Datenzusammenführung 4.0: Einsatz von Fuzzy-Algorithmen

Große Datenmengen aus vielen unterschiedlichen und unverknüpften Datenquellen stellen eine echte Herausforderung in der Datenverarbeitung dar. Häufig existieren in verschiedenen Datenquellen keine eindeutigen Schlüssel zur Verknüpfung und eigentlich gleiche Datensätze weisen leicht andere Schreibweisen & Rechtschreibfehler, fehlende Informationen oder doppelte Einträge (Dubletten) auf.

Daher sind z.B. Adressabgleiche unterschiedlicher Datenquellen oft nur mit sehr viel Zeitaufwand (häufig auch manuellen Prüfungen) möglich und werden daher nur durchgeführt wenn es unbedingt nötig ist.
Aber: gerade gut verknüpfte Daten bringen erst den wirklichen Mehrwert für die Analyse und praktische Nutzung durch die Mitarbeiter!

Da wir in unseren Projekten täglich mit dem Thema Datenzusammenführung / Matching konfrontiert sind, haben wir unsere bestehenden Matching-Verfahren auf das nächste Level gebracht. Wir greifen nun auf Fuzzy-Algorithmen zurück, die uns beim Finden von Daten-Zuordnungen optimal unterstützen können. Ein ausführliches Cross-Checking erfolgt zur Qualitätssicherung natürlich weiterhin manuell.

Damit erreichen wir regelmäßig sehr hohe Zuordnungsquoten, die dann für die Weiterverarbeitung und unsere Analysefragestellungen einen hohen Mehrwert liefern.

Wenn Sie also ebenfalls an Ihren unverknüpfte Daten verzweifeln, dann kontaktieren Sie uns am besten direkt!