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. 现在可以简化了, 简化, 通过将机器学习与人类专业知识相结合来实现自动化, 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提供数据. 具有智能数据质量功能, 只需点击几下,他们就可以验证机器学习模型是否给出了正确的匹配决策.

提高您的实体解析过程,并让您的业务用户控制:

  • 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;
  • 快速实现价值: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;
  • 利用Spectrum的智能数据质量和Spectrum的管理能力进行持续的模型训练,数据管理员只需按一下按钮就可以改进现有的匹配规则.

了解4008云顶网站登录-4008云顶网站登录有限公司的商业友好界面和直观的四步流程:

  • 选择来源:上传数据.
  • 选择列:从查找重复项所需的数据中选择列.
  • 标记记录:分析记录对,并将其分类为“匹配”, Non-Match, 或者根据您的业务用例不确定
  • 分析结果:基于前面步骤中所做的选择, 生成匹配规则和潜在匹配键

由于组织希望实现更高水平的数据准确性,以推动业务决策, 他们需要一致地应用, 有效的数据清理和充实产生一致性, 您业务所需的高质量实体数据.

用例如下 检测欺诈行为, 预测分析, omni-channel营销, 风险评估, 或者更好的B2B关系通常需要额外的数据,比如人口统计数据, 与现有实体相匹配并连接的firmmographics和位置情报,以识别并最大限度地降低风险, 提高客户参与度, 降低成本,优化加工.

您的业务成功取决于获得正确见解的准确数据, 是否用于关键业务数据的单个视图, 欺诈检测, 或者预测分析. 但随着数据量的增长, 理解它成为了一个重大的挑战, 测量, 匹配并解析该数据中的实体, 包括确保其质量和适用性.

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

精确频谱质量解决方案可帮助您解决关键数据匹配挑战. 数据概要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,以便为每个匹配传递分段数据, 哪些数据应该进行比较和评分,以确定共同的实体.

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, 清理的能力, 丰富, 匹配, 并整合您的数据,帮助您提高数据质量并提供准确的数据, 多用例的有效数据.

阅读案例研究。”解决严重的数据质量问题是全球银行“反洗钱”合规的关键“. 

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