Datenabgleiche
Datenabgleiche bezeichnen den Prozess, bei dem Datensätze aus unterschiedlichen Quellen auf übereinstimmende Attribute geprüft, deren Korrektheit bewertet und zu einem konsistenten oder deduplizierten Gesamtbestand zusammengeführt werden.
Ziele des Datenabgleichs sind die Verbesserung der Datenqualität, die Vermeidung redundanter Datensätze und die Unterstützung der
Methoden reichen von deterministischen Abgleichen, die exakte Übereinstimmungen von Schlüsselattributen voraussetzen, über probabilistische Abgleiche, die Wahrscheinlichkeiten
Typischer Ablauf: Datenvorbereitung und Normalisierung, Blocking oder andere Effizienztechniken, dann der eigentliche Vergleich von Datensätzen, die
Herausforderungen umfassen variable Qualität der Quelldaten, unterschiedliche Terminologie, Datenschutz- und Compliance-Aspekte sowie Skalierbarkeit und Fehlentscheidungen in
Anwendungsfelder finden sich in Banken, Versicherungen, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Behörden und in Datenintegrationsprojekten jeder Größe, wo mehrere
Technisch relevante Komponenten sind Datenqualitätsmanagement, Abgleich-Strategien, Matching-Algorithmen, Protokollierung von Entscheidungen und Auditing. Übliche Tools reichen von
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