我有一个包含“人员”数据(大约 70K 条记录)的表,它与“地址”表共存,因此AddressID
“人员”表中每个人都有一个。
想法是将数据集中在这个单一的“人口”数据库中,一旦由于执行不当的导入过程(数据来自不同来源)而开始出现重复记录,问题就开始了,这使得表中有多达 7 条记录单身人士。
此外,地址表开始收集“各种”,假设我住在“ 24 Wickam Heights ”,您可以通过以下方式找到该地址:
- 24 维卡姆
- 威肯街 24 号
- 威肯街 24 号
- 24 威卡姆 H.
- 24维卡姆海峡。
在某些情况下,同一条街道的 20 多个不同版本一样糟糕......
最美妙的部分是来自该数据库的数据被同一服务器中至少 5 个其他数据库引用,这使得每次更改都是一个非常冒险的过程。
所以我在想,可以采取什么步骤来消除重复项?有什么替代方法可以避免地址表累积如此多的数据不一致?。
甚至要问,这么大的烂摊子还有救吗?这真是一场噩梦。
市面上有一些很棒的数据清理产品,其中一款实际上是一流的,而且价格实惠。我遇到过Data Ladder的 DataMatch ,这是一种出色的模糊匹配和地址标准化/地址解析工具,可在整个业务中使用,并且非常适合这种情况。他们为新用户提供免费试用。
事实上,对该软件进行了独立验证评估,将其与 IBM 和 SAS 的主要软件工具进行了比较。澳大利亚科廷大学数据链接中心进行了一项研究,模拟了 440 万条记录的匹配。它确定了提供商在准确性方面的情况(找到的匹配项数量与可用匹配项的数量。错误匹配项的数量)