数据质量

数据匹配和实体解析解决方案

实现最高质量的数据,精确的数据匹配和实体分辨率为更深, 信任的见解, 有效的治理和遵从性来支持您的战略计划

实体分辨率和数据匹配

大规模数据匹配对于确保准确、可信的结果和见解至关重要. 这对于实现一个成功的360度客户视图是正确的, 欺诈检测, 反洗钱, 或者用人工智能和机器学习支持新的大数据和数据科学项目.

这些用例通常需要在数据湖或集群中存储大量迥然不同的数据. 区分表示单个特定实体的匹配,需要能够使用复杂的多字段匹配算法以多种排列测试多次传递的数据,并且仍然能够交付业务用户可以理解的有意义的结果.

采用多种匹配算法,包括跨多个领域的模糊匹配,对不同的数据段评分一致,达到准确的结果.

来自precise的数据匹配和实体解析解决方案

您需要以更低的成本实现更好、更快的匹配精度. 准确、高效的实体解析对数据质量至关重要. 现在可以化简了, 简化, 通过将机器学习和人类专业知识相结合实现自动化, 所有这些都减少了对IT的依赖. 您还可以加速匹配过程,并将匹配调优练习从几周缩短到几天.

以业务用户最能理解的形式向他们展示数据. 与 频谱智能数据质量, 只需点击几下鼠标,他们就可以验证机器学习模型是否在建议正确的匹配决策.

提升你的实体解析过程,让你的业务用户控制:

  • 预测 机器学习 通过专家输入自动调整的算法,因此它们总是在改进;
  • 快速的时间到值:立即减少调优迭代;
  • 有限的IT参与自动匹配键和匹配规则生成;
  • 连续模型训练与频谱智能数据质量现在与频谱管理提供访问数据管理员发展现有的匹配规则,按下一个按钮.

了解十大电玩游戏排行榜的商业用户友好界面和十大电玩游戏排行榜直观的四步流程:

  • 选择来源:上传示例数据.
  • 选择列:从查找副本所需的数据中选择列.
  • 标记记录:分析记录对并将它们分类为Match, Non-Match, 或者根据您的业务用例不确定
  • 分析结果:基于前面步骤的选择, 生成匹配规则和潜在匹配键

了解更多关于Spectrum智能数据质量的信息. 

由于组织希望实现更高级别的数据准确性来驱动业务决策, 他们需要始终如一, 有效的清理和丰富数据,产生一致, 您的业务需要高质量的实体数据.

用例如下 检测欺诈行为, 预测分析, omni-channel营销, 风险评估, 或更好的B2B关系通常需要额外的数据,如人口统计数据, 与现有实体相匹配并连接的firmographic和位置智能,以识别和最小化风险, 提高客户接触, 降低成本,优化加工.

你的商业成功取决于准确的数据和正确的见解, 是否针对单个客户视图, 欺诈检测, 或预测分析. 但随着数据量的增长, 理解它是一个重大的挑战, 测量, 匹配并解析该数据中的实体, 包括确保其质量和适合目的.

不准确、不完整和缺失的数据会削弱您实现精确和准确的能力 数据匹配 需要达到高质量的客户体验, 运营效率, 或者检测和预测欺诈.

精确频谱质量解决方案帮助您解决关键数据匹配挑战. 数据分析和业务规则提供了对数据内容和质量的预先理解, 包括哪些数据可能用于匹配键,这些键将每个匹配通过的数据分段, 应该对哪些数据进行比较和评分,以识别常见的实体.

另外, 可以构建业务规则,以便随着时间的推移继续评估这些关键字段的质量. 随着问题的确定, 净化能力, 丰富, 匹配, 并且整合您的数据可以帮助您提高数据质量并提供准确的数据, 多个用例的有效数据.

阅读案例研究”解决严重数据质量问题是全球银行“反洗钱”合规的关键“. 

你的商业成功取决于准确的数据,无论是针对单个客户的观点, 欺诈检测或预测分析. 但随着数据量的增长, 理解它是一个重大的挑战, 测量, 匹配并解析该数据中的实体, 包括确保其质量和适合目的. 不准确的, 不完整和缺失的数据削弱了实现高质量客户体验所需的精确和准确的数据匹配的能力, 运营效率, 或者检测和预测欺诈.

精确的数据质量解决方案帮助您定位和解决关键 数据匹配的挑战. 数据分析和业务规则提供了对数据内容和质量的预先理解, 包括哪些数据可能用于匹配键,用于为每个匹配传递分割数据,以及应该对哪些数据进行比较和评分以识别公共实体. 另外, 可以构建业务规则,以便随着时间的推移继续评估这些关键字段的质量. 随着问题的确定, 净化能力, 丰富, 匹配和整合数据有助于提高数据质量并提供准确的数据, 多个用例的有效数据.

十大电玩游戏排行榜的解决方案旨在实现可快速伸缩到您的业务需求的数据匹配流程, 很容易, 以及IT和业务团队之间的协作. 通过创新的软件, 全局地址验证和数据充实, 稳健的数据匹配与广泛的可配置匹配算法阵列, 以及经过验证的方法, 作为应用程序和数据集成管道的一部分,您可以在整个企业中批量或实时地快速设计和部署实体解决方案.

根据Trillium大数据解决方案提供的可扩展性,部署实体分辨率和数据匹配,以更快地提供高价值的实体分辨率, 帮助满足关键的服务水平协议.

利用行业领先的数据配置和数据质量,充分利用大数据的商业价值, 具有您需要的最大数据量的可伸缩性和性能, 交付受信任的业务应用程序.

二十多年来,precise一直被公认为数据质量市场的领导者. 十大电玩游戏排行榜的创新技术和无与伦比的专业知识使十大电玩游戏排行榜能够帮助客户解决他们最复杂的数据挑战. 十大电玩游戏排行榜的实用主义方法侧重于在短期内交付业务价值,并确保长期的持续价值.

学习如何 大数据的Trillium DQ 解决大规模数据匹配的挑战.

利用机器学习提高数据质量

现在是专家机器学习的时候了.

在今天的竞争环境中,数据质量比以往任何时候都重要. 这就是为什么各行各业的数据用户都需要在数据质量方面发挥更积极的作用. 然而,大多数机器学习应用程序并不是为这些用户的专业知识而设计的. 数据清理和实体解析平台通常需要IT专业知识. 设计是技术和耗时的. 而真正的数据专家离这个过程还差一步或更多.

但现在, 新的创新将前沿的机器学习与直观的工具相结合,商业用户可以使用这些工具来审查和与以熟悉格式呈现的数据进行交互. 机器学习是用户行为的直接结果, 实体解析加速了, 和效率提高. 找出, 用这种聪明的方法, 组织可以通过更少的努力和更好的结果来提高数据质量.

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金融机构是政府打击恐怖主义和金融犯罪的最佳防线之一. 银行面临的挑战是,避免把宝贵的资源花在没有任何结果的对手方调查上. 这意味着银行需要将其筛选系统发出的不必要警报数量降至最低. 看看美国如何.S. 在提高调查人员效率的同时,将“反洗钱”合规风险降至最低.

看看这个U.S. 总部设在香港的零售银行将“反洗钱”合规风险降至最低,同时提高调查人员的效率.

完美的匹配

为任何类型的实体匹配数据

组织需要解决的不仅仅是客户或个人数据, 它是任何实体类型的数据, 不管那是一个派对, 家庭, 业务, 资产, 产品, 部分, 位置, 或者其他东西. 因为数据是共享资产, 不可靠的数据遍布整个组织, 使重要的IT计划如企业资源计划(ERP)脱轨, 供应链管理, 主数据管理(MDM), 以及诸如预测分析之类的下游计划.

一般, 这些数据来源于许多不同的来源(包括合并和收购). 因此,数据的集成规则通常推断起来很复杂,而且随着时间的推移会发生变化, 问题在系统和业务流程之间传播和繁殖. 十大电玩游戏排行榜的解决方案的可配置性意味着组织可以应用相关的数据匹配规则来创建单个, 全面的, 每个唯一实体的正确记录, 是否家庭, 资产, 产品, 部分, 位置, 或以其他方式.

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侦测欺诈及打击洗钱

欺诈性交易 而洗钱通常依赖于数据的细微变化,这些变化通过组织系统而不被察觉. 新的机器学习技术可以识别潜在的模式来检测欺诈, 但必要的数据往往过于庞大和多样化,难以有效分析. 数据匹配和实体解析对于提供整合至关重要, 清洁, 这些用例的验证数据. 十大电玩游戏排行榜提供数据验证, 丰富和要求多领域实体解析来交付这些需求.

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提供准确的360度客户视图

客户参与是企业成功的关键. 要做到这一点,组织不仅需要对客户有一个全面的了解, 但也要准备好通过有效的欺诈检测来保护他们的客户. 建立对客户的360度准确观察是一项复杂的工作, 特别是在全球运营方面. 经常, 关键客户信息有限, 有缺陷的, 过时的, 或者以不同的系统和格式保存. 因此, 将数据质量过程放在适当的位置以实现标准化, 净化, 丰富该数据对于正确匹配和解析任何给定客户的实体数据并生成可信数据至关重要 单一的客户视图.

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