Logiciel de résolution d'entité
Liez de manière transparente des enregistrements en quelques secondes sur des millions de points de données provenant de sources disparates. Tirez parti d’une suite d’algorithmes de correspondance approximative pour obtenir des correspondances précises avec un minimum de faux positifs.
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Définition
Qu'est-ce que la résolution d'entité ?
La résolution d’entité est un processus de qualité des données de base utilisé pour identifier les enregistrements qui font référence à la même entité dans ou entre les sources de données. Cela peut être fait à des fins de déduplication et de nettoyage, ou pour enrichir et créer des enregistrements de référence qui absorbent les fragments d’entité dans votre entreprise et créent un profil d’entité unifié.
À mesure que les données augmentent à une vitesse inattendue, le processus de résolution des entités devient également compliqué. Il est difficile de trouver des attributs d’identification uniques résidant dans les bases de données pour les mêmes entités. Ainsi, des capacités complexes et spécialisées de nettoyage, d’appariement et de fusion de données sont nécessaires dans les domaines de la détection de la criminalité , de l’application de la loi, de la finance et de l’assurance , etc.
Traiter
Comment fonctionne la résolution d'entité ?
Ingestion
Rassemblez les données en un seul endroit, car elles sont dispersées dans des sources disparates, et résolvez tout changement conflictuel dans les schémas de base de données pour permettre un traitement ultérieur.
Normalisation des données
Résoudre les problèmes de normalisation des données mis en évidence à l'étape précédente, notamment le remplissage de données vides, le remplacement d'informations inexactes ou invalides, la normalisation des valeurs par rapport aux modèles et formats définis, etc.
Canonisation
Fusionnez les informations des enregistrements en double à l'aide de règles canoniques, de sorte que le maximum d'informations soit combiné en un seul enregistrement d'or qui représente l'intégralité de cette entité.
Découverte de données
Découvrir et mettre en évidence toute anomalie statistique pouvant être présente sous la forme de valeurs de données manquantes, incomplètes ou invalides.
Liaison d'enregistrements d'entité
Faites correspondre les enregistrements dans et entre les bases de données et identifiez les enregistrements potentiels liés à la même entité. Les ensembles de données manquent généralement d'attributs d'identification unique standardisés, et une combinaison d' algorithmes de correspondance floue intelligents peut donc être nécessaire pour augmenter la précision.
Canonisation
Fusionnez les informations des enregistrements en double à l'aide de règles canoniques, de sorte que le maximum d'informations soit combiné en un seul enregistrement d'or qui représente l'intégralité de cette entité.
Solution
Laissez Data Ladder gérer votre processus de résolution d'entité
Voir DataMatch Enterprise au travail
DataMatch Enterprise est un logiciel de nettoyage de données très visuel et intuitif qui dispose d’une suite de fonctionnalités pour inspecter, réconcilier et supprimer les erreurs de données à grande échelle de manière intuitive et abordable.
DataMatch s’appuie sur une pléthore d’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 des données , la déduplication , la liaison d’enregistrements , l’amélioration et l’enrichissement d’ensembles de données à partir de sources multiples et disparates, telles qu’Excel, des fichiers texte, des référentiels SQL et Hadoop et des API.
Avantages commerciaux
Comment la résolution d'entité peut-elle vous être bénéfique?
Résolution de l'identité du client
Réconciliez les identités conflictuelles en créant des profils client unifiés pour suivre en toute confiance les clients à travers les interactions omnicanales.
Correspondance améliorée des patients
Assurez un diagnostic et un traitement de santé efficaces et opportuns en faisant correspondre correctement les identifiants des patients avec les dossiers de DSE.
Prévention de la fraude
Détectez les activités frauduleuses telles que les paiements en retard ou les réclamations multiples au sein ou à travers plusieurs ensembles de données avec des identifiants uniques.
Réduction des coûts d'acquisition de clients
Supprimez les doublons des listes de contacts, des CRM et des bases de données pour éviter les dépenses marketing sur des prospects erronés et redondants.
Conformité réglementaire
Faites correspondre avec précision les ensembles de données aux listes de surveillance pour vous conformer aux réglementations fédérales, notamment OFAC, KYC, AML et bien plus encore.
Temps d'analyse réduit
Améliorez le délai d'analyse de quelques semaines à quelques heures en économisant des centaines d'heures de travail et en réalisant des projets des semaines avant les échéances.
Comparons
Quelle est la précision de notre solution?
Les implémentations internes ont 10% de chances de perdre du personnel interne. Ainsi, sur 5ans, la moitié des implémentations internes perdent le membre principal qui a dirigé et compris le programme de correspondance.
Des tests détaillés ont été effectués sur 15 comparaisons de produits différents avec des universités, des gouvernements et des entreprises privées (80 000 à 8 millions d’enregistrements), et ces résultats ont été trouvés: (Remarque: cela 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
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En termes simples, une entité est un objet unique et unique qui existe dans le mot réel. Habituellement, dans le domaine de la gestion des données, le mot entité est normalement utilisé pour décrire un individu, un client, un employé, un produit, une organisation, etc.
À mesure que les données augmentent de façon exponentielle, un processus de résolution d’entités à grande échelle est requis qui peut: s’étendre sur plusieurs sources, travailler avec des millions d’entités à la fois, incorporer des différences de formats et de normes de données, ainsi que regrouper et fusionner des informations pour éviter la perte de données .
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