Dublettenkonsolidierung

Dublettenkonsolidierung ist der Prozess der Erkennung und Zusammenführung von Dubletten in Datensätzen, um Redundanzen zu vermeiden und die Konsistenz zu erhöhen. Ziel ist es, für jede Entität (Person, Produkt, Organisation etc.) einen singulären, belastbaren Repräsentanten zu erstellen – den sogenannten Golden Record.

Der typischer Ablauf umfasst Profiling, Identifikation potenzieller Dubletten durch Matching, Gruppierung ähnlicher Datensätze (Clustering) und abschließende Konsolidierung aller relevanten Felder in eine einzige Repräsentation. Dabei wird oft eine Survivorship-Strategie angewendet, um Feldwerte zu behalten, die am verlässlichsten erscheinen.

Methoden der Dublettenkonsolidierung variieren. Regelbasierte Ansätze nutzen Felder wie Namen, Adressen, Geburtsdaten oder Telefonnummern; probabilistische Ansätze verwenden Wahrscheinlichkeiten (z. B. das Fellegi-Sunter-Modell); maschinelles Lernen kann Modelle zur Ähnlichkeitsbeurteilung trainieren. Typische Techniken umfassen Blocking, Matching-Funktionen und Clustering, um die Suche nach Duplikaten effizient zu gestalten.

Anwendungen und Vorteile finden sich insbesondere in CRM-Systemen, Bibliothekssystemen oder E-Commerce-Katalogen. Die Konsolidierung verbessert Datenqualität, ermöglicht verlässlichere Analysen und eine effizientere Kommunikation. Herausforderungen liegen in uneinheitlichen Datenformaten, widersprüchlichen Quellendaten, Datenschutz, Compliance und komplexen Governance-Anforderungen.

Kennzahlen und Governance: Metriken wie Präzision, Recall, F1-Score, Duplikatsreduktion und Merge-Fehlerrate geben Aufschluss über die Effektivität. Eine stabile Implementierung umfasst Master Data Management, Datenqualitätsmanagement, Audit-Spuren und definierte Datenverantwortliche (Data Stewards).