随着业务数据量的不断增长，对数据进行分类的选项也越来越多，从而产生了许多数据集。其中一些数据字段和记录重叠，而另一些则包含一些信息，如果将它们合并起来，就能让您了解整个情况。
因此，对于寻找顶尖人才的中小型企业（SMB）来说，一个定期更新的招聘信息数据库可能就足够了，跨国软件公司可能希望至少将 手机号码数据 技术和产品评论数据集添加到他们的收藏中。
不幸的是，如果没有适当的数据匹配，许多商业价值就会在数据集之间丢失，永远被隐藏，永远无法回收。
什么是数据匹配？
数据匹配是识别和链接代表同一实体的不同数据集中的记录的方法。数据匹配也称为实体解析和记录链接，它使用机器学习、统计方法和偶尔的手动验证来评估数据点和记录是否对应以及如何对应。
匹配数据的一个很好的例子是比较员工和 B2B 联系人数据库，以更好地了解潜在客户。前者可能有城市级别的位置数据、当前职位和工作经验，而后者可能有州级别的位置数据和电子邮件地址。
但是，B2B 联系人数据库可能只有姓氏和名字字母。在这种情况下，数据匹配可以丰富数据并删除重复项以及拼写错误，这些错误使得相似的条目在算法看来毫无关联。
数据匹配对企业的价值
如果您阅读了我们上面的数据匹 什么是电子商务网站优化 配使用示例，那么应该可以发现它的商业价值介于巨大和不可估量之间。
当然，如果你只需要一个数据库，标准化、过滤和去重（或者获取已经清理过的数据）就足够了。否则，我们建议尽快开始匹配数据的过程，原因如下：
- 获得“黄金”记录。在数据社区中，黄金记录意味着特定实体的“正确”版本。这至关重要，尤其是对于销售而言，因为它允许在已经掌握一些背景信息的情况下从冷呼叫切换到联系实际潜在客户。
- 清理数据。这对您的销售人员也具有重要价值，因为它有助于避免拼写错误或性别错误等瞬间令人反感的情况。重复记录还可能导致您的两个人联系同一个人并提供略有不同的交易。如果不进行重复数据删除，由于您的 CRM 中的过滤器或其他设置，可能很难发现这些单独的条目。
- 实现商业智能。一个数据集可能不足以进行适当的市场研究。这时实体解析就发挥作用了，它通过比较和合并公司、员工和其他数据集中的记录来发挥作用。有了干净的数据，分析所需的时间就会大大减少。
- 改善客户细分。不管你喜欢与否，买家角色已经变得疯狂，现在有多个。为了迎合每个人的口味，客户细分至关重要。在匹配 中國資料庫 数据流程之后，您可以归因于兴趣和行为主义，这对投资回报率有积极影响。
- 增强合规性。遵守 GDPR 和其他法规可能是许多 B2C 业务的一大难题。例如，您购买的联系人数据库可能包括未同意的人或具有不同电子邮件地址的同一个人。此外，记录链接简化了 B2B 公司对外国资产控制办公室 (OFAC) 法规的遵守，该法规将面临制裁的人列入黑名单。