{"id":63278,"date":"2017-11-22T00:00:00","date_gmt":"2017-11-22T05:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/musterersteller\/"},"modified":"2022-05-11T15:54:24","modified_gmt":"2022-05-11T15:54:24","slug":"musterersteller","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/de\/musterersteller\/","title":{"rendered":"MUSTERERSTELLER"},"content":{"rendered":"<p>Um in der Gesch\u00e4ftswelt wettbewerbsf\u00e4hig zu sein, konzentrieren sich die Unternehmen weiterhin auf das Kundenerlebnis. Viele Unternehmen glauben, dass sie die Erwartungen\/Erfahrungen ihrer Kunden erf\u00fcllt oder \u00fcbertroffen haben. Ohne sich dessen bewusst zu sein, senden sie E-Mails an falsche Adressen oder im schlimmsten Fall an eine v\u00f6llig andere Person. Sie k\u00f6nnen nur dann das beste Kundenerlebnis bieten, wenn Sie in der Lage sind, die W\u00fcnsche Ihrer Kunden zu erkennen, bevor diese \u00fcberhaupt wissen, dass sie es wollen. Das l\u00e4sst sich mit schlechten Daten nicht erreichen.<br \/>\n<a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/produkte\/datamatch-enterprise-bewertetes-datenqualitaetsmanagementprodukt-nr-1\/\">DataMatch Enterprise<\/a> hat so viele Funktionen, die den <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datenabgleichssoftware-als-best-in-class-mit-96-match-genauigkeit-bewertet\/\">Datenabgleich<\/a> so einfach machen, dass Sie eine Aufgabe in einem Bruchteil der Zeit erledigen k\u00f6nnen, die Sie auf herk\u00f6mmliche Weise ben\u00f6tigen.<br \/>\nEine der vielen n\u00fctzlichen Funktionen ist das Data Parsing.<\/p>\n<p><strong>Was ist Parsing? <\/strong><br \/>\nUnter Parsing versteht man die Zerlegung eines Datenblocks in kleinere Teile nach bestimmten Regeln, so dass er von einem Computer leichter interpretiert, verwaltet oder \u00fcbertragen werden kann. Tabellenkalkulationsprogramme analysieren beispielsweise einen Datenblock, um ihn in eine Zelle einer bestimmten Gr\u00f6\u00dfe einzupassen.<\/p>\n<p><strong>Warum m\u00fcssen wir Daten parsen?<\/strong><br \/>\nBeim Parsen von Daten organisieren wir unstrukturierte oder fehlgeleitete Daten. Wir kopieren oder extrahieren Attribute von Interesse, z. B. den Ortsnamen aus einer l\u00e4ngeren Adresse oder ein Produktattribut aus einer l\u00e4ngeren Produktbeschreibung; wir analysieren E-Mail-Adressen, um Dom\u00e4nen zu vergleichen oder abzugleichen. Analysieren von Daten, um ein Jahr zu vergleichen oder abzugleichen, z. B. Datenbank A hat nur das Jahr und Datenbank B hat MM\/TD\/YYYYY. Der <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/fuzzy-matching-101-bereinigung-und-verknuepfung-ungeordneter-daten\/\">unscharfe Abgleich<\/a> allein reicht in der Regel nicht aus, um die genauesten Ergebnisse bei der <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/software-zur-datensatzverknuepfung\/\">Verkn\u00fcpfung von Datens\u00e4tzen<\/a> zu erzielen, weshalb wir einen viel umfassenderen Ansatz anbieten.<br \/>\nPattern Builder ist eine weitere Funktion von DataMatch Enterprise, die sehr n\u00fctzlich ist, um unsere Abgleichergebnisse zu verbessern. Es wird verwendet, um Daten wie oben beschrieben zu analysieren, was zu genaueren \u00dcbereinstimmungsergebnissen f\u00fchrt.<br \/>\nUnternehmen nutzen den Pattern Builder immer dann, wenn sie ein benutzerdefiniertes Parsing ben\u00f6tigen oder um die Daten besser nutzbar zu machen und\/oder die Qualit\u00e4t und Genauigkeit der Abgleichergebnisse zu verbessern. Mit dem Pattern Builder k\u00f6nnen wir regul\u00e4re Ausdr\u00fccke erstellen, mit denen wir eigene Parsing-Regeln festlegen k\u00f6nnen.<br \/>\n<strong>Beispielszenario:<\/strong><br \/>\nEin Gesch\u00e4ftskunde muss den Nachnamen und das Jahr aus der Spalte DOB abgleichen. Wenn die Spalte DOB beispielsweise ein Format vom Typ MM\/TT\/JJJJ enth\u00e4lt, k\u00f6nnen wir den Pattern Builder verwenden, um die eine Spalte mit MM\/TT\/JJJJ in drei neue Spalten zu zerlegen, eine f\u00fcr das MM, eine f\u00fcr das TT und eine f\u00fcr das JJJJ, was dem Benutzer eine \u00dcbereinstimmung mit dem JJJJ erm\u00f6glicht.<br \/>\nScreenshot des Pattern Builders:<\/p>\n<p>Originaldaten [Before using Pattern Builder]:<\/p>\n<p>Nach der Verwendung von Pattern Builder:<br \/>\nBeachten Sie die 3 neuen Spalten<\/p>\n<p>Mit dem Pattern Builder, der in DataMatch Enterprise integriert ist, k\u00f6nnen Sie sicher sein, dass das Parsen von Daten so einfach wie 123 ist. Klicken Sie hier, um eine DEMO zu vereinbaren.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Um in der Gesch\u00e4ftswelt wettbewerbsf\u00e4hig zu sein, konzentrieren sich die Unternehmen weiterhin auf das Kundenerlebnis. Viele Unternehmen glauben, dass sie die Erwartungen\/Erfahrungen ihrer Kunden erf\u00fcllt oder \u00fcbertroffen haben. Ohne sich dessen bewusst zu sein, senden sie E-Mails an falsche Adressen oder im schlimmsten Fall an eine v\u00f6llig andere Person. 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