Daten-Matching ist die Grund­lage erfolg­rei­cher Daten­qua­li­täts-Initia­tiven

Bei vielen Datenqualitäts-Aufgaben spielt das Matching die entscheidende Rolle. Dazu gehören Dublettenabgleiche, Adressfusionen, Adressanreicherung, Compliance-Prüfungen, Blacklisten-Abgleiche, Identity Resolution über die Unternehmensbereiche hinweg sowie das Auffinden von Daten durch Mitarbeiter mit Hilfe einer Suche.

Liefert die Matching-Technologie keine präzisen Ergebnisse, sind auch nachgelagerte Prozesse zum Scheitern verurteilt: nicht alle oder falsche Dubletten werden gefunden, die postalische Bereinigung macht Fehler, die Anreicherung von Informationen bringt unbefriedigende Ergebnisse, die schlechte Suche bremst die Produktivität von Mitarbeitern und verärgert wartende Kunden am Telefon.

Heute sind schnelle und fehlertolerante Verfahren gefragt, deren Toleranz je nach Aufgabe und Datengrundlage präzise justiert werden können. Außerdem muss das Matching auch mit internationalen Daten umgehen können. Unser Forschungsteam nutzt Technologie-Sprünge, neuste wissenschaftliche Erkenntnisse sowie aktuelle Programmier-Methoden für die stetige Weiterentwicklung unserer Algorithmen. Damit übertreffen unsere Kern-Algorithmen die hohen Anforderungen an Geschwindigkeit, Flexibilität und Qualität.

Matching für nati­o­nale Vergleiche

Zwei identische Zeichenketten kann jeder Rechner zuordnen. Doch Ähnlichkeiten wie Markovicova zu Marcovitschova versteht nicht jeder Rechner und auch nicht jedes Ähnlichkeitsverfahren. Doch genau solche Ähnlichkeiten sind beispielsweise bei einer Dublettenprüfung entscheidend.

Besser geht es mit dem fehlertoleranten Vergleichs-Algorithmus FACT^®, der Tippfehler, Wortumstellungen und andere Abweichungen treffsicher zuordnet.

Inter­na­ti­o­nales Matching

Worldmatch^® versetzt Sie in die Lage, Schriftzeichen aus unterschiedlichen Sprachen gleichzeitig miteinander zu vergleichen - und zwar fehlertolerant. So können Sie bei einem Dubletten-Abgleich beispielsweise lateinische mit arabischen oder japanischen (z.B. Kanji, Hiragana, Katakana) Schriftzeichen vergleichen.

Gerade im internationalen Business sind sprachenunabhängige Matching-Verfahren gegenüber herkömmlichen Lösungen klar im Vorteil. In der Regel reicht die Fähigkeit, Unicode zu verarbeiten, nicht aus, da andere Sprachen auch eine andere Bewertung von Ähnlichkeit bedingen. Wirklich geeignet für den Abgleich internationaler Stammdaten sind assoziative Verfahren, die ohne den Umweg über europäische Zeichensatzcodes („Transliteration“) einen direkten Ähnlichkeitsbezug zwischen den unterschiedlichen Zeichensätzen und Schriften herstellen.

Worldmatch^® Beispiel:
Worldmatch^® kennt die Besonderheiten der arabischen Sprache und kann so auch Ähnlichkeiten zu verschiedenen lateinischen Umsetzungen (Salah/Selah) erkennen und zuordnen. Aber auch Vertipper oder andere Schreibweisen (Ladin/Laden) erkennt Worldmatch®. Je unähnlicher die Schreibweise, desto geringer die Ähnlichkeitspunkte.