Loginom Data Quality

Система очистки и дедупликации данных

Обеспечение качества клиентских данных. Создание единого представления о физических и юридических лицах внутри всей организации

Количество и разнообразие источников данных постоянно увеличивается, филиалы и отделы ведут учет клиентов в различных приложениях, сотрудники ошибаются при занесении сведений — всё это приводит к тому, что организации не знают своих клиентов.

Эффективное управление взаимоотношениями с клиентами и принятие ключевых решений на основе данных невозможно без автоматизации процесса получения стандартизированной и качественной информации о клиенте.

Решение —
Loginom Data Quality

Автоматизированная система получения качественной и единой информации о клиенте максимально быстро. Является основой для систем класса CDI (Customer Data Integration) и MDM (Master Data Management).

Создавайте успешные стратегии развития бизнеса и взаимоотношений с клиентами, настроив процесс интеграции данных о клиенте во всех подразделениях вашей организации

Консолидация данных
  • Интеграция клиентских данных через файлы, базы данных, веб-сервисы, бизнес-приложения (CRM, АБС, Excel, 1C:Предприятие, Oracle, MS SQL и др.)
  • Настройка ETL-процесса из нескольких источников данных
  • Взаимодействие через веб-сервисы в режиме онлайн
  • Настройка обработки по расписанию и выгрузки результатов в один или несколько источников
Очистка данных
  • Выявление и устранение опечаток операторов
  • Преобразование ошибок транслитерации
  • Верификация дат, ИНН, КПП и других числовых реквизитов
  • Проверка email на валидность
  • Устранение противоречий во взаимосвязанных полях
  • Отслеживание допустимых диапазонов значений
Проверка по базам
  • Актуализация баз данных по собственным уникальным справочникам
  • Проверка по ФИАС и получение точных адресов
  • Проверка существующих диапазонов телефонных номеров, принадлежности к стране, городу и оператору
  • Проверка по внешним источникам (недействительные паспорта, террористы и экстремисты, сведения о компании и другие данные сторонних сервисов)
Стандартизация
  • Разбиение на составные части всех атрибутов
  • Проверка соответствия содержимого полю по правилам валидации
  • Приведение данных различных форматов к единообразному представлению
  • Выделение кодов стран, номеров кодов операторов, номеров телефонов
  • Выделение нескольких телефонных номеров и e-mail, записанных в одно поле, в отдельные сущности
  • Парсинг адресов и приведение к формату ФИАС
Обогащение данных
  • Восстановление пропущенных компонентов почтового адреса и формирование полного адреса
  • Определение типа документа, удостоверяющего личность
  • Определение региона по кодам документов и числовым реквизитам
  • Определение пола
  • Дополнительное обогащение клиентского профиля и данных о компании из сторонних сервисов

Приводим в порядок

Имя, Фамилия, Отчество Номера телефонов Еmail Удостоверения личности Названия организаций Даты Почтовые адреса Реквизиты
Имя, Фамилия, Отчество
Имя, Фамилия, Отчество
Номера телефонов
Номера телефонов
Еmail
Еmail
Удостоверения личности
Удостоверения личности
Названия организаций
Названия организаций
Даты
Даты
Почтовые адреса
Почтовые адреса
Банковские реквизиты
Реквизиты
  • Андреев ДанилДаниил Ю. Юрьевич
  • 8 (900) 906-55-67
  • 8 (4912) 37-57-20
  • г. Рязань ул. Новая 53в
  • Андреев Николай
  • 8 (915) 615-12-35
  • 8 (495) 373-15-35
  • Андреев Даниил
  • 8 (900) 906-55-67
  • Андреев Даниил Юрьевич
  • г. Рязань ул. Новая 53в
  • andrew.d@mail.ru
  • Андрюшина Надежда Игоревна
  • andrew91@gmail.com
Фамилии совпадают
Допускается опечатка в имени
Совпадают инициалы отчества
Совпадает один из номеров
Совпадает e-mail
Формируем единый профиль клиента

Дедупликация и золотая запись

Создайте и поддерживайте «единую версию правды» о своих клиентах внутри всей вашей компании

Поиск дублей
  • Идентификация клиента во внутренних и внешних источниках (АБС, CRM...)
  • Умный поиск дублей по четкому и нечеткому совпадению, допускающему опечатки
  • Готовые стратегии по заданию сочетаний атрибутов и процента схожести данных, определяющих дубликаты.
  • Сопоставление данных с реестрами, сравнение списков между собой и т.д.
Дедупликация
  • Рекомендации для формирования «золотой» (эталонной) записи о клиенте
  • Выявление «серой зоны» групп дубликатов для ручной обработки специалистами по качеству данных (Data Steward)
  • Определение взаимосвязи между данными
  • Поддержка процесса объединения разрозненных данных в единое представление

Преимущества системы Data Quality

Уменьшение издержек
  • Экономия средств за счет использования проверенных и корректных данных: точные коммуникации, адресный маркетинг и т.д.
  • Сокращение трудозатрат на формирование единой клиентской базы из нескольких разрозненных источников и её актуализацию
Единый клиентский профиль
  • Повышение качества обслуживания клиентов, исключая случаи ошибочных и повторных взаимодействий
  • Ускорение процессов взаимодействия с клиентами и формирование эффективных взаимоотношений, используя согласованные клиентские данные в масштабах всей организации
Анализ клиентской базы
  • Принятие стратегических решений и использование продвинутой аналитики, основываясь на достоверных и надежных данных
  • Снижение рисков, связанных с ошибочным принятие решением на некорректных данных (например, при определении благонадежности клиента)
Посмотрите на реальном примере, как Loginom Data Quality диагностирует и исправляет ошибки в клиентских данных, а также легко встраивается в существующий бизнес-процесс
Презентация в PDF (2МБ)

Наши клиенты

Кейсы

Проверьте эффективность бесплатно и на собственных данных Оставить заявку на пилотный проект

Преимущества Loginom

Гибкость
Выполняйте настройку и изменение логики управления мастер-данными практически без написания строчки кода
Интеграция
Взаимодействуйте с данными удобным вам способом: в режиме реального времени, веб-сервисов и пакетной обработки через базы данных
Универсальность
Loginom — это больше чем преобразование данных. Применяйте все возможные средства для анализа информации, в том числе технологии машинного обучения и Big Data