Donc, voici la question cl\u00e9 : Existe-t-il un meilleur moyen de surmonter ces probl\u00e8mes ?<\/p>\n
Contrairement aux outils de r\u00e9solution d’entit\u00e9s qui peuvent effectuer une ingestion de donn\u00e9es \u00e0 partir de plusieurs points et trouver des correspondances non exactes \u00e0 des vitesses in\u00e9gal\u00e9es, la r\u00e9solution manuelle d’entit\u00e9s \u00e0 l’aide d’algorithmes et de techniques complexes s’av\u00e8re \u00eatre une entreprise tr\u00e8s co\u00fbteuse (sans parler de l’\u00e9puisement). Selon une \u00e9tude de Gartner <\/a>, la mauvaise qualit\u00e9 des donn\u00e9es co\u00fbte 15 millions de dollars par an aux entreprises, en particulier \u00e0 celles dont les activit\u00e9s s’\u00e9tendent sur plusieurs territoires et unit\u00e9s commerciales.<\/p>\n Ce guide d\u00e9taill\u00e9 vous expliquera comment fonctionne la r\u00e9solution des entit\u00e9s, pourquoi la r\u00e9solution manuelle des entit\u00e9s est probl\u00e9matique pour les entreprises et pourquoi il est optimal d’opter pour des outils de r\u00e9solution des entit\u00e9s.<\/p>\n L’ouvrage Entity Resolution and Information Quality<\/a> d\u00e9crit la r\u00e9solution d’entit\u00e9 (ER) comme \u00ab\u00a0la d\u00e9termination de l’\u00e9quivalence (r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 la m\u00eame entit\u00e9) ou de la non-\u00e9quivalence (r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 des entit\u00e9s diff\u00e9rentes) de r\u00e9f\u00e9rences \u00e0 des entit\u00e9s du monde r\u00e9el\u00a0\u00bb.<\/p>\n En d’autres termes, il s’agit du processus d’identification et de liaison de plusieurs enregistrements \u00e0 la m\u00eame entit\u00e9 lorsque les enregistrements sont d\u00e9crits diff\u00e9remment et vice versa.<\/p>\n Par exemple, il pose la question suivante : les entr\u00e9es de donn\u00e9es \u00ab\u00a0Jon Snow\u00a0\u00bb et \u00ab\u00a0John Snowden\u00a0\u00bb sont-elles la m\u00eame personne ou sont-elles deux personnes totalement diff\u00e9rentes ?<\/p>\n Cela vaut \u00e9galement pour les adresses, les codes postaux et zip, les num\u00e9ros de s\u00e9curit\u00e9 sociale, etc.<\/p>\n L’ER s’effectue en examinant la similitude de plusieurs enregistrements en les comparant \u00e0 des identifiants uniques. Il s’agit des enregistrements les moins susceptibles de changer au fil du temps (tels que les num\u00e9ros de s\u00e9curit\u00e9 sociale, les dates de naissance, les codes postaux, etc.) Pour savoir si ces enregistrements sont identiques ou non, il faut les comparer \u00e0 un identifiant unique de la mani\u00e8re suivante :<\/p>\n Dans l’exemple ci-dessus, John Oneil, Johnathan O et Johny O’neal sont tous appari\u00e9s gr\u00e2ce \u00e0 un identifiant unique qui est le num\u00e9ro d’identification national.<\/p>\n L’ER consiste g\u00e9n\u00e9ralement \u00e0 relier et \u00e0 faire correspondre des donn\u00e9es entre plusieurs enregistrements afin de trouver d’\u00e9ventuels doublons et de supprimer les doublons correspondants, ce qui explique pourquoi il est utilis\u00e9 de mani\u00e8re interchangeable :<\/p>\n Une activit\u00e9 de RE se d\u00e9roule en plusieurs \u00e9tapes. Examinons-les plus en d\u00e9tail.<\/p>\n Il s’agit de regrouper toutes les donn\u00e9es provenant de plusieurs sources sous une seule vue centralis\u00e9e. Les donn\u00e9es d’une entreprise sont souvent \u00e9parpill\u00e9es dans des bases de donn\u00e9es, des syst\u00e8mes de gestion de la relation client, des fichiers Excel et PDF disparates et dans des formats de donn\u00e9es tels que des cha\u00eenes de caract\u00e8res, des dates ou les deux.<\/p>\n Par exemple, une grande entreprise de services financiers et de pr\u00eats hypoth\u00e9caires peut avoir une base de donn\u00e9es centrale en MySQL, les donn\u00e9es des formulaires de r\u00e9clamation en PDF et sa liste de propri\u00e9taires en Excel. L’importation des donn\u00e9es de toutes ces sources permettra de pr\u00e9parer le terrain pour relier les enregistrements et trouver les doublons. Pour plus d’informations, cliquez ici<\/a>.<\/p>\n Dans d’autres cas, la combinaison de diff\u00e9rentes sources en une seule peut \u00e9galement signifier la modification du sch\u00e9ma des bases de donn\u00e9es en un sch\u00e9ma pr\u00e9d\u00e9fini pour un traitement ult\u00e9rieur.<\/p>\n Une fois les sources de donn\u00e9es import\u00e9es, l’\u00e9tape suivante consiste \u00e0 v\u00e9rifier leur sant\u00e9 afin d’identifier tout type d’anomalie statistique sous la forme de donn\u00e9es manquantes et inexactes et de probl\u00e8mes d’encodage (c’est-\u00e0-dire minuscules et majuscules). Id\u00e9alement, un analyste de donn\u00e9es essaiera de trouver les zones de probl\u00e8mes potentiels qui doivent \u00eatre corrig\u00e9es avant de proc\u00e9der \u00e0 tout type de nettoyage et de r\u00e9solution d’entit\u00e9s.<\/p>\n Ici, un utilisateur peut vouloir v\u00e9rifier si les champs sont conformes aux RegEx – des expressions r\u00e9guli\u00e8res qui d\u00e9terminent les types de cha\u00eenes de caract\u00e8res pour diff\u00e9rents champs de donn\u00e9es. Sur cette base, l’utilisateur peut d\u00e9terminer combien d’enregistrements sont soit impurs, soit non conformes \u00e0 un encodage donn\u00e9.<\/p>\n Cela peut aider \u00e0 r\u00e9v\u00e9ler des statistiques cruciales, y compris mais sans s’y limiter :<\/p>\n Gr\u00e2ce \u00e0 la mise en correspondance, plusieurs enregistrements qui sont potentiellement li\u00e9s \u00e0 la m\u00eame entit\u00e9 sont r\u00e9unis pour supprimer les doublons, ou d\u00e9dupliqu\u00e9s \u00e0 l’aide d’identifiants uniques. Les techniques de mise en correspondance peuvent varier en fonction du type de champ, par exemple exact, flou ou phon\u00e9tique.<\/p>\n Pour les noms, par exemple, la correspondance exacte est souvent utilis\u00e9e lorsque des identifiants uniques tels que le SSN ou l’adresse sont exacts dans l’ensemble de la base de donn\u00e9es. Si les identifiants uniques sont inexacts ou invalides, la correspondance floue s’av\u00e8re \u00eatre une forme de correspondance beaucoup plus fiable pour apparier facilement deux enregistrements similaires (par exemple, John Snow et Jon Snowden).<\/p>\n Dans la plupart des cas, la d\u00e9duplication et la liaison d’enregistrements sont consid\u00e9r\u00e9es comme une seule et m\u00eame chose. Toutefois, une diff\u00e9rence essentielle r\u00e9side dans le fait que la premi\u00e8re consiste \u00e0 d\u00e9tecter les doublons<\/a> et \u00e0 les consolider au sein du m\u00eame ensemble de donn\u00e9es (c’est-\u00e0-dire \u00e0 normaliser le sch\u00e9ma), tandis que la seconde consiste \u00e0 faire correspondre les donn\u00e9es d\u00e9dupliqu\u00e9es \u00e0 d’autres ensembles de donn\u00e9es ou sources de donn\u00e9es.<\/p>\n La canonisation est une autre \u00e9tape cl\u00e9 de la RE o\u00f9 les entit\u00e9s qui ont plusieurs repr\u00e9sentations sont converties en une forme standard. Il s’agit de prendre les informations les plus compl\u00e8tes comme enregistrement final et de laisser de c\u00f4t\u00e9 les donn\u00e9es aberrantes ou bruyantes qui pourraient fausser les donn\u00e9es.<\/p>\n Lorsqu’il s’agit de trouver des correspondances pour une entit\u00e9 parmi des centaines et des milliers d’enregistrements, les combinaisons potentielles qui pourraient donner les bonnes correspondances peuvent se chiffrer en milliers (voire en millions). Pour \u00e9viter ce probl\u00e8me, le blocage est utilis\u00e9 pour limiter les appariements potentiels \u00e0 l’aide de r\u00e8gles de gestion sp\u00e9cifiques.<\/p>\n Malgr\u00e9 les nombreuses approches et techniques disponibles pour l’ER, celle-ci pr\u00e9sente des lacunes sur plusieurs fronts. Il s’agit notamment de :<\/p>\n Le plus gros probl\u00e8me de la RE est peut-\u00eatre que l’exactitude des correspondances d\u00e9pend de la richesse des donn\u00e9es et de leur coh\u00e9rence entre les ensembles de donn\u00e9es.<\/p>\n Par exemple, la correspondance d\u00e9terministe est assez simple. Disons que vous avez \u00ab\u00a0Mike Rogers\u00a0\u00bb dans la base de donn\u00e9es 1 et \u00ab\u00a0Mike Rogers\u00a0\u00bb dans la base de donn\u00e9es 2. Gr\u00e2ce \u00e0 une simple liaison d’enregistrements (ou correspondance exacte), nous pouvons facilement identifier qu’un enregistrement est le double d’un autre.<\/p>\n Cependant, la correspondance probabiliste, o\u00f9 des enregistrements de donn\u00e9es similaires existent sous la forme de fautes d’orthographe, d’abr\u00e9viations ou de surnoms (par exemple, \u00ab\u00a0Mike Rogers\u00a0\u00bb dans la base de donn\u00e9es 1 et \u00ab\u00a0Michael Rogers\u00a0\u00bb dans la base de donn\u00e9es 2), est une autre histoire. Un identifiant unique (tel que l’adresse, le num\u00e9ro de s\u00e9curit\u00e9 sociale ou la date de naissance) peut ne pas \u00eatre coh\u00e9rent dans toutes les bases de donn\u00e9es et toute forme de correspondance exacte ou d\u00e9terministe deviendra presque impossible, en particulier lorsqu’il s’agit de donn\u00e9es volumineuses.<\/p>\n Les projets d’entreprise Big Data qui traitent des t\u00e9raoctets de donn\u00e9es dans les secteurs de la finance, de l’administration ou des soins de sant\u00e9 contiennent trop d’informations pour que les ER, les liens entre les enregistrements et la d\u00e9duplication traditionnels puissent fonctionner correctement. Les r\u00e8gles de gestion requises pour faire fonctionner les algorithmes devraient prendre en compte des donn\u00e9es bien plus importantes pour fonctionner de mani\u00e8re coh\u00e9rente.<\/p>\n Par exemple, la technique de blocage – utilis\u00e9e pour limiter les paires mal assorties lors de la recherche de doublons – d\u00e9pend de la qualit\u00e9 des champs de l’enregistrement. Si vous avez des champs contenant des erreurs, des valeurs manquantes et des variations, vous pouvez finir par ins\u00e9rer des donn\u00e9es dans les mauvais blocs et \u00eatre confront\u00e9 \u00e0 un nombre plus \u00e9lev\u00e9 de faux n\u00e9gatifs.<\/p>\n Il n’est pas rare que des entreprises ou des institutions traitant de grands volumes de donn\u00e9es optent pour des projets de RE en interne. La raison en est qu’ils peuvent utiliser des ressources techniques (ing\u00e9nieurs logiciels, consultants, administrateurs de bases de donn\u00e9es) sans avoir \u00e0 acheter l’un des outils de r\u00e9solution d’entit\u00e9s disponibles sur le march\u00e9.<\/p>\n Il y a quelques probl\u00e8mes avec cela. Tout d’abord, la r\u00e9solution d’entit\u00e9s n’est pas un sous-ensemble du d\u00e9veloppement de logiciels. Bien s\u00fbr, il existe des algorithmes et des techniques de blocage accessibles au public qui pourraient \u00eatre utiles. Mais dans l’ensemble, les comp\u00e9tences requises sont tr\u00e8s diff\u00e9rentes. L’utilisateur devra :<\/p>\n Cocher toutes ces cases pour le bon utilisateur peut \u00eatre improbable, et m\u00eame si c’est possible, vous avez le risque qu’il quitte l’entreprise, ce qui peut mettre tout le projet en suspens.<\/p>\n Les outils de r\u00e9solution d’entit\u00e9s peuvent offrir de nombreux avantages que les ER traditionnels ne peuvent pas offrir. Il s’agit notamment de :<\/p>\n Les outils de r\u00e9solution d’entit\u00e9s d\u00e9di\u00e9s, dot\u00e9s d’algorithmes de correspondance floue sophistiqu\u00e9s et de capacit\u00e9s de r\u00e9solution d’entit\u00e9s, peuvent donner de bien meilleurs r\u00e9sultats de liaison et de d\u00e9doublonnage d’enregistrements que les algorithmes ER courants.<\/p>\n Lorsqu’on traite des ensembles de donn\u00e9es h\u00e9t\u00e9rog\u00e8nes, il peut s’av\u00e9rer exceptionnellement difficile de trouver la similarit\u00e9 de deux enregistrements en raison des diff\u00e9rents types d’entit\u00e9s, de l’encodage, des probl\u00e8mes de formatage et des langues. Les changements de sch\u00e9ma peuvent \u00e9galement poser un probl\u00e8me. Les organismes de sant\u00e9, par exemple, utilisent des bases de donn\u00e9es SQL et NoSQL. Convertir toutes les donn\u00e9es dans un sch\u00e9ma pr\u00e9d\u00e9fini par le biais de la correspondance des sch\u00e9mas et de l’\u00e9change de donn\u00e9es peut \u00eatre risqu\u00e9, car de nombreuses informations pr\u00e9cieuses peuvent \u00eatre perdues au cours du processus.<\/p>\n En outre, un analyste de donn\u00e9es peut \u00eatre amen\u00e9 \u00e0 utiliser plusieurs mesures de cha\u00eenes de caract\u00e8res pour effectuer une correspondance floue efficace, telles que la distance de Levenshtein, la distance de Jaro-Winkler, la distance de Damerau-Levenshtein, etc. L’incorporation manuelle de tous ces \u00e9l\u00e9ments pour am\u00e9liorer la pr\u00e9cision de la correspondance peut \u00eatre probl\u00e9matique.<\/p>\n Les outils de r\u00e9solution d’entit\u00e9s, en revanche, peuvent relier les enregistrements de mani\u00e8re transparente en utilisant un large \u00e9ventail de param\u00e8tres de cha\u00eene et d’autres algorithmes pour obtenir des r\u00e9sultats de correspondance plus \u00e9lev\u00e9s.<\/p>\n Dans la plupart des cas, le temps est un facteur critique pour les projets ER, notamment dans le cas des initiatives de gestion des donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence (MDM) qui n\u00e9cessitent une source unique de v\u00e9rit\u00e9. Les informations relatives \u00e0 une entit\u00e9 peuvent rapidement changer en l’espace de quelques semaines ou de quelques mois, ce qui peut poser de s\u00e9rieux risques pour la qualit\u00e9 des donn\u00e9es.<\/p>\n Supposons qu’une organisation de vente et de marketing B2B souhaite lancer des campagnes sur ses comptes de premier plan. Id\u00e9alement, elle voudra s’assurer que ses prospects cibl\u00e9s n’ont pas chang\u00e9 d’emploi, de titre ou pris leur retraite avant de gaspiller ses d\u00e9penses de marketing. Dans de tels cas, il est essentiel d’effectuer l’ER dans les d\u00e9lais impartis.<\/p>\n L’ER, si elle est effectu\u00e9e manuellement, peut prendre jusqu’\u00e0 6 mois et plus, p\u00e9riode pendant laquelle de nombreux enregistrements dans les bases de donn\u00e9es peuvent devenir obsol\u00e8tes et inexacts. Les outils de r\u00e9solution d’entit\u00e9s, en revanche, peuvent prendre deux fois moins de temps et les outils plus avanc\u00e9s peuvent donner un d\u00e9lai de premier r\u00e9sultat de 15 minutes.<\/p>\n Les outils de r\u00e9solution d’entit\u00e9s sont beaucoup plus aptes \u00e0 ing\u00e9rer des donn\u00e9es provenant de plusieurs points et \u00e0 ex\u00e9cuter des t\u00e2ches de couplage<\/a>, de d\u00e9duplication et de nettoyage d’<\/a> enregistrements<\/a> \u00e0 une \u00e9chelle beaucoup plus grande. Les bases de donn\u00e9es gouvernementales, telles que celles contenant les donn\u00e9es de collecte des imp\u00f4ts et de recensement, stockent des millions (voire des trillions) d’enregistrements. Une institution gouvernementale d\u00e9cidant de faire de la RE pour la pr\u00e9vention de la fraude, par exemple, serait limit\u00e9e dans l’utilisation d’approches de RE manuelles et d’algorithmes. L’utilisateur serait submerg\u00e9 par les donn\u00e9es qu’il doit traiter, et toute r\u00e8gle commerciale relative aux techniques de blocage – pour minimiser le nombre de comparaisons similaires – serait futile.<\/p>\n Les outils de r\u00e9solution d’entit\u00e9s, toutefois, peuvent non seulement importer des donn\u00e9es<\/a> provenant de diverses sources, mais aussi veiller \u00e0 ce que leur efficacit\u00e9 en mati\u00e8re de RE reste intacte sur de grands volumes de donn\u00e9es.<\/p>\n Les outils de r\u00e9solution d’entit\u00e9s, en particulier pour les applications au niveau de l’entreprise, peuvent repr\u00e9senter un investissement non n\u00e9gligeable. Les professionnels des donn\u00e9es charg\u00e9s de l’ER peuvent \u00eatre r\u00e9ticents \u00e0 l’id\u00e9e d’opter pour cette seule raison. Ils peuvent se dire que le faire manuellement serait bien plus rentable et am\u00e9liorerait leurs chances de promotion.<\/p>\n Bien que cela puisse sembler raisonnable \u00e0 premi\u00e8re vue, les co\u00fbts li\u00e9s aux retards du projet, \u00e0 la faible pr\u00e9cision de la correspondance et aux ressources en main-d’\u0153uvre peuvent finir par devenir plus \u00e9lev\u00e9s que ceux d’un outil de RE.<\/p>\n Le choix du bon logiciel de r\u00e9solution d’entit\u00e9s<\/a> est tout aussi important. De nombreux outils de r\u00e9solution d’entit\u00e9s diff\u00e8rent par leurs caract\u00e9ristiques, leur port\u00e9e et leur valeur.<\/p>\n Les entreprises peuvent avoir des donn\u00e9es stock\u00e9es dans une grande vari\u00e9t\u00e9 de formats et de sources tels qu’Excel, des fichiers d\u00e9limit\u00e9s, des applications web, des bases de donn\u00e9es et des CRM. Un logiciel de r\u00e9solution d’entit\u00e9s doit \u00eatre capable d’importer des donn\u00e9es de sources disparates pour le cas d’utilisation sp\u00e9cifique.<\/p>\n Le module d’importation de DataMatch Enterprise vous permet d’obtenir des donn\u00e9es dans diff\u00e9rents formats, comme indiqu\u00e9 ci-dessus.<\/p>\n Le bon logiciel de r\u00e9solution d’entit\u00e9s doit \u00e9galement \u00eatre capable de profiler et de nettoyer les donn\u00e9es avant tout effort de d\u00e9duplication et de couplage d’enregistrements. DataMatch Enterprise<\/a>, en utilisant des mod\u00e8les pr\u00e9d\u00e9finis bas\u00e9s sur des expressions Regex, peut d\u00e9terminer les enregistrements valides et invalides, les enregistrements nuls, distincts, les espaces avant et apr\u00e8s, etc.<\/p>\n Une fois le profil g\u00e9n\u00e9r\u00e9, les donn\u00e9es peuvent ensuite \u00eatre nettoy\u00e9es \u00e0 l’aide de diverses fonctionnalit\u00e9s telles que :<\/p>\n Il existe de nombreux outils de r\u00e9solution d’entit\u00e9s qui pr\u00e9tendent fournir un score de correspondance \u00e9lev\u00e9. Cependant, la pr\u00e9cision de la mise en correspondance est li\u00e9e au degr\u00e9 de sophistication des algorithmes utilis\u00e9s pour mettre en correspondance les enregistrements dans et entre plusieurs ensembles de donn\u00e9es. DataMatch Enterprise utilise une gamme de types de correspondance (exacte, floue, phon\u00e9tique, m\u00e9trique des cha\u00eenes de caract\u00e8res) pour \u00e9tablir la distance entre les entit\u00e9s et utilise des biblioth\u00e8ques sp\u00e9cifiques au domaine (surnoms, adresses, num\u00e9ros de t\u00e9l\u00e9phone) pour \u00e9tablir un score de correspondance sup\u00e9rieur \u00e0 celui du secteur.<\/p>\n Une \u00e9tude ind\u00e9pendante r\u00e9alis\u00e9e par l’universit\u00e9 Curtin<\/a> a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 que la pr\u00e9cision de la correspondance de DataMatch d\u00e9passait celle d’autres fournisseurs, notamment Quality Stage d’IBM et Dataflux de SAS.<\/p>\n Bien qu’il soit crucial pour les entreprises de proc\u00e9der \u00e0 l’ER, l’ex\u00e9cution manuelle de la d\u00e9duplication, du couplage d’enregistrements et d’autres t\u00e2ches d’ER pr\u00e9sente de s\u00e9rieuses limites lorsqu’il s’agit de faire correspondre des donn\u00e9es sur des millions et des trillions d’enregistrements. En utilisant un logiciel de r\u00e9solution d’entit\u00e9s comme DataMatch Enterprise, les entreprises sont en bien meilleure position pour atteindre leurs objectifs commerciaux du point de vue de l’\u00e9volutivit\u00e9, des co\u00fbts et des r\u00e9sultats.<\/p>\n Pour plus d’informations sur DataMatch Enterprise, cliquez sur la page de la solution R\u00e9solution d’entit\u00e9s<\/a> ou contactez-nous<\/a> pour entrer en contact avec notre \u00e9quipe commerciale.<\/p>\n Comment fonctionnent les meilleures solutions de correspondance floue de<\/a> leur cat\u00e9gorie : Combinaison d’algorithmes \u00e9tablis et exclusifs<\/b><\/p>\nQu’est-ce que la r\u00e9solution d’entit\u00e9s ?<\/b><\/h3>\n
![\"\"](\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/09\/xDL_Merging-Data-Cleansing-Graphic.png.pagespeed-1.jpg\")
<\/p>\n\n
Comment la r\u00e9solution des entit\u00e9s fonctionne en pratique<\/b><\/h3>\n
Ingestion<\/b><\/h4>\n
Profilage<\/b><\/h4>\n
\n
D\u00e9duplication et liaison d’enregistrements<\/b><\/h4>\n
Canonisation<\/b><\/h4>\n
Blocage de<\/b><\/h4>\n
Les d\u00e9fis de la r\u00e9solution des entit\u00e9s<\/b><\/h3>\n
1. La RE ne fonctionne bien que si les donn\u00e9es sont riches et coh\u00e9rentes<\/b><\/h4>\n
2. Les algorithmes d’urgence ne sont pas \u00e9volutifs<\/b><\/h4>\n
3. Le RE manuel est complexe<\/b><\/h4>\n
\n
4 raisons pour lesquelles les outils de r\u00e9solution d’entit\u00e9s sont meilleurs<\/b><\/h3>\n
1. Plus grande pr\u00e9cision de l’appariement<\/b><\/h4>\n
2. R\u00e9duction du d\u00e9lai d’obtention du premier r\u00e9sultat<\/b><\/h4>\n
3. Une meilleure \u00e9volutivit\u00e9<\/b><\/h4>\n
4. \u00c9conomies de co\u00fbts<\/b><\/h4>\n
Comment choisir le bon logiciel de r\u00e9solution d’entit\u00e9s<\/b><\/h3>\n
Importer des sources de donn\u00e9es distinctes<\/b><\/h4>\n
Profilage et nettoyage des donn\u00e9es \u00e0 grande \u00e9chelle<\/b><\/h4>\n
![\"\"](\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Profiling.png\")
<\/p>\n\n
![\"\"](\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Cleansing.png\")
<\/p>\nCapacit\u00e9s d’appariement robustes<\/b><\/h4>\n
![\"\"](\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Data-Ladder-v-IBM-SAS-In-House-1024x483.png\")
<\/p>\nNote de fin<\/b><\/h3>\n
![\"\"](\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/fuzzy-whitepaper2.png\")
<\/p>\n