Veri Eşleştirme: Açıklama, Faydalar ve Kullanım Durumları

Plato tarafından yeniden yayınlandı

İzleyiciler: 0

Veri Eşleştirme: Açıklama, Yararlar ve Kullanım Örnekleri

Kurumsal bir otomasyon çözümü mü arıyorsunuz? Başka yerde arama!

.cta-first-mavi{ geçişi: tümü 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; sınır yarıçapı: 0px; yazı tipi ağırlığı: kalın; yazı tipi boyutu: 16 piksel; satır yüksekliği: 24 piksel; dolgu: 12 piksel 24 piksel; arka plan: #546fff; Beyaz renk; yükseklik: 56 piksel; metin hizalama: sola; ekran: satır içi esnek; esnek yön: satır; -moz-box-align: merkez; hizalama öğeleri: merkez; harf aralığı: 0px; kutu boyutlandırma: kenarlık kutusu; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #546fff !important; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; arka plan:beyaz; geçiş: tüm 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #546fff !important; } .cta-saniye-siyah{ geçiş: tümü 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; sınır yarıçapı: 0px; yazı tipi ağırlığı: kalın; yazı tipi boyutu: 16 piksel; satır yüksekliği: 24 piksel; dolgu: 12 piksel 24 piksel; arka plan: beyaz; renk: #333; yükseklik: 56 piksel; metin hizalama: sola; ekran: satır içi esnek; esnek yön: satır; -moz-box-align: merkez; hizalama öğeleri: merkez; harf aralığı: 0px; kutu boyutlandırma: kenarlık kutusu; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #333 !önemli; } .cta-saniye-siyah:hover{ renk:beyaz; arka plan:#333; geçiş: tüm 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #333 !önemli; } .column1{ min-width: 240px; maksimum genişlik: uygun içerik; dolgu-sağ: %4; } .column2{ min-width: 200px; maksimum genişlik: uygun içerik; } .cta-main{ ekran: esnek; }

var contentTitle = “İçindekiler”; // Daha sonra başlık açmamak için başlığınızı buraya ayarlayın var ToC = “

“+içerikBaşlık+”

“; İçindekiler += “

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

Veri Eşleştirme Nedir?

Veri eşleştirme, bir veya daha fazla veri koleksiyonundan aynı girdileri bulma ve veri kayıtlarını birleştirme sürecidir. Çeşitli veri kümelerindeki verilerin senkronize edilmesini sağlamak için veri kümeleri arasında gerçekleştirilebilir. Eşleştirme, tek bir veri kümesindeki tüm girişler arasındaki örtüşmenin boyutunu inceler ve eşleşen her kayıt çifti için ağırlıklı eşleşme olasılığını döndürür. Bundan sonra hangi girişlerin eşleştiğini seçebilir ve temel veriler üzerinde önlemler alabilirsiniz.

Yinelenen içeriği ortadan kaldırmak veya çeşitli veri madenciliği uygulamaları için kullanılabilir. Veri eşleştirme genel olarak büyük miktarda veriye sahip kişilerin daha doğru sonuçlar veren daha doğru sorgulamalar yapmasına olanak tanır. Reklam, güvenlik veya diğer pratik amaçlar için iki büyük veri kümesi arasında kritik bir bağlantı kurmak amacıyla birçok veri eşleştirme çalışması yapılmaktadır.

Veri Sınıflandırması Nedir?

Verilerin daha güvenilir bir şekilde kullanılabilmesi ve korunabilmesi için karşılık gelen sınıflara sınıflandırılması tekniği, veri sınıflandırması olarak bilinir. Sınıflandırma tekniği, en temel düzeyde, verilerin tespit edilmesini ve kurtarılmasını kolaylaştırır. Strateji yönetişimi, düzenleme ve veri koruma söz konusu olduğunda veri sınıflandırması kritik öneme sahiptir.

Veri sınıflandırması, bilgilerin daha erişilebilir ve işlem yapılabilir hale getirilmesi için kategorize edilmesini gerektirir. Aynı zamanda birden fazla veri tekrarını da ortadan kaldırarak depolama ve kurtarma konusunda tasarruf sağlarken işlem süresini de hızlandırır. Her ne kadar sınıflandırma süreci çok karmaşık görünse de, bu her etkili yöneticinin aşina olması gereken bir konudur.

Veri Sınıflandırmanın türleri nelerdir?

Veri sınıflandırması sıklıkla, bilgi türünün yanı sıra gizliliğini ve orijinalliğini de karakterize eden çok sayıda kategori ve tanımlayıcıyı gerektirir. Veri sınıflandırma süreçlerinde, kullanılamama durumu da denklemde hesaba katılabilir. Verilerin hassaslığı sıklıkla birkaç derece üstünlüğe veya mahremiyete göre sınıflandırılır ve bu daha sonra her sınıflandırma düzeyini korumak için uygulanan güvenlik önlemleriyle ilişkilendirilir.

Yaygın olarak kullanılan üç veri sınıflandırma biçimi vardır:

İçeriğe dayalı

Belgeler incelenir ve özel veriler açısından yorumlanır

Bağlam tabanlı

Diğer birçok kriterin yanı sıra program, yerel ayar veya geliştirici, özel verilerin dolaylı işaretçileri olarak kullanılır

kullanıcı tabanlı

Bunun için her öğenin kişisel, terminal tanımlaması gereklidir. Bu sınıflandırma, önemli dosyaları belirtmek için geliştirme, değişiklik, inceleme veya yayınlama sırasındaki kullanıcı uzmanlığına ve yargısına odaklanır.

Sektörün gereksinimlerine ve veri türüne bağlı olarak, her üç teknik de hem uygun hem de uygunsuz olabilir.

Ister verileri PDF'den kazıyın belgeler, dönüştürmek PDF'den XML'e or tablo çıkarmayı otomatikleştir? Nanonets'e göz atın PDF kazıyıcı or PDF ayrıştırıcı dönüştürmek Veritabanına PDF'ler girdileri!

Nanonets'i Ücretsiz Deneyin

Veri Sınıflandırma Örnekleri

Verilerin risk düzeyine göre,

Risk seviyesi	Kullanım ÇÖZÜMLER
Yüksek	Müşteri Kişisel Verileri, Müşteri Banka/Kredi Kartı Kayıtları, SSN'ler, IP'ler, Çalışan Kayıtları
Orta	Tedarikçi Sözleşmeleri, FERPA Kayıtları
Düşük	Kamuya Açık Web Sitelerinin İçeriği, Basın Bültenleri, Çalışan Rehberi

Veri Sınıflandırma Matrisi Nedir?

Bazı işletmeler verileri oluşturmayı ve sınıflandırmayı basit bulabilir. Ağların ve programların güvenlik açığını değerlendirmek, çok fazla farklı veri kategorisi olmadığında veya firmanın sınırlı etkileşimi olsa bile genellikle çok daha kolaydır. Ancak büyük miktarda veriye sahip birçok işletme, tam bir risk değerlendirmesi yapılmasını zorunlu kılar. Çoğu kuruluş, tüm bunlar için bir "veri sınıflandırma matrisi" kullanır.

Verileri, bozulma olasılığına ve ayrıca verilerin ne kadar hassas olduğuna göre derecelendirmek için matrislerin kullanılması, tüm özel bilgilerin nasıl ve nerede uygun şekilde sınıflandırılacağına ve korunacağına hızlı bir şekilde karar vermenize olanak tanır.

Veri Eşleştirme nasıl çalışır?

Birden fazla "varlığın" aslında aynı "varlık" olduğunu tespit etmek, veri eşleştirmenin üstesinden gelmeye çalıştığı zorluktur. Veri eşleştirme çeşitli şekillerde yapılabilir. Yöntem çoğunlukla, her veri öğesinin incelendiği ve diğer veri kümesinin her öğesiyle karşılaştırıldığı bir veri eşleştirme algoritmasına veya programlanmış bir döngüye dayanır. Veri kümelerini araştırmak ve eşleşen girdileri bulmak için çeşitli algoritmalar kullanılır.

Veriler öncelikle iki yaklaşıma bağlanabilir. Belirleyici olan ve birden fazla eşleşen tanımlayıcıyı temel alan kayıt bağlantısı. Olasılıksal kayıt bağlama, birden fazla tanımlayıcının eşleşme olasılığına dayanır. Deterministik bağlantı çok kısıtlayıcı olduğundan olasılıksal veri eşleştirme en popüler olanıdır.

İlk olarak, veriler eşit boyut ve özniteliğe sahip bloklara düzenlenmeli veya bölünmelidir. Bunu takiben eşleşen ayılar yeri gelir. Örneğin isimler alfabetik ve sayısal olarak eşleştirilebilir.

Daha sonra her bir özelliğin göreceli ağırlığı, önemini değerlendirmek için belirlenir. Daha sonra eşleşme olasılığı hesaplanmalıdır. Son olarak, Toplam Eşleşme Ağırlığını hesaplamak için bir algoritma, her özelliğin göreceli ağırlıklarını ayarlar. Sonuç şu: iki nesne için olasılık eşleşmesi.

Veri Eşleştirme: Açıklama, Yararlar ve Kullanım Örnekleri

Kaynak: Avustralya Ulusal Üniversitesi

Tekrarlayan manuel görevleri otomatikleştirmek mi istiyorsunuz? Nanonets iş akışı tabanlı belge işleme yazılımımızı kontrol edin. Otomatik pilotta faturalardan, kimlik kartlarından veya herhangi bir belgeden veri çıkarın!

Nanonets'i Ücretsiz Deneyin

Veri Eşleştirme Neden Önemlidir?

Veri eşleştirme aynı ayrıntıları azaltmamıza yardımcı olabilir. Kötü kaliteli, kopyalanmış ve uyumsuz veriler çeşitli komplikasyonlar yaratabileceğinden bu gereklidir.

Gereksiz maliyetler

Bir kuruluş için tek bir kişiye birden fazla katalog göndermek maliyetli bir iştir. Şirket gereğinden fazla dosya üretiyor ve olası kötü sonuçların yanı sıra dikkate alınması gereken posta masrafları da var; tüketiciye benzer bir baskı yok.

Müşteri bilgilerinin çeşitli kaynakları

Bir kuruluş verilerin analizini yapmak veya potansiyel eğilimlere ilişkin tahminlerde bulunmak istiyorsa, veriler kesin ve ayrıntılı olmalıdır. Verilerde tutarsızlıklar varsa müşterinin eylemlerine ilişkin net bir resim yoktur.

Müşteri Hizmeti Sorunları

Müşteri kayıtları birden fazla yere dağıldığında, müşteriyi elde tutmak ve uygun hizmeti vermek daha da zorlaşır. Aynı müşteri için çeşitli formatlarda birden fazla işlem varsa, kullanıcıların işlemlerine veya etkileşimlerine ilişkin kapsamlı bir genel bakış elde etmesi rahatsız edici olabilir.

Zayıf Kamuoyu

Müşteriler, ister haftalık e-posta ister posta yoluyla olsun, özellikle de sürekli aynı kampanya söz konusu olduğunda içerik bombardımanına uğramaktan hoşlanmazlar. Aynı kişiye aynı soğuk aramaların yapılması müşteri üzerinde olumlu bir etki yaratmayacaktır.

Kaynak: McKinsey

Veri Eşleştirme nasıl kullanılabilir?

Şirketler, daha güvenilir bağlantıları belirleyerek, kayıt bağlantısı olarak da bilinen veri eşleştirmeyi kullanarak yinelenen girişleri daha kolay keşfedebilir. Bir ana kayıt seçin ve benzer olanları silin. Ayrıca aynı varlık olmayan potansiyel eşleşmelere de bakın.

Sonuç olarak analiz ve temizlemeden sonra veri eşleştirme en kritik fonksiyon olarak görülüyor.

Robotik süreç otomasyonunu kullanmak ister misiniz? Nanonets iş akışı tabanlı belge işleme yazılımına göz atın. Kod yok. Zorluk platformu yok.

Nanonets'i Ücretsiz Deneyin

Veri Eşleştirmeyi kullanmanın faydaları nelerdir?

Veri eşleştirme, özellikle ana veri yönetimine dayanıyorsa, herhangi bir şirketin tüm veri yönetimi planının ilk aşamaları arasındadır.

Hassasiyeti Artırın

Veri eşleştirme, verileri karşılaştırmayı, eğilimleri tespit etmeyi ve daha fazla araştırılması gereken karmaşık verilerdeki tehlike işaretlerini göstermeyi kolaylaştırır. İlgisiz verileri minimum düzeyde sınırlandırırken daha iyi tahmin gereksinimlerine olanak tanıyan güvenilir bir araçtır.

Veri Güvenilirliğini Artırın

Kuruluşlar, dahili bir veri altyapısı oluşturmak için birbirine bağlı uygulamalardan ve veri sistemlerinden oluşan geniş bir ağ kullanır. Ancak veriler çeşitli kaynaklardan toplandığında bilgilerde önemli miktarda tutarsızlık olasılığı vardır. Bu durumlarda veri güvenilirliğini sağlamak için veri temizliği ve kopyaların azaltılması kritik öneme sahiptir.

Yapı Verileri

Makine öğrenimi, çeşitli kaynaklardan gelen verilerin birleştirilmesini gerektirir. Çeşitli ham veri kümelerinin gözden geçirilmesi, temizlenmesi, karakterizasyonu, tekrarların en aza indirilmesi ve doğru analitik sonuçlar için birleştirilmesi, veri eşleştirme teknolojileri kullanılarak kolaylaştırılmıştır. Verileri standartlaştırmak için bir şirketin birden fazla veri kaynağından gelen çok sayıda girişi organize edebilmesi ve filtreleyebilmesi gerekir.

Aynı zamanda iletişim bilgileri gibi sayısal bilgilerin de uygun ve tekdüze bir yapıya dönüştürülmesini gerektirir. Veriler, ikincil yönetim bilgi sistemleri tarafından işlenip analiz edilmek üzere formatlanarak hazırlanır.

Doğruluğu Artırın

Yanlış bilgilere dayanarak yapılan seçimler zaman ve kaynak israfıdır. Kuruluşlar, disiplinler arası performansı artırmak için veri eşleştirmeden yararlanacak. İş performansı ve genel performans önemli ölçüde artacaktır.

Verileri Hassaslaştır

Güvenilir üçüncü taraf kaynaklardan gelen verileri mevcut bir veri kümesiyle birleştirerek bir kuruluş, veritabanının güçlendirilmesinden yararlanabilir. Şirketler, müşteri verilerinin doğruluğunu ve güvenilirliğini artırarak gelirlerini, markalaşmalarını, üretimlerini ve diğer faaliyetlerini geliştirebilirler. Güncellenen veriler müşteri bilgilerindeki tüm boşlukları doldurarak şirkete müşteri tabanının kapsamlı bir resmini sunuyor.

Uyumluluğu Artırın

Veri eşleştirme, yasaya uyulmasını sağlamaya yardımcı olur. Bir müşteriyle iletişime geçmeden önce kuruluşun, telefon numaraları gibi kullanıcının bilgilerini pazarlama girişimlerinde kullanmak için onay alması gerekir. Tüketici katılımının çok modlu modeli nedeniyle müşterilerden yetki almak daha karmaşık hale geliyor. Ayrıca, veriler yanlış olduğunda ve web siteleri arasında farklılık gösterdiğinde ceza riski artar. İşletmeler, muhatap oldukları müşterinin yerini tespit ederek özel izin talep edebilmelerine olanak tanıyor.

Depolama için gereken alanı azaltın

Tekrarların azaltılması, bir koleksiyondaki girişlerin sayısını azaltmanın bir yöntemidir. Bu, depolama için daha az alan gerektirir, bir program bilgi istediğinde ağ üzerindeki stresi azaltır ve bilgi kalitesini artırır.

Dolandırıcılığın önlenmesi

Pek çok sigorta sağlayıcı, firmalar arasındaki gizli bağlantılar nedeniyle sahte talepler ve geri ödemeler nedeniyle para kaybediyor. Farklı programlar çeşitli veri raporları alır, ancak hiçbir veri eşleşmesi, hiçbir kırmızı ışığın uyarılmadığı anlamına gelir. Dolandırıcılar, aynı verileri bir kuruluş içindeki birden fazla konumda tutarak tutarsızlıklar yaratır ve bu da ilk belgelere kadar izini sürmeyi zorlaştırır.

Personel aynı zamanda kendi çıkarları için satın alma makbuzları ve hatta diğer evraklar gibi kayıtları uydurmak için de aldatmacaya başvurabilir. Farklı formlar arasındaki geleneksel ilişkileri bulmak için algoritmalar kullanan veri eşleştirme programları, farklı veri kümeleri arasındaki ilişkileri keşfedebilir.

Veri Sınıflandırmanın faydaları nelerdir?

Geliştirilmiş Güvenlik

Müşteri verilerini (kurumsal veya bireysel) risk düzeyi veya format gibi çeşitli kriterlere göre sınıflandırdığımızda, verilerin hassasiyet düzeyi, verinin konumu, verinin konumu gibi çeşitli sorulara yanıt bulmamıza yardımcı olur. güvenlik derecesi veya güvenlik ihlalinin etkisi ve verilere kimlerin erişebileceği veya bunları değiştirebileceği. Dolayısıyla hassas verilerin ihlal edilmesi, tahrip edilmesi veya değiştirilmesi riskini azaltmak için mevcut çerçevenin yapısında değişiklikler yapılabilir. Ayrıca daha az kritik verilere daha az kaynak ayırarak maliyetleri optimize etmemize de yardımcı olabilir.

Mevzuata Uyum

Veri sınıflandırması, kuruluş içindeki düzenleyici verilerin yerini belirlemeye yardımcı olmanın yanı sıra, yeterli güvenlik sistemlerinin mevcut olmasını ve ayrıca düzenleyici gerekliliklerin gerektirdiği şekilde içeriğin erişilebilir ve gezinilebilir olmasını sağlamaya yardımcı olur. Bu, düzenli denetimleri geçme şansımızı artırır, verilerin yasal gereklilikler uyarınca güvenli bir şekilde yönetilmesini sağlar ve geçerli tüm politikalara ve veri koruma yasalarına günlük olarak uymamızı sağlar.

Verimliliği Artırma

Veri sınıflandırma, kuruluşların verilerini oluşturuldukları andan atılana kadar başarılı bir şekilde güvence altına almalarına, korumalarına ve kontrol etmelerine yardımcı olacaktır. Bu, kuruluşların tuttuğu ve dağıttığı kayıtları daha iyi anlamamızı ve düzenlememizi sağlamanın yanı sıra, kuruluş genelinde güvenli verilere hızlı doğrudan bağlantı kurmamızı ve bu verilerin kullanımını sağlamamızı sağlar. Aynı zamanda kuruluşlara, verilerin gücünü ve bunların yok edilmesinin, çalınmasının, yanlış kullanılmasının veya tehlikeye atılmasının sonuçlarını belirlemede yardımcı olarak risk değerlendirmesine de yardımcı olur.

Faturalar ve makbuzlarla çalışıyorsanız veya kimlik doğrulama konusunda endişeleniyorsanız, Nanonets'e göz atın çevrimiçi OCR or PDF metin çıkarıcı PDF belgelerinden metin çıkarmak için bedava. Hakkında daha fazla bilgi edinmek için aşağıya tıklayın Nanonets Kurumsal Otomasyon Çözümü.

Nanonets'i Ücretsiz Deneyin

Veri Sınıflandırmayı nasıl optimize edebiliriz?

Veri Sınıflandırma sisteminin oluşturulması

Kuruluşların daha sonra, bir veri sınıflandırma yapısı zaten oluşturulmuşsa, gelişmiş iş parametreleri ve kendilerine özgü hassas bilgi türlerine ilişkin farkındalık içeren bir sınıflandırma yapısal taslağı oluşturmaları gerekir. Ancak bu basit bir iş değildir. Tüm işletmeler benzersizdir ancak evrensel bir veri koruma planı diye bir şey yoktur.

Veri sınıflandırma taslağındaki her alt kategori, dahil edilecek kategorileri, veri ihlallerinin tehlikelerini ve veri yönetimi standartlarını belirtmelidir.

Çeşitli Veri Sınıflandırma kategorilerinin oluşturulması

Verileri kategorize etmenin birçok farklı yolu olmasına rağmen çoğu işletme dört girdili bir sınıflandırma taslağı kullanır: genel, özel, sınıflandırılmış ve sınırlı.

Promosyon malzemeleri, iletişim bilgileri, müşteri hizmet sözleşmeleri ve fiyatlandırma verileri, herhangi bir sınırlama veya olumsuz etki olmaksızın, açıkça erişilebilen ve genel kamuoyunun kullanımına sunulan kamuya açık bilgilere örnektir.
Müşteri etkileşimleri, pazarlama el kitapları ve süreç diyagramları, düşük düzeyde güvenlik ihtiyacı olan ancak kamuya açık olarak yayınlanmayan dahili verilere örnektir. Bu tür materyallerin istenmeyen bir şekilde ifşa edilmesi, yakın gelecekte kamuoyunda utanca ve rekabet açısından dezavantaja neden olabilir.
Sızdırılması durumunda kullanıcılara, bağlı kuruluşlara veya personele zarar vermek de dahil olmak üzere şirketin işleri üzerinde kötü etki yaratabilecek hassas materyaller. Satıcılarla yapılan anlaşmalar, personel değerlendirmeleri ve ödemeler ile müşteri verileri yalnızca birkaç örnektir.
Sızdırılması durumunda şirketin mali, idari, hukuki ve sosyal çıkarlarını tehlikeye atabilecek son derece hassas ticari bilgiler. Müşterilerin banka kartı bilgileri buna bir örnektir.

En iyi politika uygulamaları

Kuruluşlar, en iyi uygulamaları kullanarak, sınıflandırma prosedürlerinin başarılı olduğunu ve bunlardan daha fazla değer elde ettiklerini garanti edebilir. Şirketler ayrıca, bu önemli veri koruma aracı hakkında uzun vadede kötü bir izlenime yol açabilecek yanlış veri sınıflandırması risklerini de önlemeyi tercih ediyor.

Kapsamlı ve etkili bir sınıflandırma planı oluşturmaya yönelik çeşitli en iyi uygulamalarda dört aşama yer almaktadır.

Bilgisayarlı, eş zamanlı ve dayanıklı veri sınıflandırmasını birleştirin

Uygun yazılım ve donanım değerlendirmesi, verileri önceden tanımlanmış spesifikasyonlara göre bağımsız olarak değerlendirip kategorilere ayırarak veri sınıflandırma prosedürünü kolaylaştırır.

Verilerinizi sınıflandırmaya karar verin

Yukarıdan aşağıya ve yönetim ekibi aracılığıyla yapılan işbirliği, çabanın desteklenmesine yardımcı olur. Kategorizasyonun öncelikli bir konu olduğu ve herkesin katılımının beklendiği beklentisini oluşturur. Bu aynı zamanda kuruluşun kendi gizliliğine değer verdiğini ve uygun veri güvenliği ve yönetiminin kurumsal geleneklerin bir parçası olduğunu da gösterir.

Yeni bir güvenliğe bağlılık kültürü tanımlayın

Varlığınızı küçültmek, veri sağlayıcıların, kullanıcıların ve sahiplerin, verilerin korunmasındaki ilgili roller ve işlevler konusunda eğitilmesini ve herkesin güvenlik açığınızı sınırlamaya yardımcı olmasını sağlamayı gerektirir. Birçok işletme düzenli olarak gizlilikle ilgili oturumlar düzenlemektedir. Ancak personelin günlük uygulamalarında kalıcı bir mahremiyet koruma anlayışı duygusu aşılamanın yollarını geliştirmek tercih edilir.

BT ve kuruluşla işbirliği yapın

Şirketler, BT ile güvenilir bir prosedür benimseyerek prosedürün her aşamasında tavsiye, yardım ve izin sağlamaya devam edebilir.

Veri Eşleştirme için en önemli kullanım örnekleri

Veri eşleştirmenin genel amacı, aynı kayıtlardan oluşan bir havuzdan daha kesin ve farklı verileri bulmak olsa da, kullanılan yöntem sektöre göre değişir.

Finansal hizmetler

Veri eşleştirme, fintech, bankacılık ve finansal hizmet firmaları tarafından kara para aklama suçlularının bulunması ve müşteri kredi puanlarının tamamlanması gibi projeleri yönetmek için kullanılır. Bankalar, çeşitli ticari faaliyetlerdeki müşterilere ilişkin tam bir genel bakış elde etmek için veri eşleştirme tekniklerini kullanır.

Kamu sektörü

Dolandırıcılıkları ortaya çıkarmak, standartlara uymak ve sosyopolitik değerlendirmeleri yürütmek için hükümet ve kamu sektörü kurumları, SSN'ler ve kayıt numaraları gibi kişisel kimlik verilerini inceleyerek kayıtların merkezileştirilmesine güveniyor. Veri eşleştirme, olası dolandırıcılıkların, faaliyetlerin ve olaya karışan kişilerin tespit edilmesine yardımcı olabilir. Ayrıca, ulusal araştırmalar için hükümet, genellikle çeşitli kuruluşlar tarafından farklı yönergeler altında toplanan ve farklı sistemlerde tutulan çok çeşitli demografik veriler alır. Yetkililer bu veri setlerini birleştirerek istatistik çalışmaları geliştirebilir ve ülkenin çeşitli bölgelerine ilişkin daha iyi bir anlayış elde edebilir.

Eğitim endüstrisi

Veri eşleştirme, eğitim alanında coğrafyalar arasındaki öğrenme ve öğretme veri kümelerindeki tekrarları tespit etmek, ayrıca öğrencilerin performansını değerlendirmek, çeşitli öğretim yaklaşımlarını ayırt etmek, sınıf dalgalanmalarını değerlendirmek veya etkili ve etkisiz öğretim teknikleri arasında ayrım yapmak için kullanılır.

Sağlık Sektörü

Doğru teşhislerin ve kesin reçetelerin belirlenmesi için hastaların verileri sağlık kuruluşlarında eşleştirilir. Hasta kayıtlarının bütünlüğünü korumak için iş uygulamaları aracılığıyla veri eşleştirme ve temizleme süreçlerini devreye alıyorlar. Otomatik veri tekilleştirme prosedürü olmadan hastalara uyumsuz ilaçlar önerilebilir veya aynı rahatsızlıklar için birden fazla tedavi alınabilir. İlaçlar, tedaviler ve koşullar gibi çeşitli faktörlerin etkisini değerlendirmek için tıbbi kayıtlar diğer bazı veri kümeleriyle eşleştirilir.

Pazarlama ve Satış

Veri eşleştirme teknolojileri, veri iyileştirme ve doğrulama becerilerini entegre ederek, işletmelerin birçok sosyodemografik özelliğe bağlı olarak hedef grubu bulmasına ve kategorilere ayırmasına olanak tanır. Uygun kişiselleştirme ile bir işletme, potansiyel müşteriler için son derece uygun ve uygun reklamlar veya promosyonlar üreterek pazarlama ve reklam operasyonlarının etkisini artırabilir.

Tekrarlayan manuel görevleri otomatikleştirmek mi istiyorsunuz? Verimliliği artırırken Zamandan, Efordan ve Paradan Tasarruf Edin!

Nanonets'i Ücretsiz Deneyin

Veri Eşleştirmede Zorluklar

Veri Eşleştirme Algoritmaları Karmaşık Olabilir

Bilgi toplama ve giriş standartları için protokoller zaten mevcutsa, veri eşleştirme bazen basit bir işlemdir. Eşleştirme teknikleri, eğer daha az sıkı veri seti öncesi standardizasyon tekniği varsa, olası tüm eşleşen değişkenleri almak için karmaşık akıl yürütme gerektirebilir.

Veri standardizasyonu hayati önem taşıyor

Özellikle büyük miktarda veri sorun yaratma potansiyeline sahiptir. Örneğin, uygunsuz biçimlendirme, karakter kullanımı vb. Yazılan bu ad birden fazla girişte bulunabileceğinden, programların bu girişin nasıl işlenmesi gerektiğine uyum sağlaması gerekir.

İstemci Hatası

Müşteriler, özellikle kayıtları ve belgeleri bildirebiliyorlarsa sorunlara neden olabilirler. Bir kullanıcı, büyük bir işvereni istihdam kaydında yanlışlıkla "şüpheli" olarak etiketlerse, aynı firmayı kullanan birçok meşru aday, ilk değerlendirmenin bir parçası olarak "şüpheli" olarak işaretlenebilir. Bu kararın, şirketin işe alım operasyonlarının yanı sıra veri ticareti yapan ve karşılaştıran diğer kuruluşlar üzerinde neredeyse kesinlikle zararlı bir etkisi olacaktır.

Veri Eşleştirme Hataları

İki giriş farklı varlıklara aitse ancak eşleştirici bunların aynı olduğunu varsayarsa, yanlış pozitif sonuç. Yanlış negatifler, iki girdinin aynı konuyla ilgili gibi görünmesi ancak eşleştiricinin öyle olmadığını iddia etmesi durumunda ortaya çıkar. Bunların kuruluşlar tarafından, sıklıklarının ve yansımalarının anlaşılması gerekir.

Sonuç

Veri eşleştirme, engellere ve sınırlara bakılmaksızın veri havuzlarını iyileştirmeyi ve veriye dayalı bir iş stratejisi uygulamaya koymayı amaçlayan her kuruluş için kritik öneme sahiptir. İşletmelerin ölçeklenebilir iş ve müşteri bilgilerinin yinelenmesini azaltma, kayıt bağlama, azaltma, zenginleştirme, alma ve standartlaştırma ayarları geliştirmesine olanak tanır. Ayrıca kuruluş genelinde verilerin kullanışlılığını optimize etmek için bir nokta bilgi kaynağı oluşturur.

var contentTitle = “İçindekiler”; // Daha sonra başlık açmamak için başlığınızı buraya ayarlayın var ToC = “

“+içerikBaşlık+”

“; İçindekiler += “

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

Nanonetler çevrimiçi OCR ve OCR API çok ilginç kullanım durumları tBu, iş performansınızı optimize edebilir, maliyetleri azaltabilir ve büyümeyi artırabilir. Bulmak Nanonets'in kullanım örnekleri ürününüz için nasıl geçerli olabilir.

Zaman Damgası: Haziran 16, 2022

Zaman Damgası: Mar 7, 2022

Plato tarafından yeniden yayınlandı

Belge İş Akışlarını Otomatikleştirme

Nanonets, G2 İlkbahar 2023 Izgara Raporunda OCR yazılımı Kategorisinde Lider olarak tanındı

Ayrıştırmaya Devam Et

PDF Görüntülerini Çevrimiçi Metne Nasıl Dönüştürürüm?

Hakkımızda

Dikey Arama ve Ai

Platform

Bağlı Kal

Hesap