התאמה מטושטשת (נקראת גם התאמת מחרוזות משוערת) היא טכניקה שעוזרת לזהות שני אלמנטים של טקסט, מחרוזות או ערכים שדומים בערך אך אינם זהים בדיוק.
למה התאמה מטושטשת?
התאמה מטושטשת היא טכניקה המשמשת בתרגום בעזרת מחשב כמקרה מיוחד של קישור רשומות. זה עובד עם התאמות שעשויות להיות פחות מ-100% מושלמות בעת מציאת התכתבויות בין קטעי טקסט וערכים במסד נתונים של תרגומים קודמים.
איך משתמשים בהתאמה מטושטשת?
בחר השתמש בהתאמה מטושטשת כדי לבצע את המיזוג, בחר אפשרויות התאמה מטושטשת ולאחר מכן בחר מבין האפשרויות הבאות:
- Similarity Threshold מציין עד כמה שני ערכים דומים צריכים להיות כדי להתאים. …
- התעלם מאותיות גדולות מציין אם יש להשוות ערכי טקסט באופן תלוי רישיות או לא רגיש.
איך אוכל לשפר את ההתאמה המטושטשת שלי?
הנה כמה דרכים שבהן נעשה שימוש בהתאמה מטושטשת כדי לשפר את השורה התחתונה:
- ממש צפייה בלקוח יחיד.
- עבוד עם נתונים נקיים שאפשר לסמוך עליהם.
- הכן נתונים לבינה עסקית.
- שפר את הדיוק של הנתונים שלך ליעילות תפעולית.
- העשר נתונים לקבלת תובנות מעמיקות.
- Ensure Better Compliance.
מהו התאמה מטושטשת ב-MDM?
אסטרטגיית התאמה / חיפוש המשתמשת בהתאמה הסתברותית, הלוקחת בחשבוןוריאציות איות, שגיאות איות אפשריות והבדלים אחרים שיכולים להפוך רשומות התאמה ללא זהות. אם נבחר, Informatica MDM Hub מוסיף עמודה מיוחדת (מפתח התאמה מטושטשת) לאובייקט הבסיס.
