Datamatchning: Beskrivning, fördelar och användningsfall

Återutgiven av Platon

anhängare: 0

Datamatchning: Beskrivning, fördelar och användningsfall

Letar du efter en företagsautomationslösning? Kolla inte vidare!

.cta-first-blue{ transition: all 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-radie: 0px; font-weight: fet; teckenstorlek: 16px; linjehöjd: 24px; stoppning: 12px 24px; bakgrund: #546fff; färg vit; höjd: 56px; text-align: vänster; display: inline-flex; flex-riktning: rad; -moz-box-align: center; align-items: center; bokstavsmellanrum: 0px; box-storlek: border-box; border-width:2px !viktigt; kant: fast #546fff !viktigt; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; bakgrund:vit; övergång: alla 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !viktigt; kant: fast #546fff !viktigt; } .cta-second-black{ transition: all 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-radie: 0px; font-weight: fet; teckenstorlek: 16px; linjehöjd: 24px; stoppning: 12px 24px; bakgrund: vit; färg: #333; höjd: 56px; text-align: vänster; display: inline-flex; flex-riktning: rad; -moz-box-align: center; align-items: center; bokstavsmellanrum: 0px; box-storlek: border-box; border-width:2px !viktigt; kantlinje: fast #333 !viktigt; } .cta-second-black:hover{ color:white; bakgrund:#333; övergång: alla 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !viktigt; kantlinje: fast #333 !viktigt; } .column1{ min-width: 240px; max-width: passform-innehåll; stoppning-höger: 4%; } .column2{ min-width: 200px; max-width: passform-innehåll; } .cta-main{ display: flex; }

var contentsTitle = "Innehållsförteckning"; // Ställ in din titel här, för att undvika att göra en rubrik till den senare var ToC = “

“+contentTitle+”

"; ToC += “

"; var tocDiv = document.getElementById('dynamictocnative'); tocDiv.outerHTML = ToC;

Vad är datamatchning?

Datamatchning är processen att hitta identiska poster från en eller flera samlingar av data och förena dataposterna. Det skulle kunna utföras mellan datauppsättningar för att säkerställa att data från olika datauppsättningar synkroniseras. Matchning undersöker omfattningen av överlappning mellan alla poster i en enda datamängd och returnerar den viktade sannolikheten för en matchning för varje par av matchade poster. Efter det kan du välja vilka poster som matchar och vidta åtgärder på underliggande data.

Den kan användas för att eliminera duplicerat innehåll eller för en mängd olika datautvinningstillämpningar. Datamatchning gör i allmänhet att människor med stora mängder data kan göra mer exakta förfrågningar som ger mer exakta resultat. Många datamatchningsansträngningar görs för att upprätta en kritisk koppling mellan de två stora datamängderna för reklam, säkerhet eller andra praktiska mål.

Vad är dataklassificering?

Tekniken att klassificera data i motsvarande klasser så att den kan användas och skyddas mer tillförlitligt kallas dataklassificering. Klassificeringstekniken, på sin mest grundläggande nivå, gör data lättare att upptäcka och återställa. När det gäller strategistyrning, reglering och dataskydd är dataklassificering avgörande.

Dataklassificering innebär att kategorisera information för att göra den mer tillgänglig och användbar. Det tar också bort flera datadupliceringar, vilket kan spara pengar på lagring och återställning samtidigt som bearbetningstiden påskyndas. Hur kategoriseringsprocessen än kan tyckas vara mycket komplex, är det en fråga som alla effektiva chefer bör känna till.

Vilka typer av dataklassificering finns det?

Dataklassificering innefattar ofta en uppsjö av kategorier och identifierare som kännetecknar typen av information, såväl som dess sekretess och autenticitet. I dataklassificeringsprocesser kan otillgänglighet också inkluderas i ekvationen. Datans känslighet klassificeras ofta baserat på flera grader av överlägsenhet eller integritet, vilket sedan kopplas till säkerhetsåtgärder som genomförs för att skydda varje klassificeringsnivå.

Det finns tre former av dataklassificering som används i stor utsträckning:

Innehållsbaserat

Dokument granskas och tolkas för privata uppgifter

Kontextbaserad

Programmet, platsen eller utvecklaren, bland många andra kriterier, används som indirekta markörer för privat data

Användarbaserad

En personlig, terminal identifiering av varje artikel krävs för detta. Denna kategorisering fokuserar på användarexpertis och omdöme under utveckling, ändring, inspektion eller publicering för att indikera viktiga filer.

Baserat på branschens krav och typ av data kan alla tre teknikerna vara både lämpliga och olämpliga.

Vill skrapa data från PDF dokument, konvertera PDF till XML or automatisera bordsextraktion? Kolla in Nanonets' PDF-skrapa or PDF-tolkare att konvertera PDF-filer till databasen inlägg!

Prova Nanonets gratis

Exempel på dataklassificering

Baserat på risknivån för uppgifterna,

Risknivå	Användningsfall
Hög	Kundens personliga data, klientens betal-/kreditkortsregister, SSN:er, IP:er, anställdsregister
Medium	Leverantörskontrakt, FERPA Records
Låg	Innehåll på offentliga webbplatser, pressmeddelanden, personalkatalog

Vad är en dataklassificeringsmatris?

Vissa företag kan tycka att det är enkelt att skapa och klassificera data. Att bedöma sårbarheten hos nätverk och program är vanligtvis mycket lättare när det inte finns för många olika datakategorier eller även om företaget har begränsad interaktion. Men många företag med stora mängder data tvingar fram en fullständig riskbedömning. De flesta organisationer använder en "dataklassificeringsmatris" för allt detta.

Genom att använda matriser för att betygsätta data baserat på hur känsliga dessa borde vara korrupta och även hur känsliga uppgifterna är kommer du att snabbt kunna bestämma hur och var du ska klassificera och skydda all privat information.

Hur fungerar datamatchning?

Att fastställa att flera "enheter" i själva verket är samma "enhet" är utmaningen som datamatchning försöker ta itu med. Datamatchning kan göras på en mängd olika sätt. Metoden är ofta baserad på en datamatchningsalgoritm eller en programmerad loop, i vilken varje datapost undersöks och jämförs med varje element i den andra datamängden. Flera algoritmer används för att utforska datauppsättningar och hitta identiska poster som passar.

Data skulle i första hand kunna kopplas till två tillvägagångssätt. Registrera länkning som är deterministisk och baserad på flera matchade identifierare. Probabilistisk postlänkning baseras på sannolikheten för att flera identifierare matchar. Probabilistisk datamatchning är den mest populära, eftersom deterministisk länkning är för restriktiv.

Först måste data organiseras, eller delas upp, i block av samma storlek och attribut. Efter detta placeras matchande björnar. Namn kan till exempel matchas alfabetiskt och numeriskt.

Den relativa vikten av varje fastighet bestäms sedan för att utvärdera dess betydelse. Sannolikheten för matchning måste då beräknas. Slutligen, för att beräkna den totala matchningsvikten, justerar en algoritm de relativa vikterna för varje funktion. Utfallet blir då: en sannolikhetsmatchning för två objekt.

Datamatchning: Beskrivning, fördelar och användningsfall

Källa: Australian National University

Vill du automatisera repetitiva manuella uppgifter? Kontrollera vår Nanonets arbetsflödesbaserade dokumentbehandlingsprogramvara. Extrahera data från fakturor, identitetskort eller vilket dokument som helst på autopilot!

Prova Nanonets gratis

Varför är datamatchning viktigt?

Datamatchning kan hjälpa oss att minska identiska detaljer. Detta är nödvändigt eftersom dålig kvalitet, replikerade och disharmoniska data kan skapa olika komplikationer.

Onödiga kostnader

Det är en kostsam affär för en organisation att skicka flera kataloger till en individ. Företaget producerar fler filer än nödvändigt, och det finns utgifter för utskick att ta hänsyn till, såväl som eventuella dåliga konsekvenser; ingen konsumentliknande press.

Olika källor till kundinformation

Uppgifterna måste vara exakta och detaljerade om en organisation vill göra en analys av data eller göra prognoser om potentiella trender. Det finns ingen tydlig bild av kundens agerande om uppgifterna har inkonsekvenser.

Kundtjänstproblem

Att behålla en kund och ge lämplig service blir svårare när kundregister är utspridda på flera ställen. Det kan vara obehagligt för användare att få en grundlig överblick över sina transaktioner eller interaktioner om det är flera transaktioner för samma kund i olika format.

Dålig opinion

Kunder gillar inte att bombarderas med innehåll, vare sig det är i form av e-postmeddelanden varje vecka eller post, särskilt om det är samma kampanj gång på gång. Att ringa identiska kalla samtal med samma person kommer inte att ha en positiv inverkan på klienten.

Källa: McKinsey

Hur kan datamatchning användas?

Företag kan lättare upptäcka dubbla poster med hjälp av datamatchning – även känd som postlänkning – genom att identifiera mer tillförlitliga anslutningar. Välj en masterpost och ta bort de som är lika. Titta också på potentiella matchningar som inte är samma enhet.

Som ett resultat, efter analys och rengöring, anses datamatchning vara den mest kritiska funktionen.

Vill du använda robotprocessautomation? Kolla in Nanonets arbetsflödesbaserade dokumentbehandlingsprogram. Ingen kod. Ingen krångel plattform.

Prova Nanonets gratis

Vilka är fördelarna med att använda datamatchning?

Datamatchning är en av de första faserna i alla företags hela datahanteringsplan, särskilt om den är baserad på masterdatahantering.

Förbättra precisionen

Datamatchning gör det lättare att jämföra data, upptäcka trender och indikera röda flaggor i komplexa data som behöver undersökas vidare. Det är ett pålitligt instrument som möjliggör bättre förutsägelsekrav samtidigt som irrelevant data begränsas till en minimal nivå.

Förbättra datatillförlitligheten

Organisationer använder ett brett nätverk av sammankopplade applikationer och datasystem för att skapa en intern datainfrastruktur. När data samlas in från en mängd olika källor finns det dock en betydande risk för inkonsekvenser i informationen. Datarensning och minskning av dubbletter är avgörande i dessa situationer för att säkerställa datatillförlitlighet.

Strukturdata

Maskininlärning innebär att man kombinerar data från en mängd olika källor. Att skumma igenom flera rådatauppsättningar, rensa, karakterisera, minimera upprepningar och kombinera för exakta analysresultat görs enklare med hjälp av datamatchningstekniker. För att standardisera data måste ett företag kunna organisera och filtrera ett stort antal poster från flera datakällor.

Det kräver också omvandling av numerisk information, såsom kontaktinformation, till en lämplig och enhetlig struktur. Data formateras och förbereds för att bearbetas och analyseras av sekundära ledningsinformationssystem.

Förbättra noggrannheten

Alla val som görs baserat på felaktig information är ett slöseri med tid och resurser. Organisationer kommer att dra nytta av datamatchning för att öka prestanda över discipliner. Arbetsprestation och övergripande prestation kommer att förbättras avsevärt.

Förfina data

Genom att slå samman data från tillförlitliga tredjepartskällor med en befintlig datauppsättning kan en organisation dra nytta av en förstärkning av databasen. Företag kan förbättra sina intäkter, varumärke, tillverkning och andra aktiviteter genom att förbättra noggrannheten och tillförlitligheten hos kunddata. Den uppgraderade informationen fyller i eventuella luckor i kundinformationen, vilket ger företaget en heltäckande bild av sin kundbas.

Öka efterlevnad

Datamatchning hjälper till att säkerställa att lagen följs. Innan man kontaktar en kund måste en organisation först inhämta samtycke för att använda användarens information, såsom telefonnummer, i marknadsföringsinitiativ. Att få auktorisation från kunder blir mer komplicerat på grund av den multimodala modellen för konsumentengagemang. Dessutom ökar risken för påföljder när data är felaktig och varierar mellan webbplatser. Företag kan peka ut den kund de har att göra med, vilket gör att de kan begära särskilt tillstånd.

Minska utrymmet som krävs för förvaring

Att minska dubbletter är en metod för att minska antalet poster i en samling. Detta kräver mindre utrymme för lagring, minskar stressen på nätverket närhelst ett program begär information och förbättrar informationskvaliteten.

Förebyggande av bedrägerier

Många försäkringsleverantörer förlorar pengar på grund av falska anspråk och ersättningar på grund av dolda sammankopplingar mellan företag. Olika program får en mängd olika datarapporter, och ändå innebär ingen datamatchning att inga röda lampor varnas. Bedragare genererar inkonsekvenser genom att behålla identiska data på flera platser inom en organisation, vilket gör det svårt att spåra tillbaka till den ursprungliga dokumentationen.

Personal kan också använda bedrägeri för att tillverka register, såsom inköpskvitton eller till och med annat pappersarbete, för att gynna sig själva. Genom att använda algoritmer för att hitta de konventionella sambanden mellan olika former, kan datamatchningsprogram upptäcka samband mellan olika datamängder.

Vilka är fördelarna med dataklassificering?

Förbättra säkerheten

När vi klassificerar kunddata (företag eller konsument) baserat på olika kriterier, oavsett om det är risknivån eller formatet, hjälper det oss att hitta svar på olika frågor som rör uppgifternas känslighetsnivå, uppgifternas plats, säkerhetsgrad eller påverkan av ett säkerhetsbrott och vem som kan komma åt eller ändra data. Därför kan ändringar göras i strukturen för det nuvarande ramverket för att minska risken för intrång, förstörelse eller modifiering av känsliga uppgifter. Det kan också hjälpa oss att optimera kostnaderna genom att allokera färre resurser till mindre kritiska data.

Regelefterlevnad

Dataklassificering hjälper till att lokalisera regulatoriska data inom organisationen, samt säkerställa att adekvata säkerhetssystem finns på plats och även att innehållet är tillgängligt och navigerbart, i enlighet med regulatoriska krav. Detta förbättrar våra chanser att klara regelbundna revisioner, säkerställer att data hanteras på ett säkert sätt för regulatoriska krav, och håller oss till alla tillämpliga policyer och dataskyddslagar dagligen.

Öka effektiviteten

Dataklassificering kommer att hjälpa organisationer att framgångsrikt säkra, bevara och kontrollera sina data från det ögonblick de genereras tills de kasseras. Detta gör att vi kan utveckla en bättre förståelse för och reglera de register som organisationer behåller och distribuerar, samt möjliggöra snabba direktanslutningar till och användning av säkrad data i hela organisationen. Det hjälper också till med riskbedömning genom att hjälpa organisationer att avgöra kraften hos data och konsekvenserna av att detta förstörs, försvinner, misshandlas eller äventyras.

Om du arbetar med fakturor och kvitton eller oroar dig för ID-verifiering, kolla in Nanonets online OCR or PDF-textextraktion för att extrahera text från PDF-dokument gratis. Klicka nedan för att lära dig mer om Nanonets Enterprise Automation Solution.

Prova Nanonets gratis

Hur kan vi optimera dataklassificering?

Att bilda ett dataklassificeringssystem

Organisationer måste sedan upprätta en klassificeringsstruktur med förbättrade affärsparametrar och en medvetenhet om deras speciella typer av känslig information när en dataklassificeringsstruktur redan har byggts. Detta är dock ingen enkel uppgift. Alla företag är unika, men det finns inget sådant som en universell dataskyddsplan.

Varje underkategori i datakategoriseringsöversikten bör specificera de kategorier som ska införlivas, riskerna med dataintrång och datahanteringsstandarder.

Bildar olika dataklassificeringskategorier

Även om det finns många olika sätt att kategorisera data använder de flesta företag en kategorisering med fyra ingångar: allmän, privat, sekretessbelagd och begränsad.

Marknadsföringsmaterial, kontaktuppgifter, kundtjänstavtal och prisuppgifter är exempel på offentlig information som är öppet tillgänglig och tillgänglig för allmänheten utan några begränsningar eller negativa effekter.
Kundinteraktioner, marknadsföringshandböcker och processdiagram är exempel på insiderdata med ett lågt säkerhetsbehov som ännu inte är avsedda för offentlig publicering. Det oönskade avslöjandet av sådant material kan leda till allmän skam och en konkurrensnackdel på kort sikt.
Känsligt material som, om det läcker ut, fortfarande kan ha en dålig effekt på företagets verksamhet, inklusive skada användare, dotterbolag eller personal. Avtal med leverantörer, personalutvärderingar och lön samt kunddata är bara några exempel.
Extremt känslig kommersiell information som, om den läcker, kan sätta företagets ekonomiska, administrativa, juridiska och sociala intressen på spel. Kundernas betalkortsuppgifter är ett exempel.

Bästa policypraxis

Med hjälp av bästa praxis kan organisationer garantera att deras kategoriseringsförfaranden är framgångsrika och att de får ut mer värde av dem. Företag föredrar också att förebygga riskerna för felaktig datakategorisering, vilket också kan leda till ett långsiktigt dåligt intryck av detta viktiga dataskyddsverktyg.

Fyra faser ingår i flera bästa praxis för att bygga en omfattande och effektiv kategoriseringsplan.

Inkludera datoriserad, samtidig och hållbar datakategorisering

Korrekt utvärdering av mjukvara och hårdvara effektiviserar datakategoriseringsproceduren genom att självständigt utvärdera och kategorisera data enligt fördefinierade specifikationer.

Bestäm dig för att klassificera dina uppgifter

Samarbete från topp till botten och genom ledningsgruppen hjälper till att främja insatsen. Det etablerar förväntningarna att kategorisering är en primär fråga och att alla förväntas delta. Det indikerar också att organisationen uppskattar dess integritet och att korrekt datasäkerhet och hantering är en del av organisationens seder.

Definiera en ny kultur för att följa säkerheten

Att minska din närvaro kräver utbildning av dataleverantörer, användare och ägare i respektive roller och funktioner för att skydda data och göra det möjligt för alla att hjälpa till att begränsa din sårbarhet. Många företag anordnar regelbundet integritetsrelaterade sessioner. Det är dock att föredra att utveckla sätt att ingjuta en ihållande känsla av integritetsskyddsförståelse i personalens vardagliga metoder.

Samarbeta med IT och organisationen

Företag kan fortsätta att ge råd, hjälp och tillstånd under varje steg av proceduren genom att anta ett tillförlitligt förfarande med IT.

Populära användningsfall för datamatchning

Även om det övergripande målet med datamatchning är att hitta mer exakta och distinkta data från en pool av identiska register, varierar metoden som används beroende på bransch.

Financial Services

Datamatchning används av fintech-, bank- och finansiella tjänsteföretag för att hantera projekt som att lokalisera brottslingar som tvättar pengar och slutföra kundkrediter. För att få en fullständig överblick över kunder inom flera kommersiella aktiviteter använder banker sig av datamatchningstekniker.

Offentlig sektor

För att avslöja bedrägerier, följa standarderna och utföra sociopolitiska bedömningar, förlitar sig myndigheter och offentliga enheter på registercentralisering genom att granska personlig identifieringsdata, som SSN:er och registreringsnummer. Datamatchning kan hjälpa till att upptäcka möjliga bedrägerier, aktiviteter och inblandade personer. Dessutom, för nationella undersökningar, mottar regeringen en mångfald av demografiska data, som vanligtvis samlas in av olika organisationer under olika riktlinjer och underhålls i distinkta system. Myndigheterna kan utveckla statistikstudier och få en bättre förståelse för olika delar av landet genom att kombinera dessa datamängder.

Utbildningsindustri

Datamatchning används inom utbildningsområdet för att upptäcka dubbelarbete i inlärnings- och undervisningsdatauppsättningar över geografier, samt för att bedöma elevernas prestationer, urskilja olika undervisningsmetoder, bedöma betygsfluktuationer eller skilja mellan effektiva och ineffektiva undervisningstekniker.

Sjukvårdssektor

Patientdata matchas på vårdinrättningar för att fastställa korrekta diagnoser och exakta recept. För att upprätthålla integriteten i sina patientjournaler distribuerar de datamatchnings- och rengöringsprocesser via företagsappar. Utan ett automatiskt dedupliceringsförfarande kan patienter erbjudas oförenliga mediciner eller få flera behandlingar för samma åkommor. Medicinska journaler matchas med flera andra datauppsättningar för att bedöma effekten av olika faktorer som mediciner, botemedel och tillstånd.

Marknadsföring och försäljning

Genom att integrera dataförfining och valideringsfärdigheter gör datamatchningstekniker det möjligt för företag att lokalisera och kategorisera målgruppen beroende på många sociodemografiska egenskaper. Med lämplig personalisering kan ett företag förbättra effekten av marknadsförings- och reklamverksamhet genom att generera mycket lämpliga och lämpliga reklamfilmer eller kampanjer för potentiella kunder.

Vill du automatisera repetitiva manuella uppgifter? Spara tid, ansträngning och pengar samtidigt som du ökar effektiviteten!

Prova Nanonets gratis

Utmaningar inom datamatchning

Datamatchningsalgoritmer kan vara komplicerade

Datamatchning är ibland en enkel process om protokoll för informationsinsamling och ingångsstandarder redan finns. Matchningstekniker kan kräva komplicerade resonemang för att hämta alla möjligen matchade variabler om det finns färre rigorösa standardiseringstekniker för datauppsättningar.

Datastandardisering är avgörande

Speciellt stora mängder data har potential att orsaka problem. Till exempel felaktig formatering, användning av tecken och så vidare. Eftersom detta inskrivna namn kan förekomma på flera poster måste programmen anpassa sig till hur denna inmatning ska behandlas.

Klientfel

Kunder kan orsaka problem, särskilt om de kan rapportera register och dokument. Om en användare felaktigt taggar en större arbetsgivare som "misstänkt" i ett anställningsregister, kan många legitima kandidater som använder samma företag flaggas som "misstänkta" som en del av den första bedömningen. Detta beslut kommer nästan definitivt att ha en skadlig inverkan på företagets rekryteringsverksamhet samt andra organisationer som handlar och jämför data.

Datamatchningsfel

Om två poster hänför sig till distinkta enheter, men matcharen antar att de verkar vara samma, blir resultatet falskt positivt. Falska negativa händelser inträffar när två poster verkar vara relaterade till samma ämne, men matcharen hävdar att de inte är det. Dessa måste förstås av organisationer, liksom deras frekvens och återverkningar.

Slutsats

Datamatchning är avgörande för varje organisation som försöker förbättra sina dataförråd och implementera en databaserad affärsstrategi, oavsett hinder och begränsningar. Det gör det möjligt för företag att utveckla skalbara affärs- och kundinformationsdubblering, minskning av inspelningar, minskning, berikning, hämtning och standardisering av inställningar. Det skapar också en punktinformationskälla för att optimera användbarheten av data i hela företaget.

var contentsTitle = "Innehållsförteckning"; // Ställ in din titel här, för att undvika att göra en rubrik till den senare var ToC = “

“+contentTitle+”

"; ToC += “

"; var tocDiv = document.getElementById('dynamictocnative'); tocDiv.outerHTML = ToC;

Nanonetter online OCR & OCR API har många intressanta använd fall that skulle kunna optimera ditt företags resultat, spara kostnader och öka tillväxten. Ta reda på hur Nanonets användningsfall kan gälla din produkt.

Tidsstämpel: Juni 16, 2022

Tidsstämpel: Mar 7, 2022

Återutgiven av Platon

Hur man automatiserar dokumentarbetsflöden

Nanonetter erkända som ledare i OCR-programvarukategorin i G2 våren 2023 Grid Report

Återuppta analysen

Hur konverterar man PDF-bilder till text online?

Om Oss

Vertikal sökning och Ai

plattform

Håll kontakten

Konto