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Recherche tolérante aux erreurs et identification en temps réel des doublons dans l’ensemble des objets de données : pour une qualité de données irréprochable à l’échelle de toute l’entreprise.
Pour disposer de données correctes et sans doublons à l’échelle de toute l’entreprise, il faut utiliser des outils performants, capables de détecter les doublons et les données erronées avec une très grande précision. En effet, les données enregistrées à plusieurs reprises sous différentes formes (doublons) alourdissent inutilement les coûts informatiques et donnent lieu à des informations erronées qui peuvent entraîner des décisions inappropriées. Sans oublier la baisse de productivité des collaborateurs et le ralentissement des processus opérationnels dans le cas où les données devraient être recherchées et corrigées manuellement.
Garantir un haut niveau constant de la qualité des données d’entreprise est la condition fondamentale pour assurer des processus métier efficaces dans tous les services de l’entreprise et obtenir des rapports et des prévisions fiables. Ces derniers étant indispensables pour optimiser la planification et gestion stratégiques, ainsi que pour garantir le respect effectif des règles de conformité (compliance).
Pour rechercher des enregistrements individuels, il convient particulièrement d’utiliser une solution Temps Réel, capable de fournir des résultats fiables et précis de manière instantanée.
dataRetrieval est essentiellement utilisé dans les situations où il est nécessaire de rechercher et d’identifier des données métier via des champs non formatés (données textuelles), utilisés éventuellement en combinaison avec des champs formatés. Les fonctions spécifiques d’analyse et de recherche jouent un rôle particulièrement important dans le cas des champs textuels (par ex. désignations d’articles ou de produits, titres de livres ou de chansons, auteurs ou interprètes, désignations de chantiers ou de projets).
dataRetrieval offre à cet égard la possibilité de limiter le champ de recherche au minimum à l’aide d’une multitude d’attributs de recherche et d’algorithmes optimisés pour la tolérance aux erreurs (logique floue, phonétique, synonymes, etc.). Ceci permet de simplifier et d’accélérer significativement l’identification des données requises tout en garantissant la détection automatique de doublons, et ce, même en cas d’erreurs de lecture, de frappe ou de compréhension auditive.
Avec dataRetrieval, Uniserv met à votre disposition un outil ultra-performant pour la recherche en temps réel et la validation d’enregistrements dans l’ensemble des applications métier. La qualité des données sera ainsi améliorée de manière considérable à l’échelle de toute l’entreprise.
À la différence de mailRetrieval, qui procède au traitement des données clients à l’aide d’une base de connaissances standard pour les noms et les adresses, dataRetrieval utilise des dictionnaires, des règles de similitude et de segmentation, ainsi que des règles sensibles au contexte et des paramètres d’analyse définis selon les besoins de chaque projet ou secteur d’activité. Un index de recherche spécial est chargé au départ, puis mis à jour régulièrement de façon synchrone avec la base de données correspondante.
dataRetrieval vous aide, entre autres,
Avec dataRetrieval, vous optimisez la qualité des données dans toutes les applications métier :
L’utilisation combinée de dataRetrieval pour la recherche en temps réel et de dataMatch pour la déduplication en mode batch permet d’améliorer sensiblement la qualité des données métier à l’échelle de toute l’entreprise.
dataRetrieval est essentiellement utilisé dans les situations où il est nécessaire de rechercher et d’identifier des données métier via des champs non formatés (données textuelles), utilisés éventuellement en combinaison avec des champs formatés. Les fonctions spécifiques d’analyse et de recherche jouent un rôle particulièrement important dans le cas des champs textuels (par ex. désignations d’articles ou de produits, titres de livres ou de chansons, auteurs ou interprètes, désignations de chantiers ou de projets).
dataRetrieval offre à cet égard la possibilité de limiter le champ de recherche au minimum à l’aide d’une multitude d’attributs de recherche et d’algorithmes optimisés pour la tolérance aux erreurs (logique floue, phonétique, synonymes, etc.). Ceci permet de simplifier et d’accélérer significativement l’identification des données requises tout en garantissant la détection automatique de doublons, et ce, même en cas d’erreurs de lecture, de frappe ou de compréhension auditive.
Avec dataRetrieval, Uniserv met à votre disposition un outil ultra-performant pour la recherche en temps réel et la validation d’enregistrements dans l’ensemble des applications métier. La qualité des données sera ainsi améliorée de manière considérable à l’échelle de toute l’entreprise.
À la différence de mailRetrieval, qui procède au traitement des données clients à l’aide d’une base de connaissances standard pour les noms et les adresses, dataRetrieval utilise des dictionnaires, des règles de similitude et de segmentation, ainsi que des règles sensibles au contexte et des paramètres d’analyse définis selon les besoins de chaque projet ou secteur d’activité. Un index de recherche spécial est chargé au départ, puis mis à jour régulièrement de façon synchrone avec la base de données correspondante.
dataRetrieval vous aide, entre autres,
- à détecter les doublons et à prévenir leur création
- à regrouper les informations disponibles sur les données issues des différentes sources
- à rechercher et à trouver, de manière rapide et efficace, les objets contenus dans les stocks de donées
- à enrichir les enregistrements en les comparant avec des répertoires externes contenant des informations supplémentaires
Avec dataRetrieval, vous optimisez la qualité des données dans toutes les applications métier :
- Systèmes MDM – par ex. recherche de données produits dans le cadre de la gestion des informations produits (Product Information Management)
- Systèmes CRM – par ex. recherche d’articles et d’opportunités de vente
- Système ERP – recherche de données de base articles et produits
- Systèmes SCM / Systèmes d’approvisionnement – recherche de données de base articles et produits, complétée par ex. par les modalités/conditions et les données des fournisseurs
- Migration et intégration des données – recherche de tout type de données métier
- Commerce électronique / boutiques en ligne – recherche de données produits pour faciliter l’identification des produits recherchés par les clients.
L’utilisation combinée de dataRetrieval pour la recherche en temps réel et de dataMatch pour la déduplication en mode batch permet d’améliorer sensiblement la qualité des données métier à l’échelle de toute l’entreprise.
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21.05.2012