Datenqualität
Lösungen für Datenabgleich und Entitätsauflösung
Erzielen Sie höchste Datenqualität durch exakten Datenabgleich und genauer Entitätsauflösung, um Ihre strategischen Initiativen durch präzisere, vertrauenswürdige Erkenntnisse und effektive Governance und Compliance zu unterstützen.
Entitätsauflösung und Datenabgleich
Datenabgleiche im großen Umfang sind die Voraussetzung für korrekte, vertrauenswürdige Ergebnisse und Erkenntnisse. Dies gilt für eine erfolgreiche 360-Grad-Kundenansicht, die Betrugserkennung, Anti-Geldwäsche-Programme und die Unterstützung von Big-Data- und Data-Science-Projekten durch KI und Machine Learning.
Diese Anwendungsfälle erfordern üblicherweise enorme Mengen disparater Daten, die in einem Data Lake oder Cluster gespeichert sind. Um Übereinstimmungen zu identifizieren, die auf eine eindeutige, bestimmte Entität hinweisen, muss es möglich sein, mehrere Datendurchläufe in verschiedenen Permutationen mit komplexen Multi-Field-Matching-Algorithmen zu testen und damit aussagekräftige Ergebnisse zu erzeugen, die für Geschäftsanwender verständlich sind.
Damit Sie korrekte Ergebnisse erzielen, sollten Sie mehrere Abgleichalgorithmen verwenden, einschließlich Fuzzy Matching für mehrere Felder mit einem einheitlichem Scoring für verschiedene Datensegmente.
Möchten Sie Daten genauer, schneller und zu geringeren Kosten abgleichen? Eine korrekte, effiziente Entitätsauflösung ist entscheidend für die Datenqualität. Nun können Sie Ihre Prozesse vereinfachen, optimieren und automatisieren, indem Sie Machine Learning durch menschliches Fachwissen ergänzen und gleichzeitig Ihre Abhängigkeit von der IT-Abteilung verringern. Außerdem können Sie Abgleichvorgänge beschleunigen und die Abgleichoptimierung von Wochen auf nur wenige Tage verkürzen.
Liefern Sie Geschäftsanwendern die Daten so, wie sie sie am besten verstehen. Mit Spectrum Smart Data Quality können sie mit wenigen Klicks überprüfen, ob ein Machine-Learning-Modell die richtigen Abgleichentscheidungen vorschlägt.
Optimieren Sie die Entitätsauflösung und geben Sie Geschäftsanwendern die Kontrolle zurück:
- Prädiktive Machine-Learning-Algorithmen werden mithilfe von Experteneingaben automatisch angepasst, sodass sie sich kontinuierlich verbessern.
- Schnelle Time-to-Value: Iterationen werden umgehend reduziert.
- Dank der automatischen Erzeugung von Abgleichschlüsseln und -regeln ist kaum Unterstützung durch die IT-Abteilung erforderlich.
- Beim kontinuierlichen Training von Modellen mit Spectrum Smart Data Quality, für das nun auch Spectrum Stewardship verfügbar ist, können Datenverwalter bestehende Abgleichregeln mit einem einzigen Schaltflächenklick weiterentwickeln.
Lernen Sie unsere intuitive Benutzeroberfläche und unseren einfachen, vierteiligen Prozess kennen:
- Quelle auswählen: Laden Sie Ihre Beispieldaten hoch.
- Spalten auswählen: Wählen Sie die Datenspalten aus. Dies ist notwendig, um Datenduplikate zu finden.
- Datensätze markieren: Analysieren Sie die Datensätze und klassifizieren Sie sie den Anforderungen des Geschäftsanwenders entsprechend als „Übereinstimmung“, „Keine Übereinstimmung“ oder „Unsicher“.
- Ergebnisse analysieren: Anhand der in den vorherigen Schritten getroffenen Auswahl werden eine Abgleichregel und Abgleichschlüssel erzeugt.
Auf der Suche nach Wegen zu mehr Datengenauigkeit und besseren Geschäftsentscheidungen müssen Unternehmen ihre Daten konsequent bereinigen und anreichern, um die einheitlichen, hochwertigen Entitätsdaten zu erzeugen, die sie benötigen.
In Anwendungsfällen wie der Betrugserkennung, prädiktiven Analysen, Omnichannel-Marketing, der Risikobewertung oder besseren B2B-Beziehungen müssen häufig zusätzliche Daten wie demografische, firmografische oder Location-Intelligence-Daten abgeglichen und mit bestehenden Entitäten verknüpft werden, um Risiken zu erkennen und zu minimieren, die Kundenbindung zu stärken, Kosten zu senken und die Verarbeitung zu optimieren.
Der Erfolg Ihres Unternehmens hängt von der Genauigkeit Ihrer Daten und den daraus gewonnenen Erkenntnissen ab – egal ob Sie eine 360-Grad-Kundenansicht erstellen, Betrugsversuche erkennen müssen oder prädiktive Analysen einsetzen. Angesichts des stetig wachsenden Datenvolumens wird es jedoch immer schwieriger, diese Daten zu verstehen, zu messen, abzugleichen, Entitäten in diesen Daten aufzulösen und insbesondere die Datenqualität und -zweckmäßigkeit sicherzustellen.
Inkorrekte, unvollständige und fehlende Daten mindern die Genauigkeit von Datenabgleichen, die die Voraussetzung für hochwertige Kundenerlebnisse, betriebliche Effizienz oder Betrugserkennung und -vorhersage ist.
Die Spectrum Quality-Lösungen von Precisely helfen Ihnen, Ihre wichtigsten Herausforderungen rund um das Thema Datenabgleiche anzugehen und zu bewältigen. Daten-Profiling und Geschäftsregeln bieten vorab Einblicke in den Inhalt und die Qualität von Daten, z. B. welche Daten sich für Abgleichschlüssel eignen, mit denen Daten bei jedem Abgleichdurchgang segmentiert werden, und welche Daten verglichen und bewertet werden sollten, um gemeinsame Entitäten aufzudecken.
Außerdem können Geschäftsregeln erstellt werden, um die Qualität dieser Schlüsselbereiche im Zeitverlauf zu bewerten. Werden Probleme erkannt, helfen Ihnen die Funktionen zum Bereinigen, Anreichern, Abgleichen und Konsolidieren von Daten, die Datenqualität zu verbessern und korrekte, effiziente Daten für verschiedene Anwendungsfälle zu erzeugen.
Der Erfolg Ihres Unternehmens hängt von der Genauigkeit Ihrer Daten und den daraus gewonnenen Erkenntnissen ab – egal ob Sie eine 360-Grad-Kundenansicht erstellen, Betrugsversuche erkennen müssen oder prädiktive Analysen einsetzen. Angesichts des stetig wachsenden Datenvolumens wird es jedoch immer schwieriger, diese Daten zu verstehen, zu messen, abzugleichen, Entitäten in diesen Daten aufzulösen und insbesondere die Datenqualität und -zweckmäßigkeit sicherzustellen. Inkorrekte, unvollständige und fehlende Daten mindern die Genauigkeit von Datenabgleichen, die die Voraussetzung für hochwertige Kundenerlebnisse, betriebliche Effizienz oder Betrugserkennung und -vorhersage ist.
Die Datenqualitätslösungen von Precisely helfen Ihnen, Ihre wichtigsten Herausforderungen rund um das Thema Datenabgleich anzugehen und zu bewältigen. Daten-Profiling und Geschäftsregeln bieten vorab Einblicke in den Inhalt und die Qualität von Daten, z. B. welche Daten sich für Abgleichschlüssel eignen, mit denen Daten bei jedem Abgleichdurchgang segmentiert werden, und welche Daten verglichen und bewertet werden sollten, um gemeinsame Entitäten aufzudecken. Außerdem können Geschäftsregeln erstellt werden, um die Qualität dieser Schlüsselbereiche im Zeitverlauf zu bewerten. Werden Probleme erkannt, helfen Ihnen die Funktionen zum Bereinigen, Anreichern, Abgleichen und Konsolidieren von Daten, die Datenqualität zu verbessern und korrekte, effiziente Daten für verschiedene Anwendungsfälle zu erzeugen.
Die Datenabgleichprozesse unserer Lösungen skalieren Ihren Unternehmensanforderungen entsprechend – schnell, unkompliziert und in Zusammenarbeit zwischen den IT- und Geschäftsteams. Dank innovativer Software, globaler Adressvalidierung, Datenanreicherung, zuverlässiger Datenabgleiche mit einer Brandbreite konfigurierbarer Abgleichalgorithmen und einer bewährten Methodologie können Sie Lösungen für die Entitätsauflösung entwerfen und im Batchverfahren oder in Echtzeit in Ihrem gesamten Unternehmen als Teil Ihrer Anwendungen und Datenintegrations-Pipelines bereitstellen.
Stellen Sie Entitätsauflösung und Datenabgleiche genau dann und dort bereit, wo es darauf ankommt. Dabei kommt Ihnen die Skalierbarkeit der Trillium-Datenlösungen zugute, mit der Sie eine hochwertige Entitätsauflösung schneller verfügbar machen und dazu beizutragen können, wichtige Service Level Agreements zu erfüllen.
Außerdem schöpfen Sie den Geschäftswert von großen Datenmengen voll aus. Dabei nutzen Sie alle Vorteile der branchenführenden Daten-Profiling-Technologie und Datenqualität und erhalten die Skalierbarkeit und Leistung, die Sie benötigen, um aus Ihren größten Datenmengen vertrauenswürdige Anwendungen in Ihrer Systemlandschaft zu erstellen.
Seit mehr als 20 Jahren gilt Precisely als anerkannter Marktführer im Bereich der Datenqualität. Unsere innovative Technologie und unübertroffene Fachkenntnis versetzen uns in die Lage, Kunden dabei zu helfen, die kompliziertesten Datenherausforderungen zu meistern. Unser pragmatischer Ansatz konzentriert sich darauf, in kürzester Zeit einen Unternehmenswert zu schaffen und diesen nachhaltig zu sichern.
Steigerung der Datenqualität durch Machine Learning
Die Zeit ist reif für Machine Learning der Spitzenklasse.
In der heutigen wettbewerbsstarken Unternehmenswelt ist Datenqualität wichtiger denn je. Aus diesem Grund müssen sich Datenbenutzer in allen Branchen aktiver um Datenqualität bemühen. Bislang bauen die meisten Machine-Learning-Anwendungen jedoch nicht auf der Fachkenntnis dieser Benutzer auf. Plattformen für die Datenbereinigung und Entitätsauflösung erfordern üblicherweise IT-Kenntnisse. Das Design ist sehr technisch und die Bedienung zeitaufwendig. Und Datenexperten werden aus dem Prozess ausgeschlossen.
Von nun an vereinen Innovationen marktführendes Machine Learning mit intuitiven Tools, mit denen Geschäftsanwender Daten in vertrauten Formaten prüfen und damit interagieren können. Machine Learning erfolgt als direktes Ergebnis von Benutzeraktionen, sodass die Entitätsauflösung beschleunigt und die Effizienz gesteigert wird. Finden Sie heraus, wie Unternehmen ihre Datenqualität dank dieser intelligenten Lösungen mit geringerem Aufwand und besseren Ergebnissen steigern konnten.
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Finanzinstitute sind eine der besten Verteidigungsinstanzen von Regierungen gegen Terrorismus und Finanzkriminalität. Die Herausforderung für Banken besteht darin, keine wertvollen Ressourcen für Nachforschungen über Kunden zu verschwenden, die meistens ohnehin erfolglos sind. Banken müssen die Anzahl unnötiger Warnungen, die ihre Screening-Systeme ausgeben, also möglichst gering halten. Finden Sie heraus, wie diese in den USA ansässige Privatkundenbank das Risiko von Verstößen gegen die Anti-Geldwäschevorgaben minimiert und gleichzeitig die Ermittlungseffizienz steigert.
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Die perfekte Übereinstimmung
Datenabgleiche für jeden Entitätstyp
Unternehmen müssen nicht nur kundenspezifische oder personenbezogene Daten, sondern alle Daten für jeden Entitätstyp auflösen, sei dies eine Gruppe, ein Haushalt, ein Unternehmen, ein Vermögenswert, ein Produkt, ein Bauteil, ein Ort oder etwas völlig anderes. Da es sich bei Daten um ein allgemeines Gut handelt, setzen sich unzuverlässige Daten über Unternehmensgrenzen hinweg und bringen wichtige IT-Initiativen zum Scheitern, z. B. Enterprise Resource Planning (ERP), Supply Chain Management (SCM) und Stammdatenmanagement sowie nachgelagerte Prozesse wie prädiktive Analysen.
Üblicherweise stammen diese Daten aus vielen verschiedenen Quellen (u. a. Fusionen und Übernahmen). Die Integrationsregeln für diese Daten sind daher oft sehr schwer abzuleiten und variieren im Zeitverlauf. Auf diese Weise breiten sich Probleme über Systeme und Geschäftsprozesse hinweg aus. Aufgrund der Konfigurierbarkeit unserer Lösungen können Unternehmen relevante Datenabgleichregeln anwenden, um einen einzigen, umfassenden und korrekten Datensatz für jede eindeutige Entität zu erstellen, sei dies ein Haushalt, ein Vermögenswert, ein Produkt, ein Bauteil, ein Ort oder etwas völlig anderes.
Betrugserkennung und Maßnahmen gegen Geldwäsche
Betrügerische Transaktionen und Geldwäsche kommen oftmals zustande, weil leicht abgewandelte Daten unbemerkt über das Unternehmensnetzwerk übertragen werden. Neue Machine-Learning-Technologien können zugrunde liegende Muster ermitteln und Betrug erkennen. Die erforderlichen Datenmengen sind jedoch oftmals zu groß und zu vielfältig für eine effektive Analyse. Datenabgleich und Entitätsauflösung sind die wichtigsten Werkzeuge, um konsolidierte, saubere und verifizierte Daten für diese Anwendungsfälle zu erzeugen. Unsere Lösungen bieten Datenverifizierung und -anreicherung sowie eine anspruchsvolle Entitätsauflösung für mehrere Felder, die diesen Anforderungen gerecht werden.
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Eine präzise 360-Grad-Kundenansicht
Kundenbindung ist das Fundament eines erfolgreichen Unternehmens. Um Kunden langfristig an sich zu binden, muss ein Unternehmen sie nicht nur umfassend verstehen, sondern auch durch effektive Maßnahmen zur Betrugserkennung schützen können. Die Erstellung einer präzisen 360-Grad-Ansicht der Kunden ist ein kompliziertes Unterfangen, vor allem auf globaler Ebene. Oft sind wichtige Kundendaten unvollständig, fehlerhaft oder veraltet, liegen in unterschiedlichen Formaten vor oder sind auf verschiedene Systeme verteilt. Daher müssen Verfahren zur Sicherung der Datenqualität eingerichtet werden, um diese Daten zu standardisieren, zu bereinigen und anzureichern und die Entitätsdaten für jeden Kunden korrekt abzugleichen und aufzulösen. Nur so kann eine vertrauenswürdige umfassende Kundenansicht geschaffen werden.
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