Spectrum Quality

データの正確性、有効性、および完全性が確保され、お客様についての理解およびお客様への対応が向上

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データの検証と標準化

複数の入力およびフォーマットにわたる場合でも、信頼をもってデータの抽出、正規化、標準化します。

ビジネスデータや個人データ、構造化データ、非構造化データなど、すべての情報を正規化します。 当社のアプローチは、管理されたニューラルネットワークを用いた機械学習の手法を用いて、さまざまな種類の情報の構造およびバリエーションを理解し、自動的にデータを解析します。

アラビア語、中国語、日本語、韓国語など複数の言語や文化的に特殊な条件のある言語への翻訳のニーズを持つグローバルなお客様に最適です。

また、高度なテキスト処理により、あらゆる性質の言語で入力されたテキストからも情報を抽出でき、非構造化テキストとしてカテゴリーを割り当てることができます。事前にトレーニングされたモデルにより、エンティティーを抽出したり、さらにモデルに対するトレーニングおよびカスタマイズを行い、任意のドメインまたはタイプの特定のエンティティーを定義できます。

事例 – L’Occitane 社は、優れたデータ品質によりパーソナライズされた顧客関係を構築

名前認識と高度なマッチング

標準化、マッチング、重複排除、分析、および統合を行います。世界各国の個人および会社の名前の把握は、パーソナライズされたエクスペリエンスのエンゲージメントを形成しながら、リスクおよび不要なコストを軽減するために不可欠です。

姓名および異体字、民族、および性別コード (アラビア語、アジア言語を含む) の包括的なデータベースにより、元言語およびローマ字表記 (日本、韓国、中国などの場合) における、タイプミスの特定、スペルおよび略語の訂正が簡単に識別することができます。

Spectrum Quality は、高度な音韻、距離ベース、国別アルゴリズムを使用して、高度な B2B および B2C の構文解析、データ抽出、および 何百万通りのバリエーションを持つ 200 カ国以上で、柔軟なグローバルな名前のマッチングの機能を提供します。

事例 – Luxury Brands は、世界を駆け巡る購入者がどこにいても誰だかわかるように、顧客データを重視




Spectrum Quality
顧客データの品質問題の例: 簡単な顧客テーブルの例
コラボラティブなデータスチュワード

お客様の会社が信頼できるような情報の整合性を保つために、データ品質プロセスに対する例外の訂正、承認、再組み込みを行います。

当社のコラボラティブなブラウザベースのフレームワークにより、例外レコードの主導による確認のプロセスが合理化され、効果的なデータガバナンスが可能になります。

Spectrum Quality では、次のことを実行できます。

  • 条件のセットに対するレコードを評価し、手動による確認が必要かどうかを判断する
  • 例外レコードを、確認のために、例外リポジトリーに書き込む
  • データ管理機能により既に訂正された例外レコードの再処理を行う
  • ビジネス管理ポータル (ブラウザベースのツールの、統計およびグラフのダッシュボード) を使用する
  • 例外処理の結果を使用し、Smart Quality マッチング (低コストで高い正確性を実施するために適用された機械学習)の微調整を行う

事例 – ニューイングランド銀行は、単一のカスタマービューを作成することで、クライアントのエクスペリエンスを一新

データ品質 CRM および ERP の連携

人気のある CRM や ERP システム (Salesforce、SugarCRM、NetSuite、Microsoft Dynamics および SAP) 向けのネイティブアドオンを使用して、フロントエンドでガバナンスとデータ品質プロセスを統合することができます。

さらに、入力時点で、またはバッチプロセスの一環としてデータ品質を統合し、的確な意思決定と効率化の実現のために、正確で信頼性の高いデータへのアクセスを提供します。

また、ネイティブのプラグインおよびプレイアドオンを使用することで、顧客、ベンダー、連絡先に関する統合的な一覧を簡単に取得できます。

郵便および非郵便のデータソースとジオコードを使用し、250 カ国以上にわたる住所のシームレスな検証およびエンリッチメントを行うことができるため、高レベルの品質および住所の配達可能性を即座に認識することができます。さらに、重複するレコードをマージして、簡単に更新および調整を行い、優れたオムニチャネル、パーソナライズされたエクスペリエンス、データ整合性を実現します。

利点

スケーラブルな正確性
堅牢なプロファイル、系統付け、およびエンリッチメントのための、大量データの検証と標準化を行います
柔軟な展開
オープンシステム設計は、1 台のサーバーからビッグデータプラットフォームまで、お使いのインフラストラクチャーをサポート
機会学習
データの整合性およびエンティティーの解決のために、継続的に速度、正確性、および処理を向上
実現までの素早さ
使いやすいように設計および構成された、統合プラットフォーム

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