CRM-Glossar: Dublettenprüfung

Begriff: Dublettenprüfung

Dublettenprüfung, auch bekannt als Datenabgleich, ist ein kritischer Prozess im Adressmanagement und der Datenbankpflege. Verschiedene Verfahren werden eingesetzt, um Dubletten in Kundendatenbanken zu erkennen und zu eliminieren. 

Einige gängige Verfahren:

• Exakter Datenabgleich:
  Bei diesem einfachsten Verfahren werden Datensätze verglichen, um genaue Übereinstimmungen in bestimmten Feldern (z.B. Kundennummer, E-Mail-Adresse) zu finden. Ist der Wert im Abgleichsfeld identisch, wird der Datensatz als Dublette gekennzeichnet.
• Teilstring-Vergleich:
  Hierbei wird nicht nach einer exakten Übereinstimmung gesucht, sondern nach Übereinstimmungen von Teilen eines Strings. Dies ist nützlich, wenn beispielsweise unterschiedliche Schreibweisen oder Tippfehler in den Datensätzen vorliegen.
• Phonetischer Vergleich:
  Bei diesem Verfahren werden Datensätze auf Basis ihrer Aussprache und nicht ihrer Schreibweise verglichen. Techniken wie der Soundex-Algorithmus werden eingesetzt, um ähnlich klingende Wörter zu identifizieren.
• Fuzzy Matching:
  Dabei werden Datensätze basierend auf einer Wahrscheinlichkeitsberechnung verglichen, die die Ähnlichkeit zwischen zwei Datensätzen in Prozent angibt. So werden beispielsweise Tippfehler oder geringfügige Unterschiede in den Adressen berücksichtigt.
• Neuronale Netzwerke und Maschinelles Lernen:
  Moderne Algorithmen und künstliche Intelligenz werden trainiert, um Muster und Ähnlichkeiten in großen Datenmengen zu erkennen, die herkömmlichen Algorithmen entgehen könnten.
• Abgleich mit Referenzdatenbanken:
  In diesem Verfahren werden Kundendatenbanken mit einer externen, als korrekt geltenden Datenbank verglichen. Übereinstimmungen oder Unterschiede helfen dabei, Dubletten oder fehlerhafte Einträge zu identifizieren.
• Standardisierung und Datenbereinigung:
  Bevor die eigentliche Dublettenprüfung durchgeführt wird, ist es hilfreich, die Daten zu standardisieren. Das bedeutet, Daten in ein einheitliches Format zu bringen, sodass z.B. "Str.", "Straße" und "Strasse" als gleich behandelt werden. Dies ist Teil eines Daten Qualitätsmanagement.
• Manuelle Überprüfung:
  Trotz automatisierter Verfahren ist es in einigen Fällen notwendig, potenzielle Dubletten manuell zu überprüfen, besonders wenn die Daten unklar oder widersprüchlich sind.

Dublette erkannt und dann?

Wird eine Dublette erkannt, führt man die doppelt vorhandenen Daten zu einem einheitlichen Wert zusammen. So wird der Adressbestand bereinigt und der Verlust wichtiger Informationen, die an den Kontakt geknüpft sind, vermieden. Idealerweise findet die Dublettenprüfung während der Erfassung neuer Daten, direkt bei der Eingabe statt, um Fehler von vornherein auszuschließen.
Data Quality Management Tools wie Syncler kombinieren diese Verfahren und eliminieren so doppelte Datensätze.

Fazit:

Da es viele Techniken zur Dublettenprüfung gibt, hängt die Wahl des besten Verfahrens von der spezifischen Datenbank, den verfügbaren Ressourcen und den geschäftlichen Anforderungen ab. In der Praxis ist eine Kombination mehrerer Verfahren der effektivste Ansatz zur Erkennung und Eliminierung von Dubletten. Eine Dublettenprüfung ist kein einmaliger Vorgang, sondern sollte ein fester Bestandteil eines Daten Qualitätsmanagements sein.