{"id":63148,"date":"2019-12-09T00:00:00","date_gmt":"2019-12-09T05:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/software-zum-namensabgleich-und-algorithmen-was-ist-das-beste-fuer-ihr-unternehmen\/"},"modified":"2022-04-28T11:49:25","modified_gmt":"2022-04-28T11:49:25","slug":"software-zum-namensabgleich-und-algorithmen-was-ist-das-beste-fuer-ihr-unternehmen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/de\/software-zum-namensabgleich-und-algorithmen-was-ist-das-beste-fuer-ihr-unternehmen\/","title":{"rendered":"Software zum Namensabgleich und Algorithmen: Was ist das Beste f\u00fcr Ihr Unternehmen?"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"font-weight: 400;\">Catherine, die als <strong>Cathy, Kath oder Katharine<\/strong> geschrieben wird; John, der in Ihrem System als <strong>Jon, Jonathan oder Jonny<\/strong> eingegeben wird; oder eine Margaret, die sich beim Online-Einkauf als<strong> Peggy<\/strong> ausgibt &#8211; Namensvariationen verursachen erhebliche Probleme bei der <strong>Pflege eines genauen Kunden-<\/strong> oder Lieferantenprofils f\u00fcr Unternehmen. In diesem Artikel werden wir einen Blick darauf werfen, wie Software und Techniken zum Namensabgleich Unternehmen helfen. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Obwohl es sich scheinbar um ein kleines Problem handelt, f\u00fchren Namensvariationen zu <strong>doppelte Datens\u00e4tze, die in unterschiedlichen Datenquellen erstellt werden.<\/strong> Ihre Vertreter verbringen viel zu viel Zeit damit, zu versuchen Wenn Sie<strong> Kundeninformationen nicht konsolidieren<\/strong> und nicht \u00fcberpr\u00fcfen k\u00f6nnen, ob es sich bei zwei Kunden tats\u00e4chlich um dieselbe Person handelt, k\u00f6nnen Ihre Analysen ein falsches Bild Ihrer Kunden zeigen, was sich auf Gesch\u00e4ftsentscheidungen auswirkt.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Hier ein kleines <strong>Beispiel<\/strong> daf\u00fcr, was bei einer Namensinkongruenz schief gehen kann. <\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Angenommen, Sie m\u00f6chten eine Werbe-E-Mail an Ihre Kunden senden. Sie verbinden Ihre Datenbank mit Ihrer automatisierten E-Mail-Plattform und versenden eine E-Mail. William Rogers ist einer Ihrer Kunden, aber wenn William die E-Mail erh\u00e4lt, wird er als &#8222;Willy Rog&#8220; angesprochen. Sie haben soeben <strong>das Vertrauen<\/strong> eines Kunden verloren <strong>,<\/strong> und damit auch das laufende Gesch\u00e4ft. <\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Wie kann man einen solchen Unfall verhindern? Welche praktischen Schritte k\u00f6nnen Sie unternehmen, um sicherzustellen, dass Ihre Datenbank die richtigen Informationen enth\u00e4lt? <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Wir werden alle diese Fragen beantworten, indem wir sie behandeln: <\/span><\/p>\n<ul>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Was ist Name Matching?<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Warum treten Probleme bei der Namens\u00fcbereinstimmung auf?<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">4 Allgemeine Ans\u00e4tze zur L\u00f6sung von Namens\u00fcbereinstimmungsproblemen<\/span><\/li>\n<li>Herausforderungen bei bestehenden Ans\u00e4tzen<\/li>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Wie Namensabgleichs-Software helfen kann <\/span><\/li>\n<li>Fallstudie der Zurich Versicherung<\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Schauen wir genauer hin.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Was ist Name Matching?<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">F\u00fcr den Laien bedeutet Namensabgleich einfach, dass <strong>mehrere Varianten eines Namens sinnvoll<\/strong> mit einem Hauptnamen verkn\u00fcpft werden. Nehmen wir also das obige Beispiel: William kann als Will, Willy, Wils und so weiter geschrieben werden. Das Ziel des Namensabgleichs ist es, diese Variationen zu identifizieren und sie mit dem richtigen Namen, also William, zu verbinden. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Klingt einfach, oder?<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Nicht ganz so.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">In Datenbanken <strong>dienen Namen auch als eindeutige Bezeichner<\/strong> &#8211; das hei\u00dft, Ihre Datenbank kann sich auf einen Namen st\u00fctzen, um einen Datensatz zu finden. Noch wichtiger ist, dass Sie sich bei der Verwendung von Marketing-Automatisierungstools auf das [name] -Token verlassen, um die E-Mail zu personalisieren, sodass kein Raum f\u00fcr Fehler bleibt. Die negativen Folgen falscher Schreibweisen k\u00f6nnen <strong>Unternehmen Hunderttausende von Dollar kosten<\/strong>. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Was k\u00f6nnen Sie also tun? Datenexperten <strong>setzen Algorithmen oder Methoden ein<\/strong>, um Duplikate oder ungenaue Namen zu entfernen, so dass nur eine wahre Quelle \u00fcbrig bleibt. Im Fall von William werden also alle anderen Varianten entfernt, so dass Sie einen einzigen korrekten Namen erhalten, w\u00e4hrend die anderen Varianten in einem separaten Feld gespeichert werden, um bei Bedarf darauf verweisen zu k\u00f6nnen. <\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Warum treten Probleme bei der Namens\u00fcbereinstimmung auf?<\/span><b> <\/b><\/h2>\n<blockquote>\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-weight: 400;\">F\u00fcr Namens\u00e4nderungen gibt es eine Reihe von Gr\u00fcnden &#8211; der erste und wichtigste ist das Verhalten oder die Absicht des Nutzers. Einige Personen k\u00f6nnen sich daf\u00fcr entscheiden, ihren Spitznamen anzugeben (ein h\u00e4ufiges Problem bei Online-Gesch\u00e4ften, bei denen die Benutzer Formulare ausf\u00fcllen m\u00fcssen). Manche entscheiden sich daf\u00fcr, nur ihre Initialen anzugeben, andere geben einfach einen beliebigen Namen ein.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Unabh\u00e4ngig von Gr\u00f6\u00dfe, Art oder Branche Ihres Unternehmens sind die Kosten f\u00fcr falsche oder ungenaue Daten immer hoch. Wenn Ihr Unternehmen jedoch in den Bereichen Strafverfolgung, innere Sicherheit, Einhaltung von Finanzvorschriften oder \u00e4hnlichen datenschutzrelevanten Branchen t\u00e4tig ist, k\u00f6nnen Sie das Problem der Namensvariation nicht riskieren. F\u00fcr Unternehmen in diesen Branchen steht bei der Namensfindung viel auf dem Spiel.<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p style=\"text-align: center;\"><a href=\"https:\/\/www.consumerreports.org\/consumerist\/transunion-must-pay-60m-for-mistakenly-tagging-people-as-possible-terrorists\/\" rel=\"nofollow\"><span style=\"font-weight: 400;\">TransUnion<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, eine bekannte Kreditauskunftei, hat eine umfangreiche Sammelklage verloren, weil sie Kunden f\u00e4lschlicherweise als Kriminelle eingestuft hat. \u00c4hnlich verh\u00e4lt es sich mit PayPal, einem beliebten Unternehmen f\u00fcr Online-Finanztransaktionen<\/span> <a href=\"https:\/\/bis.lexisnexis.co.uk\/blog\/categories\/governance-risk-and-compliance\/paypal-issued-5m-fine-due-to-inadequate-sanctions-screening-process\" rel=\"nofollow\"><br \/>\n<span style=\"font-weight: 400;\"> wurde mit einer Geldstrafe belegt, weil sie Transaktionen <\/span><br \/>\n<\/a><span style=\"font-weight: 400;\">in den Iran, nach Kuba und in den Sudan nicht verhindert hatte, weil ihr Filter nicht richtig funktionierte. <\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p>Die zunehmende Variabilit\u00e4t und Komplexit\u00e4t der Datentypen, Datenformate und Datenquellen (Mobilger\u00e4te, soziale Netzwerke, Ger\u00e4teprotokolle usw.) hat die Herausforderungen beim Namensabgleich weiter erschwert.<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Einige der h\u00e4ufigsten Probleme beim Namensabgleich sind: <\/span><\/p>\n<p style=\"padding-left: 40px;\"><b>Typografische Fehler: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Fehlt das &#8218;a&#8216; in Angela, k\u00f6nnte der Name in Angel ge\u00e4ndert werden. Das Problem mit den Tippfehlern? Manchmal sind wir uns nicht einmal bewusst, dass wir einen Tippfehler gemacht haben.<\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"padding-left: 40px;\"><b>Phonetik: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Hei\u00dft es Carl oder Karl? Grau oder Gray? Diese Namen klingen \u00e4hnlich, werden aber unterschiedlich geschrieben. Wenn jemand den Namen \u00fcber einen Anruf eingibt (z. B. ein Kundendienstmitarbeiter), f\u00fchrt das Vers\u00e4umnis, die Schreibweise zu best\u00e4tigen, zu einem Fehler, der unbemerkt bleibt.<\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"padding-left: 40px;\"><b>Spitznamen: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Dies ist ein h\u00e4ufiges Problem. Manchmal ersetzen die Spitznamen den urspr\u00fcnglichen Namen vollst\u00e4ndig. So kann es sich jemand zur Gewohnheit machen, Mike statt Michael oder Liz statt Elizabeth zu tippen.<br \/>\n<\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"padding-left: 40px;\"><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Initialen: <\/strong>Bei sehr langen Namen neigen die Leute manchmal dazu, nur die Initialen zu notieren. Mary Jane Thomas k\u00f6nnte als M.J Thomas geschrieben werden. In diesem Fall besteht auch die M\u00f6glichkeit, dass M.J. Thomas f\u00e4lschlicherweise f\u00fcr einen Mann gehalten wird!<br \/>\n<\/span><\/p>\n<p style=\"padding-left: 40px;\"><b>Ausl\u00e4ndische Namen: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Das ist super knifflig! Bei ausl\u00e4ndischen Namen ist die Wahrscheinlichkeit von Rechtschreibfehlern hoch. Asiatische Namen, insbesondere vietnamesische, koreanische und chinesische, sind schwierig zu handhaben. Zum Beispiel ist &#8222;Nguyen thi&#8230;&#8220; ein g\u00e4ngiger vietnamesischer Vorname f\u00fcr Frauen. Manche schreiben es als Nugyen, manche als Nguyen &#8211; wobei die erste Schreibweise falsch ist. Das Gleiche gilt f\u00fcr asiatische Namen, die amerikanisiert wurden, z. B. wird Farah als Farrah geschrieben und ausgesprochen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Da an der Erfassung von Namen so viele Quellen, Prozesse und Personen beteiligt sind, ist es schwierig, eine 100%ige Genauigkeit zu gew\u00e4hrleisten. Dank moderner Technologie ist es jedoch m\u00f6glich, ungenaue Daten erheblich zu reduzieren, wenn nicht sogar vollst\u00e4ndig zu entfernen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Der Haken?<\/span><\/p>\n<p><b>Sie m\u00fcssen verschiedene Methoden der Namensfindung anwenden, um verschiedene Aufgaben zu l\u00f6sen.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> In jedem Fall muss jedoch festgestellt werden, dass es keine Einheitsl\u00f6sung f\u00fcr die L\u00f6sung dieser Herausforderungen gibt. Es gibt verschiedene Ans\u00e4tze zur Bew\u00e4ltigung unterschiedlicher Herausforderungen, aber es gibt keine Einheitsl\u00f6sung f\u00fcr alle. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die meisten der beschriebenen Frameworks sind f\u00fcr spezielle Herausforderungen konzipiert und erfordern erhebliche Anpassungen, bevor Sie sie in einer Unternehmensumgebung entwickeln und einsetzen k\u00f6nnen. <\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">4 Allgemeine Methoden zur L\u00f6sung von Namens\u00fcbereinstimmungsproblemen<\/span><\/h2>\n<p>Das Problem des Abgleichs von Zeichenketten besch\u00e4ftigt Unternehmen und Organisationen schon seit Jahrzehnten. Unternehmen wie Google und Amazon nutzen verschiedene Methoden, um diese Herausforderung zu meistern, w\u00e4hrend weniger kapitalkr\u00e4ftige Unternehmen immer noch mit den Kosten f\u00fcr die Pflege einer gro\u00dfen Datenbank zu k\u00e4mpfen haben.<\/p>\n<p>Im Folgenden werden einige der in der Branche gebr\u00e4uchlichsten Verfahren zum Namensabgleich vorgestellt.<\/p>\n<h3><strong>Die Common Key Methode<\/strong><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Phonetik ist ein h\u00e4ufiges Problem bei der Namensgebung, das mit der Common Key Methode gel\u00f6st werden kann. Bei dieser Methode werden die Namen durch einen Schl\u00fcssel oder einen Code auf der Grundlage ihrer englischen Aussprache dargestellt. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ein phonetischer Algorithmus, Soundex, wird verwendet, um Namen nach Lauten zu indizieren. So haben zum Beispiel SMITH und SCHMIDT S530 als Schl\u00fcssel. Dies mag wie eine supereinfache Methode zur L\u00f6sung von Namensproblemen erscheinen, aber sie ist sehr begrenzt.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Es funktioniert nur bei <\/span><b>Lateinisch basierte <\/b> <span style=\"font-weight: 400;\">Sprachen. Das bedeutet, dass es fremdsprachige Namen <strong>nach der englischen Phonetik<\/strong> entschl\u00fcsselt <strong>.<\/strong> Double Metaphone, ein weiterer phonetischer Algorithmus, verwendet einen prim\u00e4ren und einen zweiten Code f\u00fcr jeden Namen, wodurch andere Sprachen wie Slawisch, Germanisch, Spanisch, Franz\u00f6sisch, Griechisch, Italienisch und sogar Chinesisch ber\u00fccksichtigt werden k\u00f6nnen!<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Double Metaphone verschl\u00fcsselt daher Smith mit einem Prim\u00e4rcode von SM0 und einem Sekund\u00e4rcode von XMT. Wenn er Schmidt liest, verwendet er den Sekund\u00e4rcode von Smith, also XMT als Prim\u00e4rcode und einen Sekund\u00e4rcode von SMT. Haben Sie die gemeinsame Nutzung von XMT bemerkt? Dies deutet auf eine \u00c4hnlichkeit zwischen \u00e4hnlich klingenden Namen hin.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Obwohl es sich um eine beliebte Methode handelt, ist die gr\u00f6\u00dfte Herausforderung bei Common Key-Algorithmen die <strong>Pr\u00e4zision<\/strong>. Es handelt sich meist um Ratespiele (wie im Fall von Smith vs. Schmidt), und obwohl immer bessere und fortschrittlichere Algorithmen zur Behandlung phonetischer Unterschiede entwickelt werden, wird es bei nicht-englischen Namen immer Probleme geben. Bei koreanischen Namen zum Beispiel konvertieren sowohl Soundex als auch Metaphone die Namen in lateinische Schriftzeichen und erstellen dann Schl\u00fcssel daf\u00fcr. Dieses Verfahren erh\u00f6ht die Komplexit\u00e4t der Aufgabe und erh\u00f6ht die Fehlerwahrscheinlichkeit, anstatt sie zu verringern.<\/span><\/p>\n<p><b>Vorteile: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Einfach, schnell &amp; hoher Wiedererkennungswert<br \/>\n<\/span><b>Nachteile: <\/b> <span style=\"font-weight: 400;\">Funktioniert nicht so reibungslos mit nicht-lateinischen Namen. Kann zu Lasten der Pr\u00e4zision gehen.<\/span><\/p>\n<h3><strong>Liste oder W\u00f6rterbuch Nachschlagemethode<\/strong><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Methode ist einfach: Man listet alle m\u00f6glichen Varianten eines Namens auf und gleicht sie mit der Hauptquelle ab. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Diese Methode eignet sich am besten f\u00fcr multikulturelle Daten, da es verschiedene Ableitungen eines Namens gibt &#8211; die Ursache daf\u00fcr k\u00f6nnen kulturelle Pr\u00e4ferenzen, Individualit\u00e4t oder einfach ein menschlicher Fehler sein, der nicht korrigiert wurde.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Nehmen Sie zum Beispiel den Namen <\/span><b>Aiden. <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Er wird auch geschrieben als <\/span><b>Aydin. <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Ein anderes h\u00e4ufiges Beispiel ist <\/span><b>Ayesha <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">auch geschrieben als <\/span><b>Aisha <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">oder <\/span><b>Aiesha.<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Obwohl die Listenmethode einfach und leicht zu pflegen ist, ist sie ressourcenintensiv und st\u00f6\u00dft bei anderen Varianten wie Initialen, Spitznamen, Nachnamen usw. an ihre Grenzen. Ein weiterer Nachteil ist, dass eine Namensvariante, die nicht in der Liste enthalten ist, nicht als \u00dcbereinstimmung gefunden wird, was die Listenmethode f\u00fcr den Einsatz in Bereichen wie innere Sicherheit, Geldw\u00e4schebek\u00e4mpfung usw. ineffizient macht.<\/span><\/p>\n<p><b>Vorteile: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Einfach zu bedienen<br \/>\n<\/span><b>Nachteile: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Ressourcenintensiv; hat R\u00fcckrufprobleme, da neue Varianten m\u00f6glicherweise nicht erfasst werden; ist langsam, da es eine gro\u00dfe Datenbank durchsucht, um eine \u00dcbereinstimmung zu finden.<\/span><\/p>\n<h3><strong>Abstand bearbeiten Methode<\/strong><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Bei der Editierdistanz-Methode werden Schreibweisen in Zeichen zerlegt und <strong>gewichtet<\/strong>. &#8222;Carl&#8220; und &#8222;Karl&#8220; haben eine Editierdistanz von 1, da sich das C in ein K verwandelt. In diesem Fall wird das C f\u00fcr das K &#8222;transponiert&#8220;. Der Begriff &#8222;Editieren&#8220; bezieht sich in dieser Methode auf die Aktionen Einf\u00fcgen, L\u00f6schen und Transponieren, die erforderlich sind, um die Zeichenketten abzugleichen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Sie beruht auf zwei Schl\u00fcsselfaktoren: <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">1). Die Anzahl der \u00e4hnlichen Schreibweisen in der Zeichenfolge <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">2). Die Anzahl der Bearbeitungsvorg\u00e4nge, die erforderlich sind, um eine Variante in eine andere zu verwandeln.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Der Nachteil dieser Methode ist der gleiche wie bei den anderen Methoden &#8211; die Genauigkeit ist nur bei englischen Namen begrenzt. F\u00fcr nicht-englische Namen findet ein \u00dcbersetzungsprozess statt, nach dem die \u00c4nderungen vorgenommen werden. <\/span><b>Der vietnamesische Name &#8222;Hang&#8220; kann als &#8222;Heng&#8220; \u00fcbersetzt werden, was ein chinesischer Nachname ist.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Beide haben bis auf die Vokale die gleiche Schreibweise und klingen sogar gleich, da sie aus der gleichen orientalischen Kultur stammen. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Es ist daher offensichtlich, dass die Editierdistanzmethode nicht nur<\/span><b> nicht nur Sprachnuancen vernachl\u00e4ssigt<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">sondern auch bei der \u00dcbersetzung von nicht-lateinischen Sprachen ins Englische zu erheblichen Fehlern f\u00fchren kann.<\/span><\/p>\n<p><b>Vorteile: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Einfach auszuf\u00fchren<br \/>\n<\/span><b>Nachteile: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Funktioniert nicht effizient f\u00fcr nicht-lateinische Sprachen.<\/span><\/p>\n<h3><strong>Regelbasierte Methode<\/strong><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dies ist eine interessante Methode, die <\/span><b>sich auf menschliches Wissen st\u00fctzt<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Diese Methode ist zwar arbeitsintensiv, aber sie ber\u00fccksichtigt das reale Wissen \u00fcber Namen aus verschiedenen Kulturen und Ethnien. Der Vorteil dieser Methode besteht darin, dass keine \u00dcbersetzung von einer Fremdsprache in die englische Sprache erfolgt und die kulturellen Nuancen einer Sprache erhalten bleiben.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Welche drei Nachteile hat diese Methode?<\/span><\/p>\n<ol>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Sie st\u00fctzt sich auf den Umfang des menschlichen Wissens.<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Es ist ein gro\u00dfer Aufwand, mehrere Namensvarianten allein auf der Grundlage menschlichen Wissens zu erfassen.<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Es ist langsam, da es Millionen von Namen durchforsten muss, um eine gute \u00dcbereinstimmung zu finden.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<p><b>Vorteile: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Ber\u00fccksichtigt fremdsprachige Namen<br \/>\n<\/span><b>Nachteile: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Verl\u00e4sst sich auf menschliches Wissen<\/span><\/p>\n<h3><strong>Nutzung des Hybridmodells<\/strong><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Hybride Modelle machen Gebrauch von <\/span><b>zwei oder mehr Methoden, um die h\u00f6chste Trefferquote und Pr\u00e4zision zu erreichen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Um diese Ziele zu erreichen, kann die hohe Wiederauffindbarkeit der Common Key Methode mit dem menschlichen Wissen \u00fcber Namen der regelbasierten Methode kombiniert werden.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Bei einem hybriden Modell werden die Regeln <strong>aus realen Daten generiert<\/strong>, was bedeutet, dass es sich weder vollst\u00e4ndig auf menschliches Wissen noch auf eine \u00dcbersetzung st\u00fctzen muss. Dar\u00fcber hinaus eignet sich diese Methode hervorragend f\u00fcr den sprach\u00fcbergreifenden Namensabgleich, bei dem die Benutzer einen Namen einfach auf Englisch eingeben k\u00f6nnen und trotzdem genaue Ergebnisse erhalten.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Das Ergebnis ist ein hybrides Modell, das <strong>schnell ausgef\u00fchrt werden kann, eine genaue Wiedererkennung bietet<\/strong> und auch das Problem der Umwandlung von Nicht-Lateinisch in Lateinisch l\u00f6st.<\/span><\/p>\n<p>Es ist jedoch wichtig zu erw\u00e4hnen, dass es keine leichte Aufgabe ist, ein hybrides Modell zu entwickeln, das Ihren Datenanforderungen entspricht. Sie m\u00fcssen zun\u00e4chst das Problem identifizieren, das Sie haben, die Art des Ansatzes, der mit Ihren spezifischen Daten funktioniert, und das hohe Ma\u00df an Anpassung, das Sie vornehmen m\u00fcssen, damit das Modell mit Ihren Daten funktioniert. Au\u00dferdem werden Sie Monate damit verbringen m\u00fcssen, die Wirksamkeit der verschiedenen Methoden zu testen, zu erfassen, zu aktualisieren und zu \u00fcberpr\u00fcfen. Dies ist ein teures Unterfangen, das Ihnen nicht helfen wird, Ihre aktuellen Datenprobleme zu bew\u00e4ltigen.<\/p>\n<h3>Herausforderungen bei bestehenden Ans\u00e4tzen<\/h3>\n<p>Wenn Ihr Unternehmen nur mit ein paar hundert Namen in einer Excel-Tabelle zu tun hat, k\u00f6nnen Sie die Namensprobleme manuell beheben oder einen der oben beschriebenen Algorithmen verwenden. Es ist nat\u00fcrlich klar, dass die Umsetzung eines dieser Ans\u00e4tze <strong>Hunderttausende von Dollar, Monate, wenn nicht Jahre der Pr\u00fcfung und Umsetzung und die Einstellung eines Entwicklungsteams kosten <\/strong>wird <strong>, was nicht ohne Vorbehalte geschieht. <\/strong><\/p>\n<p>Dar\u00fcber hinaus gibt es weitere Herausforderungen, die mit den bestehenden Ans\u00e4tzen nur schwer zu bew\u00e4ltigen sind:<\/p>\n<p><strong>1. Das Problem des Umgangs mit einer Vielzahl von Schriftarten: <\/strong>Die meisten Ans\u00e4tze befassen sich in erster Linie mit lateinisch basierten Sprachen. Bei multikulturellen oder mehrsprachigen Skripten schneiden diese Ans\u00e4tze sehr schlecht ab. Sie k\u00f6nnen jeweils nur ein Skript bearbeiten, so dass Sie nicht wirklich mehrere Skripte gleichzeitig durchsuchen k\u00f6nnen.<\/p>\n<p><strong>2. Probleme mit der Genauigkeit und dem R\u00fcckruf: <\/strong>Die Common-Key-Methode kann einen hohen Recall, aber eine geringe Pr\u00e4zision aufweisen. Da es nur Zeichenketten auf der Grundlage von Kl\u00e4ngen oder Tasten abgleicht, ist es bei Daten mit hoher Varianz nicht sehr erfolgreich. Die regelbasierte Methode bietet zwar Pr\u00e4zision, aber da sie die Daten manuell durchsuchen muss, ist der Abrufprozess sehr langsam.<\/p>\n<p><strong>3. Hohe Rechenleistung: <\/strong>Das Sortieren einer gro\u00dfen Unternehmensdatenbank erfordert hohe Rechenressourcen, die eine ebenso hohe Laufzeit erm\u00f6glichen. Sie sollten in der Lage sein, einen Namen oder eine \u00dcbereinstimmung innerhalb von Sekunden nach einer Suche abzurufen. Diese Notwendigkeit des sofortigen Ladens von Informationen erfordert Systeme und Ressourcen, die kostspielig sind &#8211; ganz zu schweigen davon, dass sie auch j\u00e4hrlich gewartet und aktualisiert werden m\u00fcssen.<\/p>\n<p><strong>4.<\/strong> <strong>Fehlen von automatischen Verbesserungen: <\/strong>Im Laufe der Zeit m\u00fcssen alle diese Ans\u00e4tze manuell aktualisiert werden, um Verbesserungen zu erzielen. Dies ist nicht nur zeitaufw\u00e4ndig und komplex, sondern stellt auch eine gr\u00f6\u00dfere Herausforderung an die Pr\u00e4zision und Genauigkeit dar.<\/p>\n<p><strong>5. Die Einstellung der richtigen Talente: <\/strong>Jeder kann eine Sprache lernen und ein Programm f\u00fcr Sie einrichten. Aber Sie brauchen mehr als nur einen Python-Entwickler, um diese Aufgabe zu bew\u00e4ltigen. Sie brauchen ein Team, das wei\u00df, wie man ein bestimmtes Modell zur L\u00f6sung eines spezifischen Problems einsetzt &#8211; und dieses Team ist nicht billig.<\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Software zum Namensabgleich: Der Code-freie Ansatz <\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Auch wenn diese Algorithmen &#8222;einfach&#8220; klingen m\u00f6gen, ist ihre Ausf\u00fchrung kaum einfach. <\/span><\/p>\n<blockquote><p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Zw\u00e4nge, der Bedarf an einem Team und an Rechenressourcen und vor allem die Herausforderung bei der Umsetzung eines funktionierenden Ansatzes sind schwer, wenn nicht gar unm\u00f6glich zu \u00fcberwinden. Sie kostet Hunderttausende von Dollar, belastet die Gesch\u00e4ftsprozesse erheblich und schafft es immer noch nicht, die exponentielle Zunahme unterschiedlicher Datenquellen, -typen und -formate zu erfassen. <\/span><\/p><\/blockquote>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">In diesem Fall ben\u00f6tigen Sie eine <\/span><b>Software f\u00fcr den Namensabgleich &#8211; eine L\u00f6sung, die ohne Code auskommt, m\u00fchelos funktioniert und sich hervorragend f\u00fcr den steigenden Datenbedarf eignet. <\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Moderne Softwarel\u00f6sungen f\u00fcr den Namensabgleich k\u00f6nnen mehr als nur Namen abgleichen. Sie bereinigen Daten, beseitigen Duplikationsprobleme, beseitigen Redundanzen durch Standardisierung und helfen Ihrem Unternehmen, sich auf zuverl\u00e4ssige und genaue Daten zu verlassen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/produkte\/datamatch-enterprise-bewertetes-datenqualitaetsmanagementprodukt-nr-1\/\">DataMatch Enterprise<\/a> ist eine solche L\u00f6sung aus einer Hand, die \u00fcber den Namensabgleich hinausgeht. Es wird von mehr als 4.000+ Unternehmen in 40 L\u00e4ndern verwendet und ist als die Nummer 1 f\u00fcr <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/8-vorteile-des-datenabgleichs-mit-denen-sie-ihr-geschaeft-ausbauen-koennen\/\">Datenabgleich<\/a> und <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datenbereinigungssoftware-schnelles-und-kostenguenstiges-crm-datenbereinigungstool\/\">Datenbereinigung<\/a> anerkannt; es ist eine L\u00f6sung, die moderne Datenprobleme behebt. Das System implementiert ein hybrides Modell zur Identifizierung und Aufl\u00f6sung von Abweichungen in mehreren Datenpunkten.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dar\u00fcber hinaus bietet es eine API-L\u00f6sung, die jede Ihrer Datenquellen in die DataMatch Enterprise-Plattform integriert, wo Sie problemlos Profile erstellen, bereinigen, abgleichen und deduplizieren k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Zurich Insurance &#8211; Fallstudie <\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Z\u00fcrich Versicherung, eine der gr\u00f6\u00dften Schweizer Versicherungsgesellschaften, konnte DataMatch Enterprise einsetzen, um Informationen zu pr\u00fcfen und sicherzustellen, dass Zahlungen korrekt und ohne menschliche Fehler verarbeitet wurden.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Das derzeitige System verf\u00fcgt nicht \u00fcber eine feste Bearbeitungsfunktion, mit der Namen von Zahlungsempf\u00e4ngern vorausgef\u00fcllt werden k\u00f6nnen, so dass diejenigen, die Informationen in der Datenbank verwalten und eingeben, einfach jede Art von Information eingeben k\u00f6nnen. Wenn eine Abfrage gegen das Haupt-Data-Warehouse durchgef\u00fchrt wurde, erschien eine lange Liste mit doppelten Informationen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Das Ergebnis? Die Namen der Lieferanten wurden nicht ordnungsgem\u00e4\u00df zusammengefasst, was zu massiven Problemen und betrieblicher Ineffizienz f\u00fchrte.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Mit DataMatch Enterprise war das Unternehmen in der Lage,: <\/span><\/p>\n<ol>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Erstellung genauer und vertraulicher Berichte f\u00fcr die Branche <\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Erf\u00fcllung der Anforderungen an Datenbereinigung und <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/fuzzy-matching-101-bereinigung-und-verknuepfung-ungeordneter-daten\/\">Fuzzy Matching<\/a> <\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Verarbeitung von Zahlungen ohne menschliche Fehler <\/span><\/li>\n<\/ol>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Fazit &#8211; Ihr Unternehmen braucht Daten, denen Sie vertrauen k\u00f6nnen<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Rohdaten sind immer fehleranf\u00e4llig. Unabh\u00e4ngig davon, welche Front-End-Systeme Sie einsetzen, wenn es sich um einen Menschen handelt, der Informationen ausf\u00fcllt oder weitergibt, wird es immer Probleme mit Abweichungen geben. Wenn diese Fragen nicht gekl\u00e4rt werden, kann dies zu einem kostspieligen Fehler werden.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Unternehmen k\u00f6nnten im Rahmen von Sammelklagen verklagt werden, Kunden verlieren, schlechte Online-Bewertungen erhalten oder sogar den Anschluss an die Konkurrenz verlieren, wenn sie schlechte Daten haben.<\/span><\/p>\n<blockquote><p><span style=\"font-weight: 400;\">Eine Investition in Software zum Namensabgleich und in Datenbereinigungsl\u00f6sungen ist daher eine Notwendigkeit und kein Luxus.<\/span><\/p><\/blockquote>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Catherine, die als Cathy, Kath oder Katharine geschrieben wird; John, der in Ihrem System als Jon, Jonathan oder Jonny eingegeben wird; oder eine Margaret, die sich beim Online-Einkauf als Peggy ausgibt &#8211; Namensvariationen verursachen erhebliche Probleme bei der Pflege eines genauen Kunden- oder Lieferantenprofils f\u00fcr Unternehmen. 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