{"id":63247,"date":"2018-06-08T00:00:00","date_gmt":"2018-06-08T04:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/applications-pour-le-rapprochement-des-donnees\/"},"modified":"2022-04-08T20:07:51","modified_gmt":"2022-04-08T20:07:51","slug":"applications-pour-le-rapprochement-des-donnees","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/fr\/applications-pour-le-rapprochement-des-donnees\/","title":{"rendered":"Applications pour le rapprochement des donn\u00e9es"},"content":{"rendered":"

La mise en correspondance des donn\u00e9es est une tr\u00e8s belle technique qui se retrouve dans de nombreuses autres applications. Cette technique contient des algorithmes complexes et peut parfois relever aussi bien de la science que de l’art. Cependant, il est surprenant de constater que ces techniques sont n\u00e9cessaires dans plusieurs applications commerciales. Avant d’\u00e9num\u00e9rer quelques-unes des applications les plus importantes, il est bon de passer rapidement en revue la correspondance des donn\u00e9es<\/a>.
\nEn termes simples, on peut dire qu’il s’agit de comparer plus de deux ensembles de donn\u00e9es pour v\u00e9rifier si les enregistrements de l’un ou l’autre de ces ensembles sont identiques ou non. Un cas important de mise en correspondance de donn\u00e9es est la d\u00e9duplication<\/a> dans laquelle les enregistrements sont compar\u00e9s \u00e0 un ensemble de donn\u00e9es pour trouver des enregistrements similaires, les enregistrements similaires, dans ce cas, sont connus comme des doublons. La question est de savoir pourquoi les gens utilisent cette technique. En r\u00e9alit\u00e9, toutes les bases de donn\u00e9es contiennent les m\u00eames informations plusieurs fois. Il est \u00e9galement vrai qu’il n’existe pratiquement aucune base de donn\u00e9es sans doublons, y compris les organisations qui vendent des donn\u00e9es. Voici quelques-unes des applications les plus importantes o\u00f9 les techniques de rapprochement des donn\u00e9es sont utilis\u00e9es :<\/p>\n

Identification du produit<\/h2>\n

Les organisations qui vendent un grand nombre de produits ou qui disposent d’une liste importante de pi\u00e8ces d\u00e9tach\u00e9es utilisent \u00e9galement des techniques de rapprochement de donn\u00e9es pour faire correspondre des produits similaires. La description d’un m\u00eame produit par diff\u00e9rents fournisseurs augmente les risques de probl\u00e8mes innombrables. L’exemple parfait pour ce sujet est celui des haricots cuits au four, qui peuvent \u00eatre d\u00e9crits de plusieurs autres fa\u00e7ons, comme les haricots biologiques cuits au four, les haricots cuits au four 200g, les haricots cuits au four \u00ab\u00a0baked beanz\u00a0\u00bb, les haricots cuits au four \u00e0 la sauce tomate, les haricots cuits au four Heinz, etc. Il est extr\u00eamement important de cat\u00e9goriser correctement ces produits car une d\u00e9claration incorrecte peut entra\u00eener une mauvaise quantit\u00e9 ou un mauvais produit.<\/p>\n

Donn\u00e9es de recensement<\/h2>\n

La plupart des pays collectent r\u00e9guli\u00e8rement des donn\u00e9es de recensement parce que les informations du recensement sont utilis\u00e9es pour fournir des informations, des statistiques d\u00e9mographiques, des tendances, l’environnement et la culture, et l’\u00e9conomie. Le recensement s’applique normalement aux donn\u00e9es sur le logement et la population. Les autres recensements les plus courants sont l’agriculture, les affaires et le trafic. La collecte de ce type de donn\u00e9es est un processus tr\u00e8s long, mais la technique de rapprochement des donn\u00e9es r\u00e9duit la n\u00e9cessit\u00e9 d’une validation et d’une collecte \u00e0 grande \u00e9chelle.<\/p>\n

V\u00e9rification de l’identit\u00e9<\/h2>\n

Les d\u00e9lits d’identit\u00e9 sont aujourd’hui plus visibles que jamais, ce qui a conduit \u00e0 am\u00e9liorer les techniques de v\u00e9rification de l’identit\u00e9. L’usurpation d’identit\u00e9 peut entra\u00eener des pertes financi\u00e8res non seulement pour un individu mais aussi pour des organisations. Le rapprochement des donn\u00e9es est une technique utilis\u00e9e pour comparer les informations provenant de plusieurs sources, par exemple une base de donn\u00e9es d’assurance, une liste \u00e9lectorale, des bases de donn\u00e9es de cr\u00e9dit, des dossiers de permis de conduire et des casiers judiciaires. En comparant continuellement les enregistrements, on peut garder un \u0153il sur les d\u00e9lits li\u00e9s \u00e0 l’identit\u00e9 et fournir une base de donn\u00e9es compl\u00e8te pour la v\u00e9rification de l’identit\u00e9. Comme pour la pr\u00e9vention et la d\u00e9tection des crimes, la d\u00e9couverte d’anomalies dans les donn\u00e9es et la mise en relation avec des fraudeurs connus peuvent r\u00e9duire consid\u00e9rablement les activit\u00e9s criminelles.<\/p>\n

Listes de diffusion<\/h2>\n

Il est donc extr\u00eamement important que les prospects et les clients ne re\u00e7oivent pas deux fois le m\u00eame courriel ou le m\u00eame document de marketing direct, car cela peut nuire \u00e0 la r\u00e9putation de l’entreprise. Cette erreur peut co\u00fbter \u00e0 l’organisation de gaspiller les opportunit\u00e9s de vente et de perdre de l’argent. Le processus de d\u00e9tection des doublons peut aider \u00e0 \u00e9viter les envois \u00e0 la m\u00eame personne. La technique de mise en correspondance des donn\u00e9es garantit que les m\u00eames contacts ne sont pas ajout\u00e9s, si une personne utilise une liste achet\u00e9e et l’ajoute \u00e0 une base de donn\u00e9es existante, ce qui permet d’\u00e9viter que des doublons n’entrent dans le syst\u00e8me.<\/p>\n

Vue unique du client et migration des donn\u00e9es<\/h2>\n

Le d\u00e9ploiement d’applications \u00e0 l’\u00e9chelle de l’entreprise, telles que les progiciels de gestion int\u00e9gr\u00e9s (ERP), les syst\u00e8mes de gestion de la relation client (CRM) et la cha\u00eene d’approvisionnement, etc. n\u00e9cessite la consolidation de donn\u00e9es provenant de nombreuses sources. Le processus de rapprochement des donn\u00e9es est utilis\u00e9 pour faire correspondre les enregistrements de chacun de ces ensembles de donn\u00e9es. Deux autres processus sont n\u00e9cessaires en plus de la correspondance :<\/p>\n