数据匹配（也称为记录匹配、重复数据删除、实体解析、对象识别或字段匹配）是识别、比较和合并来自多个数据源的表示相同实体的记录的过程。它是数据集成、数据质量保证和数据仓库的重要组成部分。
通常执行数据匹配是为了将多个数据集合合并为一个集成的整体。这种统一的视图可以进一步用于检测趋势、定位客户、识别重复记录并提高决策的准确性。
数据匹配通常使用比较算法来完成，该算法比较被认为是同一实体的两个不同记录的各个字段，例如人名或客户帐号。然后，该算法根据两条记录之间的相似程度生成一个分数。根据所需的准确性，比较所得的分数可以被接受，也可以进一步细化和手动验证。
除了个人之外，数据匹配还可用于识别资产和货物的流动、金融交易的异常以及地理特征（例如道路）的变化。
随着适合数据匹配任务的机器学习算法的使用，数据匹配技术变得越来越自动化。这可以加快处理时间并提高准确性。
数据匹配对于各种现代应用程序和服务至关重要，例如维护数据库的完整性、优化供应链性能、检测欺诈和洗钱以及开发个性化服务。数据匹配还用于医疗保健，以保护患者隐私并方便医疗保健专业人员访问患者信息。
