데이터 일치(레코드 일치, 데이터 중복 제거, 엔터티 확인, 개체 식별 또는 필드 일치라고도 함)는 여러 데이터 소스에서 동일한 엔터티를 나타내는 레코드를 식별, 비교 및 병합하는 프로세스입니다. 이는 데이터 통합, 데이터 품질 보증 및 데이터 웨어하우징의 중요한 구성 요소입니다.
데이터 매칭은 일반적으로 여러 데이터 모음을 통합된 전체로 통합하기 위해 수행됩니다. 그런 다음 이 통합 보기를 사용하여 추세를 감지하고, 고객을 대상으로 하고, 중복 기록을 식별하고, 의사 결정의 정확성을 향상시킬 수 있습니다.
데이터 일치는 일반적으로 사람 이름이나 고객 계좌 번호와 같이 동일한 엔터티로 간주되는 서로 다른 두 레코드의 다양한 필드를 비교하는 비교 알고리즘을 사용하여 수행됩니다. 그런 다음 알고리즘은 두 레코드 간의 유사도를 기반으로 점수를 생성합니다. 필요한 정확도에 따라 비교 결과 점수가 승인되거나 추가로 개선되어 수동으로 검증될 수 있습니다.
개인 외에도 데이터 매칭을 통해 자산과 물품의 이동, 금융 거래의 이상, 지리적 특징(예: 도로)의 변화를 식별할 수 있습니다.
데이터 매칭 작업에 적합한 기계 학습 알고리즘을 사용하여 데이터 매칭 기술이 점점 자동화되고 있습니다. 이를 통해 처리 시간이 빨라지고 정확도가 향상됩니다.
데이터 매칭은 데이터베이스 무결성 유지, 공급망 성능 최적화, 사기 및 자금 세탁 감지, 맞춤형 서비스 개발 등 다양한 최신 애플리케이션 및 서비스에 필수적입니다. 데이터 매칭은 환자의 개인 정보를 보호하고 의료 전문가가 환자 정보에 쉽게 접근할 수 있도록 의료 분야에서도 사용됩니다.
