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Importance du nettoyage des données dans le processus de couplage des enregistrements

Qu’est-ce que le couplage d’enregistrements ?

La procédure consistant à collecter toutes les données associées à une seule personne et dispersées dans les multiples ensembles d’informations, et à les placer en un seul endroit est identifiée comme le couplage d’enregistrements. Cette procédure de couplage d’enregistrements est importante dans une situation où les identifiants sur la base d’un seul individu ne sont pas disponibles. Dans ces circonstances, le couplage d’enregistrements est effectué à l’aide d’une technique probabiliste ou de toute autre technique capable de comparer des statistiques d’identification personnelle, par exemple le nom et l’adresse, qui peuvent également comporter des risques d’erreur ou changer avec le temps.

Une comparaison détaillée des stratégies utilisées pour le couplage d’enregistrements

Le couplage d’enregistrements est généralement effectué dans un cadre organisationnel ou commercial. Elle est nécessaire pour éliminer les enregistrements identiques d’un ensemble d’enregistrements contenant des informations sur les personnes. Les méthodes utilisées pour le couplage d’enregistrements se situent entre les stratégies probabilistes et déterministes. Une stratégie probabiliste utilise un certain nombre de champs parmi les ensembles d’informations afin de déterminer les probabilités de similitudes entre les deux enregistrements de données. Ces probabilités sont illustrées sous forme de poids ou de score de probabilité qui sont pris en compte pour chaque ensemble d’informations lors de leur comparaison. Si le score final d’une paire d’enregistrements est supérieur à un seuil de correspondance défini, on considère qu’il s’agit d’enregistrements associés à la même personne. Par conséquent, la stratégie probabiliste est en accord avec l’imprévisibilité entre les ensembles d’informations avec des similarités manquantes. Cela signifie qu’il a la capacité de relier des enregistrements d’informations comportant des erreurs dans les champs de liaison. D’autre part, les stratégies déterministes de couplage d’enregistrements vont de la simple connexion de bases de données par un identifiant d’entité fiable à un couplage algorithmique par étapes plus complexe. Cela implique également des preuves supplémentaires pour permettre la différence entre des enregistrements de données, qui sont similaires. Cela signifie qu’il ne dépend pas d’une similitude identique de l’identifiant de l’entité. Les méthodes de couplage probabilistes sont comparativement plus puissantes contre les erreurs et fournissent par conséquent une meilleure qualité de couplage d’enregistrements que les techniques déterministes. Les stratégies probabilistes sont également plus flexibles dans une situation où de grands volumes d’informations doivent être reliés à des enregistrements.

Qu’est-ce que l’épuration des données ?

Afin d’établir le niveau d’excellence optimal des liens, un certain nombre de stratégies de normalisation et de nettoyage des données sont engagées dans le domaine opérationnel du couplage d’enregistrements. Ces méthodes sont prévalentes dans les progiciels de couplage d’enregistrements et sont couramment utilisées dans les unités de couplage d’enregistrements. Le processus de couplage d’enregistrements est généralement précédé d’une phase de nettoyage des données, quelle que soit la méthode de couplage utilisée.
Le nettoyage des données est parfois identifié comme une épuration ou une normalisation des données. Elle est associée à la modification, l’élimination ou le changement de champs sur la base de leurs valeurs. Ces nouvelles valeurs amélioreront la qualité de l’information et, par conséquent, la rendront plus précieuse pour la procédure de couplage d’enregistrements. L’augmentation de l’excellence des enregistrements primaires de l’information entraîne une amélioration du niveau de qualité de la procédure de liaison. Des volumes plus importants de données d’identification personnelle améliorent largement la validité des résultats du couplage.
Le nettoyage des données a été identifié comme l’un des moyens fondamentaux pour améliorer la qualité du couplage d’enregistrements dans une situation où des statistiques personnelles de classification intensive ne sont pas disponibles. Le nettoyage des données est l’une des étapes cruciales de la procédure de couplage d’enregistrements qui peut prendre la plus grande partie de la lutte pour le couplage d’enregistrements lui-même. Des ensembles de données plus riches en informations permettent d’améliorer les résultats du couplage d’enregistrements.

Stratégies d’épuration des données

Un large éventail de méthodes de nettoyage des données est utilisé lorsqu’il s’agit de couplage d’enregistrements. Certaines stratégies de nettoyage des données visent à augmenter le nombre de variables en séparant les champs de texte libre. D’autres stratégies de nettoyage des données visent simplement à changer les variables en une illustration particulière sans apporter de modifications aux informations réelles. D’autres techniques supplémentaires sont prévues pour modifier les données dans les champs. Cela peut se faire en éliminant les valeurs non valides, en modifiant les valeurs ou en attribuant des valeurs aux champs vides.

Nettoyage des données et qualité du couplage des enregistrements

Dans un cadre de couplage d’enregistrements, l’objectif du nettoyage des données est d’améliorer l’excellence du couplage. Il s’agit notamment de minimiser le nombre de tous ces deux enregistrements, qui sont classés à tort comme associés à une seule personne, et de tous ces deux enregistrements placés à tort comme non associés à une seule personne. Ces erreurs sont communément appelées respectivement faux positifs et faux négatifs. En l’absence de nettoyage des données, il se peut qu’un certain nombre d’enregistrements réellement appariés ne soient pas découverts, car les qualités pertinentes ne sont pas toujours les mêmes.
Les stratégies de nettoyage des données minimisent généralement l’incohérence entre les deux valeurs du champ en question. En éliminant les surnoms, c’est une collection encore plus réduite de noms qui se retrouvera parmi les documents d’information. De même, en éliminant les dissemblances dues à la ponctuation, une autre incohérence sera supprimée. Cela permet de trouver un grand nombre de similitudes appropriées, comme prévu.
Le nettoyage des données est un processus précieux en raison de sa capacité à améliorer la qualité du couplage des enregistrements. Le nettoyage des données fait appel à un large éventail de techniques qui conviennent à des situations particulières. Cela inclut l’utilisation d’un nouvel algorithme, qui identifie et modifie la majorité des types d’erreurs et des complications anticipées. L’algorithme est capable de nettoyer les données et de traiter toutes les inexactitudes et les divergences dans les enregistrements d’informations ou les valeurs de champs spécifiés. Lorsqu’il s’agit de l’utilisation de ces techniques, il est important de faire très attention. L’importance d’obtenir des données de meilleure qualité est plus importante que le temps nécessaire pour traiter un grand volume de données. Par conséquent, l’accent est mis sur le maintien de données de haute qualité. En tant que partie intégrante du processus de couplage d’enregistrements, on peut reconnaître que le nettoyage des données va améliorer la qualité globale.

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