TG Database

隨著業務資料量的成長，對其進行分類的選項也越來越多，從而產生了大量的資料集。它們的一些資料欄位和記錄有所重疊，而其他一些則包含一些信息，當合併時，可以為您提供完整的資訊。

因此，對於尋找頂尖人才的中小型企業（SMB）來說，一個定期更新的招聘資訊資料庫可能就足夠了，跨國軟體公司可能希望至少將技術和產品評論資料集添加到他們的收藏中。

不幸的是，如果沒有適當的數據匹配，許多商業價值就會在數據集之間丟失，永遠被隱藏，永遠無法回收。

什麼是數據匹配？
資料匹配是識別和連結來自代表同一實體的不同資料集的記錄的方法。資料匹配也稱為實體解析和記錄鏈接，它使用機器學習、統計方法和偶爾的人工驗證來評估資料點和記錄是否對應以及如何對應。

匹配資料的一個很好的例子是比較員工和 B2B 聯絡人資料庫以更好地了解潛在客戶。前者可能擁有城市層級的位置資料、目前職位和工作經驗，而後者可能擁有州級的位置資料和電子郵件地址。

然而，B2B 聯絡人資料庫可能只有姓氏和名字字母。在這種情況下，資料匹配可以豐富資料並刪除重複項以及拼字錯誤，這些錯誤使得相似的條目在演算法眼中顯得毫不相關。

數據匹配對企業的價值
如果您閱讀了我們上面的資料匹配使用範例，那麼您應該可以發現它的商業價值介於巨大和不可估量之間。

當然，如果您只需要一個資料庫，標準化，過濾和重複資料刪除（或取得已清理的資料）就足夠了。否則，我們建議盡快開始匹配資料的過程，原因如下：

創下「黃金」紀錄。在資料社群中，黃金記錄意味著特定實體的「正確」版本。這一點至關重要，特別是對於銷售而言，因為它允許從電話行銷轉變為聯繫實際潛在客戶，同時已經擁有一些背景資訊。
清理資料。這對您的銷售人員也具有重要價值，因為它有助 台灣數據 於避免諸如名字拼寫錯誤或性別錯誤識別等瞬間導致的反感。重複記錄還可能導致兩個人聯繫同一個人並提供略有不同的交易。如果沒有重複資料刪除，由於 CRM 中的過濾器或其他設置，可能很難發現這些單獨的條目。
實現商業智慧。一個數據集可能不足以進行適當的市場研究。透過比較和合併公司、員工和其他資料集中的記錄，實體解析可以發揮作用。有了乾淨的數據，分析所需的時間就會大大減少。
改善客戶細分。無論你喜歡與否，買家角色已經變得瘋狂，現在​​具有多重性。為了滿足每個人的口味，客戶細分至關重要。經過配對資料處理後，您可以歸因興趣和行為主義，這會對投資報酬率產生正面影響。
增強合規性。對於許多 B2C 企業來說，遵守 GDPR 和其他法規可能是一件非常重要的事情。例如，您購買的聯絡人資料庫可能包含未同意的人或具有不同電子郵件地址的相同個人。此外，記錄連結簡化了 B2B 公司對外國資產管制辦公室 (OFAC) 法規的遵守，該法規將面臨制裁的公司列入黑名單。
資料匹配方法
5種資料匹配方法
資料匹配方法或技術有多種分類方法，但為了簡單起見，我們將只介紹最常見的方法。

這五種資料匹配類型分別是精確匹配、模糊匹配、機率匹配、基於機器學習的匹配和混合匹配。讓我們更詳細地討論一下。

1. 精確匹配
精確匹配正如其名稱所暗示的那樣 - 找到精確匹配。雖然這種簡單的記錄連結技術可能對一些品質資料集有效，但大多數情況下使用它意味著丟失重要資訊。

假設您想要連接潛在客戶的名稱來對資料庫進行重複資料刪除。透過精確匹配，Richard Dickinson 和 Dick Dickinson 將被視為單獨的記錄，即使他們的電子郵件和位置相同。雖然您可以透過這種方式手動檢查較小的資料集，但至少可以說，瀏覽數百萬筆記錄是不可行的。