MatchingErgebnisse

MatchingErgebnisse bezeichnet im Deutschen die Ergebnisse eines Matching-Prozesses, also eines Abgleichs oder einer Zuordnung von Elementen. Typische Anwendungsbereiche sind die Datenintegration, Entduplizierung, Identitätsauflösung und Mustererkennung. Die Ergebnisse geben an, welche Paare oder Gruppen von Objekten als übereinstimmend gelten und liefern oft dazugehörige Bewertungskennzahlen oder Metadaten.

Struktur: MatchingErgebnisse bestehen üblicherweise aus einer Liste von Einträgen, die Felder wie idA, idB (für das verglichene Element), score oder confidence, status (match, non-match), timestamp, sowie optional den verwendeten Algorithmus oder die Blocking-Key enthalten. Je nach Aufgabe können die Ergebnisse one-to-one, one-to-many oder many-to-many sein. In vielen Implementierungen werden die Ergebnisse nach Score sortiert oder in Threshold-basierte Klassen eingeteilt.

Auswertung und Nutzung: Die Qualität der MatchingErgebnisse wird durch Kennzahlen wie Precision, Recall, F1-Score oder ROC-AUC bewertet. Thresholds steuern, wie streng ein Paar als Match gilt. Für Reproduzierbarkeit und Auditierbarkeit ist es üblich, Versionierung, Dataset-Informationen und Konfigurationsparameter zu dokumentieren.

Anwendungsbezüge: In der Praxis finden MatchingErgebnisse Anwendung in der Datenbereinigung, im Kundenbeziehungsmanagement, in Meldesystemen oder in Forschungsprojekten. Neben technischen Aspekten spielen Datenschutz, Sicherheit und Governance eine Rolle, insbesondere wenn personenbezogene Daten verarbeitet werden.