MDM-Booster – Dublettenerkennung

Der MDM-Booster stellt eine optimale Erweiterung für Ihre Master Data Management-, Governance und operativen Systeme dar. Der Aufwand für die initiale und kontinuierliche Pflege der Stammdaten, Regeln sowie der Datenqualitätsprozesse wird deutlich reduziert – oftmals um mehr als 80%.

  • Lernt mittels KI von bestehenden Daten und Zuordnungen
  • Keine Pflege oder Verwendung von Meta-Datenbanken wie z.B. bei semantischen Analysen notwendig
  • Einfache Integration in bestehende Masterdata Governance-Systeme

Nachfolgend werden einige Anwendungsfälle beispielhaft beschrieben.

Dublettenerkennung – Definition eines golden Records im Vorfeld der Analyse ist nicht mehr notwendig

Ein unerfreuliches und oftmals anzutreffendes Ereignis beim Verwalten der Stammdaten sind doppelte Datensätze,  auch Dubletten genannt. Diese sind mit der Zeit ein erheblicher Kosten- und Risikofaktor. Wir helfen Ihnen dabei ihre Datenbank mittels unserer Dublettenprüfung von Dubletten zu befreien.

Jeden Tag erreichen Adressdaten über zahlreiche Kanäle Ihr Unternehmen. Per Telefon, E-Mail, Post oder online. Das Problem? Immer und immer wieder werden dabei Dubletten angelegt. Ohne die Bereinigung von Dubletten­ in ihrer Datenbank werden Kunden doppelt oder gar noch öfter angeschrieben. Sie müssen also Dubletten suchen und finden.

Die klassische Dublettenerkennung verwendet oftmals Methoden zum Vergleich einzelner Felder. Geprüft wird z.B. die vollständige oder teilweise Übereinstimmung mittels regulärer Ausdrücke oder Fuzzy-Logiken. Werden jedoch Feldinhalte in den unterschiedlichen Datensätzen vertauscht, nicht in gleichem Umfang ausgefüllt oder Datensätze aufgrund unterschiedlicher Rollen mehrfach angelegt, so ist ein feldbasierter Vergleich relativ komplex.

Der vom MDM Booster verwendete Ansatz löst diese Herausforderung durch eine intelligente Abbildung der Daten. Mögliche Dubletten werden mittels KI zu Ähnlichkeitsgruppen zusammengefasst. Für Sie als Verantwortlichen im Bereich Stammdatenmanagement entfällt die sprichwörtliche Suche nach der Nadel im Heuhaufen. Die Definition eines „golden Records“ im Vorfeld der Analyse ist nicht mehr notwendig. Diese Methode kann sowohl für Text, Flags, Datumsangaben, numerische Werte als auch Bilddaten verwendet werden.

Beispiel Onboarding-Prozess für interne und externe Mitarbeiter

Für Mitarbeiter und Lieferanten verwenden wir diesen Algorithmus z.B. beim Onboarding-Prozess für die Erstellung von Unternehmensausweisen. Die Ähnlichkeit der Stammdatensätze wird pro Information mit Wahrscheinlichkeiten ausgewiesen. Selbstverständlich lässt sich diese Technologie auch für Artikelstammdaten und viele weitere Stammdaten verwenden.

Dublikatserkennung Foto App - Onboarding

Identifikation von Dubletten bei der Stammdatenverwaltung

Die Algorithmen des MDM Boosters können problemlos sehr grosse Datenmengen und komplexe Strukturen verarbeiten. Sowohl die Batchverarbeitung / Dunkelverarbeitung, als auch interaktive Anwendungsfälle aus dem Bereich der Stammdatenverwaltung – und Optimierung werden durch die Architektur und Algorithmen des MDM Boosters optimal unterstützt.

Fragen zum Thema Master Data Management und künstliche Intelligenz

Möchten Sie mehr über die Möglichkeiten des MDM-Boosters erfahren? Rufen Sie uns unter +49 2547 93998 0 an oder schreiben Sie uns eine Nachricht. Wir beraten Sie gerne persönlich.

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