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Comment fonctionnent les meilleures solutions de correspondance floue : Combinaison d’algorithmes établis et exclusifs

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Si le rapprochement des données était autrefois une activité facile, le type, le format et la complexité des données brutes ont évolué au fil des ans. Aujourd’hui, il ne suffit plus d’effectuer une comparaison entre deux champs ayant une orthographe similaire pour éliminer les doublons, ni de déployer un seul type d’algorithme pour trouver des correspondances.

Aujourd’hui, les meilleurs outils de rapprochement de données de leur catégorie utilisent une combinaison d’algorithmes + des algorithmes propriétaires pour éliminer les champs de données les plus difficiles et aider les entreprises à atteindre leurs objectifs de rapprochement de données. Ce livre blanc explore les défis de la mise en correspondance, les différents types d’algorithmes de mise en correspondance, la manière dont un logiciel de premier ordre utilise ces algorithmes pour atteindre les objectifs de mise en correspondance des données.

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Ce champ n’est utilisé qu’à des fins de validation et devrait rester inchangé.

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Merging Data from Multiple Sources – Challenges and Solutions

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