und erstellen Sie einfach Datens\u00e4tze. Sie m\u00fcssen nicht st\u00e4ndig Daten hin- und herschieben. Durch Abgleich, Zusammenf\u00fchrung<\/a> und Deduktion<\/a> erhalten Sie eine neue Liste, die Sie verwenden und ausbauen k\u00f6nnen. <\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n
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- F\u00fchren Sie den Datenabgleich mit einer hohen Trefferquote durch. In mehreren Studien und Berichten \u00fcbertraf Data Ladder SAS und IBM in Bezug auf die Trefferquote. Wir sind die einzige L\u00f6sung, die eine Trefferquote von 96 % (mindestens) bietet. Bei komplexen Daten ben\u00f6tigen Sie eine L\u00f6sung f\u00fcr den Datenabgleich, die \u00e4u\u00dferst genaue Ergebnisse liefert. Alles, was darunter liegt, bedeutet einen h\u00f6heren manuellen Aufwand beim Aussortieren von falsch positiven und negativen Ergebnissen. <\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n
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- Best\u00e4tigen Sie Ihre Adresse. Wir sind eine CASS-zertifizierte L\u00f6sung<\/a> und k\u00f6nnen die Adressen in den USA, Kanada und Gro\u00dfbritannien \u00fcberpr\u00fcfen. <\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n
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- Verbessern Sie die Effizienz und lassen Sie Ihrem Team mehr Zeit f\u00fcr die Analyse der Daten, anstatt sie zu bereinigen. <\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n
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- Zeitersparnis, die fast 80 % des manuellen Aufwands ausmacht <\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n
- Profiling der Daten: <\/strong><\/span><\/b>Bei der Aufbereitung der Daten wird im Grunde ein Profil erstellt, um festzustellen, ob sie Fehler, Tippfehler oder fehlende Werte enthalten. Wenn Sie diesen Schritt auslassen, wird der Abgleich fehlschlagen. Sie ben\u00f6tigen genaue Daten<\/a>, um einen effektiven Abgleich durchf\u00fchren zu k\u00f6nnen.<\/span><\/span><\/li>\n
- Fehlende Messung der Daten\u00fcbereinstimmungsergebnisse:<\/strong> <\/span><\/span>Leider messen die Unternehmen in der Regel nicht, wie gut die Daten \u00fcbereinstimmen. Beim Datenabgleich gibt es zwei h\u00e4ufige Probleme: falsch positive und falsch negative Ergebnisse. Beides geht zu Lasten der Zeit und des Aufwands des Unternehmens. <\/span><\/span><\/li>\n<\/ul>\n
- Sammeln von Daten aus unterschiedlichen Quellen:<\/strong> <\/span><\/span>Daten sind in der Regel nicht ohne weiteres f\u00fcr den Abgleich verf\u00fcgbar. Die Daten m\u00fcssen in der Regel aus verschiedenen Quellen zusammengetragen werden, was es noch schwieriger macht, die Genauigkeit zu gew\u00e4hrleisten. So m\u00fcssen viele Unternehmen beispielsweise Daten von Anbietern und Drittanbieter-Apps f\u00fcr die Analyse sammeln. Da sich diese Datenquellen jedoch in ihrer Struktur voneinander unterscheiden, kann es schwierig sein, sie abzugleichen. Dieses Problem ist nicht nur auf Instanzen externer Daten beschr\u00e4nkt. Unternehmen, die mit mehreren Anwendungen verbunden sind oder mehrere Plattformen nutzen, haben oft Schwierigkeiten, ihre Daten f\u00fcr Analysen oder Erkenntnisse zu konsolidieren. <\/span><\/span>
- Welche Funktionen und Komponenten sind am Adressdatenabgleich beteiligt? <\/span><\/li>\n
- Was ist der Datenabgleich im Prozess der Adressstandardisierung und -validierung? <\/span><\/li>\n