データマッチングソリューションを選ぶ際に注目すべき点
データマッチングソフトウェアを選ぶということは、単にデータをデータウェアハウスやCRMに保存するだけではありません。データマッチングソリューションは、データをインテリジェントに分析する機能を備えている必要があります。
データ処理に関しては、技術と成長が急速に追いついてくるため、多くの従来型ソリューションは通用しなくなります。回答までの時間が遅く、果てしないやり取りや複雑なUIにもかかわらず、現実にはほとんどの データ品質ソフトウェア データ照合や統合に伴う複雑さに完全に対応できる体制にはなっていない。むしろ、効率性、規模、照合率の面で、大きな成長の余地を残している。
今まで、 データマッチングソリューション 多くの場合、他の要素を犠牲にすることなく正確な洞察を提供することに失敗してきた。言い換えれば、価値を犠牲にすることなくスピードを実現すること、である。
関係者が投資を拡大する一方で データ品質とマッチングソフトウェア多くの「人工知能」ソリューションは、真にインテリジェントな体験や洞察を提供しません。その代わりに、不要な機能が詰め込まれた肥大化したプラットフォームが提供されます。それらは役に立つどころか、ユーザーフレンドリーではなく、トレーニング、メンテナンス、拡張が困難です。
Syniti導入以前の従来型データ品質ソフトウェア：
- ユーザーフレンドリーではなかった： プログラミングスキルやマッチングアルゴリズムの知識を必要とする煩雑なインターフェースは、ユーザーフレンドリーとは言えず、重要な課題に取り組む力を誰も与えてくれません。ビジネスユーザーは、複雑なソフトウェアを扱うよりも、Excelスプレッドシートで答えを探す可能性の方が高いでしょう。
- ビジネスの成長に伴って成長しなかった： 技術革新のスピードは目覚ましいものがありますが、既に時代遅れのソフトウェアを導入してしまった場合は別です。企業はこれまで以上に多様なデータを管理するようになり、ソリューションはこうした急速に変化する市場に適応できる必要があります。
- ビッグデータに対応できる体制が整っていなかった： 従来のソリューションは小規模なデータセットには十分かもしれませんが、数千万から数億件のレコードを扱うようになると、その限界が露呈します。企業は、データの量、正確性、多様性を管理するだけでも手一杯なのに、システムが処理能力に対応できるかどうかを心配する必要はもうありません。
- 不正確で信頼できない結果を提供した： つい最近まで、データ照合には決定論的な手法のみが用いられていた。しかし、この手法では「確実な」データのみが抽出されるため、誤った照合が著しく増加する。
- データへのアクセスが分断された状態： 従来の手法では、データ管理は主に開発者、プログラマー、またはIT担当者の手に委ねられていました。異なるデータセットを単純に統合するだけでも、各部門が現在使用しているスキーマを調査し、長々とした変換、クリーニング、および変換ルールを作成する必要がありました。組織内の他の誰も、このような骨の折れる作業のやり方を知りませんでした（そして正直なところ、誰もやりたがりませんでした）。
顧客データに関しては、同じ顧客が複数のデータベースに記録されている可能性が非常に高く、しかもそれらのデータは不完全、不正確、あるいは矛盾していることがよくあります。その結果、顧客に対する理解が不十分になり、顧客との関係を深め、収益向上につながるような顧客体験を構築することが難しくなります。
企業が日々生成する膨大な量の顧客データ、新しいソフトウェアの導入、無数の種類のデータの管理といった要素を考慮に入れると、顧客データの品質を維持することは事実上不可能に思える。
データマッチングソリューションへの投資時に注目すべき点
選択する データマッチングソフトウェア 私たちのソリューションは、単に大量のデータをデータウェアハウスやCRMに保存するだけではありません。データ品質とマッチングソリューションを組み込んだソフトウェアは、人間のようにデータをインテリジェントに分析し、それを大規模に実行する必要があります。
独自の技術、強力なパフォーマンス、そして拡張性の高いアーキテクチャにより、インテリジェントなデータマッチングソリューションはデータと連携し、ユーザーによるマッチング作業の方法に革命をもたらします。詳しく見ていきましょう。
マッチング用に設計されたアルゴリズム
従来のマッチングアルゴリズムは、顧客データに内在する不確実性に対処するように設計されておらず、また、その不確実なデータを組み合わせて回答を導き出すことにも適していません。インテリジェントなマッチングソリューションは、顧客データの複雑さに対処するために、既成の決定論的またはファジーマッチングアルゴリズムに頼るだけでなく、限界を押し広げ、精度を大幅に向上させる独自の手段を開発します。
拡張可能なパフォーマンスパワー
こう考えてみてください。データマッチングソリューションを選ぶなら、それを動かすエンジンは、もう少しパワフルで、もう少し高性能なものであってほしいと思いませんか？私たちが提案するのは、膨大な計算能力を駆使して顧客レコードを解決する独自のスコアリングエンジンです。構成は洗練され、カスタマイズされているため、顧客データに最適なマッチング品質を実現します。このアプローチは、決定論的マッチングやあいまいマッチングを凌駕し、データシステムに正確なリンクキーがない場合でも、大規模なマッチングにおいて比類のないマッチング率を提供します。
将来を見据えた規模
データ管理プラットフォームは、ビジネスの成長と、それに伴う情報量の増加に対応できる必要があります。将来を見据えたアプローチを採用することで、顧客データの量と種類の増加に対応でき、膨大な時間やリソースを浪費することなく目標を達成できます。
ユーザーを支援するUI
現代においては、エンジニアだけでなくビジネスユーザーにとってもデータへのアクセスが容易になるよう努めるべきです。派手で美しいインターフェースでユーザーを惹きつけようとするプラットフォームには注意し、データサイエンティストが慣れ親しんでいるような詳細な設定機能を備えたプラットフォームを探しましょう。既成のデフォルト設定では不十分な場合は、詳細な設定項目によってユーザーがコントロールを取り戻せるソリューションが必要です。ドラッグ＆ドロップ式のキャンバスを使えば、作業が迅速化され、誰でも簡単に複雑な作業を保存・実行できます。
より迅速な回答
実を言うと、真に超高速なソリューションを構成するのは、たった一つの特性ではなく、いくつかの特性です。パフォーマンスとUXの革新は、この言葉に新たな意味をもたらしました。 スピード競合するソリューションや従来の顧客データ統合アルゴリズムでは数時間（あるいは数日！）かかるところを、数分で回答を提供できます。
- 生データ招待インテリジェントなソリューションを使えば、データをそのまま、生のまま、汚れたまま、一切の手直しを必要とせずに取り込むことができます。
- コード対応か、コード不要か： 最近では、高性能なユーザーインターフェースのおかげで、PythonやSoundexに関する高度な知識がなくても、誰でも安全にデータの照合や重複排除を行うことができます。最大限の制御を実現するために、コード不要のオプションとコード対応のオプションの両方を提供するソリューションを探しましょう。
- 最適化されたパフォーマンス: 今日、革新的なマッチングソリューションは、インメモリ処理とマルチスレッド処理を活用して、拡張性の高い効率性を実現しています。つまり、企業レベルのマッチング処理が数分で完了するようになったのです。
では、次世代のデータ品質ソリューションにはどのような未来が待っているのでしょうか？個人的には、この新しい世代のビジネスユーザーが、ついにすべてのデータにアクセスできるようになった今、どのような活用方法を見出すのか非常に興味があります。誰もがインテリジェントなマッチングソリューションにアクセスし、複雑な作業を容易に実行できるようになったのは、歴史上初めてのことです。今後、どのような展開が待っているのか、そしてこのようなアクセスによって何が可能になるのか、非常に楽しみです。
それはエキサイティングな時間です データ品質ソリューション私たちはついに、過去の旧来のソリューションから脱却し、新たな技術革新によって既存のプラットフォームに挑戦し始めています。これらの技術革新は、イノベーションを求め、それを活用する方法を知っている人々にとって、イノベーションへの扉を開きました。
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