Logiciel de liaison d'enregistrements
Optimisez la valeur de vos données en utilisant une application logicielle très visuelle – classée comme la meilleure de sa catégorie avec une précision de 96 % – qui offre une solution de bout en bout pour nettoyer, relier et déduire des ensembles de données afin d’obtenir une vue complète à 360 degrés des entités.
En toute confiance
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Définition
Qu'est-ce que le couplage d'enregistrements ?
Le couplage d’enregistrements est le processus qui consiste à comparer des enregistrements provenant de deux ou plusieurs sources de données disparates et à déterminer s’ils se rapportent à la même entité ou au même individu. Ce processus est assez simple lorsque vous disposez d’ensembles de données normalisés qui contiennent des identifiants uniques, mais il est assez difficile lorsque vos ensembles de données ne se conforment pas à un format normalisé ou ne possèdent pas d’attributs de données permettant une identification unique.
Dans ce cas, il faut élaborer des règles complexes pour déterminer les identificateurs uniques potentiels dans vos ensembles de données et faire correspondre les enregistrements en fonction du poids attribué à chaque identificateur. Sur la base des résultats de la mise en correspondance, les enregistrements sont reliés entre eux et vérifiés pour contrôler s’ils appartiennent à la même entité ou à une entité différente.
Processus
Comment fonctionne le couplage d'enregistrements ?
Pré-traitement
Assurer une qualité de données fiable en effectuant des activités de nettoyage et de normalisation des données, telles que la correction des données nulles, mal orthographiées ou invalides, ainsi que la vérification de l'exactitude et de la pertinence des données.
Comparaisons sur le terrain
Sélectionnez une combinaison de champs et calculez la probabilité que leurs valeurs soient similaires en mettant en œuvre des algorithmes de correspondance de champs pertinents utilisés pour des comparaisons floues, numériques, phonétiques ou spécifiques à un domaine.
Déduplication d'enregistrements
Configurez les règles de purge de la fusion pour écraser les données, supprimer les doublons et obtenir une vue unique et complète de l'entité.
Indexation/Blocage
Mettez en œuvre des techniques de blocage ou d'indexation qui limitent le nombre de comparaisons entre les enregistrements et ne les comparent que s'ils ont une forte probabilité d'appartenir à la même entité.
Classification et évaluation
Classez les enregistrements comme étant des correspondances réussies ou des non-correspondances sur la base des scores de correspondance calculés pour la similarité des champs, et évaluez les résultats avec des niveaux et des poids variables afin d'obtenir une précision maximale du couplage des enregistrements.
Déduplication d'enregistrements
Configurez les règles de purge de la fusion pour écraser les données, supprimer les doublons et obtenir une vue unique et complète de l'entité.
Solution
Laissez Data Ladder s'occuper de votre processus de couplage d'enregistrements.
Voir DataMatch Enterprise au travail
DataMatch Enterprise est une application logicielle de couplage d’enregistrements très visuelle et intuitive, spécialement conçue pour résoudre les problèmes de qualité des données sur les clients et les contacts.
DataMatch s’appuie sur de nombreux algorithmes propriétaires et standard de l’industrie pour détecter les variations phonétiques, floues, mal saisies et abrégées. La suite vous permet de créer des configurations évolutives pour la normalisation, la déduplication, le couplage d’enregistrements, l’amélioration et l’enrichissement des données à travers des ensembles de données provenant de sources multiples, comme Excel, des fichiers texte, SQL, Oracle, ODBC, etc.
Avantages pour les entreprises
Comment le couplage d'enregistrements peut-il vous être utile ?
Améliorer l'expérience client
Débarrassez-vous des doublons et des mauvais enregistrements de données et exploitez les données pour améliorer le parcours et les expériences proposés à vos clients.
Renforcer la perception de la marque
Améliorez la réputation de la marque en offrant des expériences personnalisées et axées sur les données aux clients et aux employés.
Augmenter l'efficacité opérationnelle
Planifier l'utilisation efficace de la technologie, des ressources, de la main-d'œuvre et des processus opérationnels en utilisant des enregistrements de données complets et exhaustifs.
Éliminer les efforts redondants
Évitez de gaspiller du temps, des efforts et un budget de marketing sur des enregistrements de données en double et non appariés.
Obtenez des informations fiables sur votre activité
Améliorez la qualité de vos données afin de prendre des décisions éclairées et de déterminer la meilleure voie à suivre pour votre entreprise.
Créer une source unique de vérité
Créez la fiche maîtresse qui devient la source unique de vérité dans toute l'organisation.
Comparons
Quelle est la précision de notre solution ?
Les mises en œuvre internes ont 10 % de chances de perdre leur personnel interne. Ainsi, sur une période de 5 ans, la moitié des mises en œuvre internes perdent le membre central qui gérait et comprenait le programme de rapprochement.
Des tests détaillés ont été réalisés sur 15 comparaisons de produits différents avec des entreprises universitaires, gouvernementales et privées (80K à 8M d’enregistrements), et les résultats suivants ont été trouvés : (Note : ceci inclut l’effet des faux positifs)
| Features of the solution | Data Ladder | IBM Quality Stage | SAS Dataflux | In-House Solutions | Comments |
|---|---|---|---|---|---|
| Match Accuracy (Between 40K to 8M record samples) | 96% | 91% | 84% | 65-85% | Multi-threaded, in-memory, no-SQL processing to optimize for speed and accuracy. Speed is important, because the more match iterations you can run, the more accurate your results will be. |
| Software Speed | Very Fast | Fast | Fast | Slow | A metric for ease of use. Here speed indicates time to first result, not necessary full cleansing. |
| Time to First Result | 15 Minutes | 2 Months+ | 2 Months+ | 3 Months+ | |
| Purchasing/Licensing Costing | 80 to 95% Below Competition | $370K+ | $220K+ | $250K+ | Includes base license costs. |
Questions fréquemment posées
Vous avez d'autres questions ? Regardez ça
Lorsque vos ensembles de données possèdent plusieurs attributs qui identifient de manière unique un enregistrement, les comparaisons peuvent être effectuées sur la base de toutes ces colonnes. C’est ce qu’on appelle le couplage déterministe d’enregistrements. Les enregistrements peuvent être considérés comme correspondant s’ils correspondent à un seul attribut ou à une valeur seuil définie. Les attributs de données tels que le numéro de sécurité sociale et l’identification nationale sont de bons exemples d’attributs d’identification unique qui peuvent être utilisés pour le couplage déterministe d’enregistrements.
Lorsque vos ensembles de données ne contiennent pas d’attributs exacts d’identification unique, vous devez utiliser des techniques floues (ou probabilistes) pour relier les enregistrements. Dans ce cas, des pondérations sont attribuées à plusieurs attributs et sont considérées ensemble pour classer les enregistrements en tant que concordants ou non concordants. Un exemple de couplage d’enregistrements probabiliste consiste à utiliser le prénom, le nom, la date de naissance et l’adresse et à leur attribuer des poids appropriés pour calculer les correspondances possibles.
Le couplage d’enregistrements pose de nombreux défis, comme la garantie de la qualité des données par le nettoyage et la normalisation des données, la validation des résultats pour s’assurer que les enregistrements sont correctement couplés, la classification des enregistrements non classés, le réglage des algorithmes pour maximiser la précision et la résolution de la complexité informatique.
Différents domaines et industries utilisent le couplage d’enregistrements à des fins diverses. Par exemple, elle est utilisée pour effectuer des recherches historiques dans les organismes statistiques, pour relier et consolider les dossiers des patients dans le domaine des soins de santé, pour détecter les fraudes et les crimes, pour maintenir la qualité des données organisationnelles, pour mettre en œuvre la gestion des données de base ou pour utiliser les données organisationnelles à des fins de veille économique.
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