Deduplication - မိတ္တူကူးထားသူဖောက်သည်အချက်အလက်များကိုရှောင်ရှားခြင်းသို့မဟုတ်ပြင်ဆင်ခြင်းအတွက်အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်

CRM အတွက်ဒေတာဖယ်ထုတ်ခြင်းအကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်

ပုံတူပွားထားသောဒေတာသည်စီးပွားရေးထိုးထွင်းသိမြင်မှု၏တိကျမှုကိုလျှော့ချရုံသာမကသင်၏ဖောက်သည်များ၏အတွေ့အကြုံကိုလည်းထိခိုက်စေပါသည်။ ထပ်တူအချက်အလက်များ၏အကျိုးဆက်များကိုအိုင်တီမန်နေဂျာများ၊ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းရှင်များ၊ အချက်အလက်ဆန်းစစ်သူများအားလုံးရင်ဆိုင်ရသော်လည်းကုမ္ပဏီ၏စျေးကွက်ရှာဖွေရေးလုပ်ငန်းများအပေါ်အဆိုးရွားဆုံးသက်ရောက်မှုရှိသည်။ စျေးကွက်သမားများသည်ကုမ္ပဏီ၏ထုတ်ကုန်နှင့် ၀ န်ဆောင်မှုပေးခြင်းလုပ်ငန်းကိုကိုယ်စားပြုသောကြောင့်ဒေတာညံ့ဖျင်းခြင်းသည်သင်၏ကုန်အမှတ်တံဆိပ်၏ဂုဏ်သိက္ခာကိုလျင်မြန်စွာရှုတ်ချပြီးမကောင်းသောဖောက်သည်များ၏အတွေ့အကြုံများကိုပို့ဆောင်ပေးနိုင်သည်။ အကြောင်းပြချက်အမျိုးမျိုးကြောင့်ကုမ္ပဏီ၏ CRM တွင်ထပ်တူအချက်အလက်များကိုတွေ့ရသည်။

လူ့အမှားတစ်ခုမှဖောက်သည်များအနေဖြင့်စည်းရုံးရေးဒေတာဘေ့စ်ရှိအချိန်ကာလအမျိုးမျိုးတွင်အချက်အလက်အနည်းငယ်ကွဲပြားမှုကိုပေးသည်။ ဥပမာအားဖြင့်စားသုံးသူသည်သူ၏နာမည်ကို Jonathan Smith ဟုပုံစံတစ်မျိုးနှင့်အခြားတစ် ဦး မှာ Jon Smith ဖြစ်သည်။ ကြီးထွားလာနေသောဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုကစိန်ခေါ်မှုကိုပိုမိုဆိုးရွားစေသည်။ အုပ်ချုပ်ရေးမှူးများသည် DB ကိုခြေရာခံရန်နှင့်သက်ဆိုင်ရာဒေတာများကိုခြေရာခံရန်ပိုမိုခက်ခဲလာသည်။ အဖွဲ့အစည်း၏ DB တိကျမှန်ကန်မှုကိုသေချာစေရန်မှာ ပို၍ ခက်ခဲလာသည်။

at Natik Ameen, at စျေးကွက်ရှာဖွေရေးကျွမ်းကျင်သူ Canz စျေးကွက်

ဤဆောင်းပါးတွင်မတူကွဲပြားသောအချက်အလက်များ၏ကွဲပြားသောအမျိုးအစားများနှင့်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးကုမ္ပဏီများသည်ကုမ္ပဏီ၏ဒေတာဘေ့စ်များကိုပြန်လည်သိမ်းဆည်းရန်အသုံးချနိုင်သည့်နည်းနာများကိုလေ့လာပါမည်။

ထပ်တူအချက်အလက်များ၏အမျိုးအစားများ

ပုံတူပွားထားသောဒေတာများကိုများသောအားဖြင့်မူရင်းမိတ္တူတစ်ခုအဖြစ်ရှင်းပြလေ့ရှိသည်။ သို့သော်ဤပြproblemနာကိုပိုမိုရှုပ်ထွေးစေသည့်ထပ်တူအချက်အလက်အမျိုးအစားများရှိသည်။

  1. တူညီသောအရင်းအမြစ်အတွက်အတိအကျပုံတူ - အချက်အလက်ရင်းမြစ်တစ်ခုမှမှတ်တမ်းများကိုအခြားအချက်အလက်အရင်းအမြစ်သို့မည်သည့်ကိုက်ညီခြင်းသို့မဟုတ်ပေါင်းစည်းခြင်းနည်းစနစ်ကိုမျှမစဉ်းစားဘဲလွှဲပြောင်းသောအခါဤအရာသည်ဖြစ်ပျက်လိမ့်မည်။ ဥပမာတစ်ခုမှာ CRM မှသတင်းအချက်အလက်များကိုအီးမေးလ်စျေးကွက်သို့ကူးယူခြင်းဖြစ်သည်။ သင်၏ဖောက်သည်သည်သင်၏သတင်းလွှာကိုစာရင်းသွင်းပြီးပါကသူတို့၏မှတ်တမ်းသည်အီးမေးလ်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးကိရိယာတွင်ရှိပြီးဖြစ်ပြီး၊ CRM မှဒေတာများကိုဤကိရိယာသို့လွှဲပြောင်းခြင်းသည်အတူတူပင်မိတ္တူပွားများဖန်တီးလိမ့်မည်။ 
  2. မျိုးစုံရင်းမြစ်များတွင်အတိအကျပုံတူ - အရင်းအမြစ်မျိုးစုံရှိအတိအကျမိတ္တူပွားမှုများသည်များသောအားဖြင့်ကုမ္ပဏီတစ်ခုတွင်ဒေတာသိမ်းဆည်းခြင်းအစပျိုးမှုကြောင့်ပေါ်ပေါက်လာခြင်းဖြစ်သည်။ အဖွဲ့အစည်းများသည်ဒေတာများကိုရှင်းလင်းခြင်းလုပ်ဆောင်မှုများကိုတွန်းလှန်ပြီး၎င်းတို့တွင်ရှိသည့်အချက်အလက်များ၏မိတ္တူများကိုသိမ်းဆည်းလေ့ရှိသည်။ ဤသည်ထပ်တူသတင်းအချက်အလက်ပါရှိသောမတူကွဲပြားသတင်းရင်းမြစ်စေပါတယ်။
  3. ကွဲပြားခြားနားသောသတင်းရင်းမြစ်အတွက်ထပ်တူများကိုကွဲပြား - ပုံတူပွားများအနေဖြင့်သတင်းအချက်အလက်အမျိုးမျိုးနှင့်လည်းတည်ရှိနိုင်သည်။ ဖောက်သည်များသည်နောက်ဆုံးအမည်၊ အလုပ်ရာထူး၊ ကုမ္ပဏီ၊ အီးမေးလ်လိပ်စာစသည်ဖြင့်ပြောင်းလဲမှုများပြုလုပ်သောအခါများသောအားဖြင့်ဖြစ်ပွားလေ့ရှိသည်။ မှတ်တမ်းများအဟောင်းနှင့်အသစ်တို့အကြားသိသာသောကွဲပြားခြားနားမှုများရှိနေသောကြောင့် ၀ င်လာသည့်သတင်းအချက်အလက်များကိုအဖွဲ့အစည်းသစ်တစ်ခုအဖြစ်သတ်မှတ်သည်။
  4. တူညီသောသို့မဟုတ်မျိုးစုံရင်းမြစ်ရှိအတိအကျမဟုတ်သောမိတ္တူပွားများ - မတိကျသောပုံတူသည်ဒေတာတန်ဖိုးတစ်ခုတည်းကိုဆိုလိုသည်ဖြစ်သော်လည်း၎င်းကိုမတူညီသောနည်းလမ်းများဖြင့်ဖော်ပြသည်။ ဥပမာ Dona Jane Ruth ဟူသောအမည်ကို Dona J. Ruth သို့မဟုတ် DJ Ruth အဖြစ်သိမ်းဆည်းထားနိုင်သည်။ ဒေတာတန်ဖိုးအားလုံးသည်တူညီသောအရာဖြစ်သည်။ သို့သော်ရိုးရှင်းသောအချက်အလက်ကိုက်ညီသောနည်းစနစ်များဖြင့်နှိုင်းယှဉ်သောအခါ၎င်းတို့သည်မကိုက်ညီကြောင်းမှတ်ယူသည်။

စားသုံးသူများနှင့်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည်အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှသူတို့၏အဆက်အသွယ်အချက်အလက်များကိုမကြာခဏပြုပြင်ကြသောကြောင့် Deduplication သည်အလွန်ရှုပ်ထွေးသောဖြစ်စဉ်တစ်ခုဖြစ်နိုင်သည်။ ဒေတာနယ်ပယ်အသီးသီးကိုသူတို့အမည်၊ အီးမေးလ်လိပ်စာ၊ လူနေအိမ်လိပ်စာ၊ စီးပွားရေးလိပ်စာစသည်ဖြင့်ထည့်သွင်းပုံနှင့်ကွဲပြားသည်။

ယနေ့စျေးကွက်သမားများစတင်သုံးစွဲနိုင်သည့်အကောင်းဆုံးဒေတာ ၅ ခုစာရင်းစာရင်းဖြစ်သည်။

နည်းဗျူဟာ ၁။ ဒေတာထည့်သွင်းခြင်းတွင်စစ်ဆေးခြင်းကိုစစ်ဆေးပါ

သင့်အနေဖြင့်အချက်အလက်ထည့်သွင်းခြင်းဆိုဒ်များအားလုံးတွင်တင်းကျပ်သောစစ်ဆေးခြင်းထိန်းချုပ်မှုရှိသင့်သည်။ ၎င်းတွင်ထည့်သွင်းထားသည့်အချက်အလက်များသည်လိုအပ်သောအချက်အလက်အမျိုးအစား၊ ပုံစံနှင့်လက်ခံနိုင်သည့်အပိုင်းအခြားများအကြားတည်ရှိမှုကိုသေချာစေရန်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည်သင်၏ဒေတာများကိုအပြည့်အဝ၊ ထို့အပြင်၊ သင်၏အချက်အလက်ထည့်သွင်းမှုလုပ်ငန်းအသွားအလာသည်မှတ်တမ်းအသစ်များဖန်တီးရန်သာပြင်ဆင်ထားခြင်းမဟုတ်ဘဲပထမ ဦး ဆုံးရှာဖွေခြင်းနှင့် Datasets ထဲ၌ ၀ င်လာသည်နှင့်ကိုက်ညီသောရှိပြီးသားမှတ်တမ်းပါရှိသလားကိုရှာဖွေရန်အရေးကြီးသည်။ ထိုအမှုများအတွက်, ကသာအသစ်တစ်ခုကိုစံချိန်တင်ဖန်တီးထက်တွေ့ရှိချက်များနှင့်မွမ်းမံမှုများ။ ကုမ္ပဏီတော်တော်များများသည်၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်ထပ်တူအချက်အလက်များကိုလည်းဖြေရှင်းရန်ဖောက်သည်အတွက်စစ်ဆေးမှုများပြုလုပ်ထားသည်။

နည်းဗျူဟာ ၂။ အလိုအလျောက်သုံးသောကိရိယာများကို အသုံးပြု၍ Deduplication ကိုပြုလုပ်ပါ

Self- ဝန်ဆောင်မှုကိုသုံးပါ ဒေတာ deduplication software ကို မိတ္တူကူးထားသည့်မှတ်တမ်းများကိုဖော်ထုတ်။ သန့်ရှင်းရေးအတွက်သင့်အားကူညီနိုင်သည်။ ဒီကိရိယာတွေကလုပ်နိုင်တယ် ဒေတာကိုစံတိကျသောနှင့်မတိကျသောကိုက်ညီမှုများကိုတိကျစွာရှာဖွေနိုင်ပြီးထောင်နှင့်ချီသောဒေတာများကိုရှာဖွေခြင်း၏လက်ဖြင့်လုပ်အားကိုပါလျှော့ချသည်။ ဒီ tool သည် Excel Sheets, CRM database, lists, etc စသည့်ရင်းမြစ်အမျိုးမျိုးမှအချက်အလက်များကိုတင်သွင်းရန်အတွက်အထောက်အပံ့ပေးကြောင်းသေချာအောင်လုပ်ပါ။

နည်းဗျူဟာ ၃။ ဒေတာ - သီးသန့်ဖယ်ထုတ်ခြင်းနည်းစနစ်များကိုအသုံးပြုပါ

အချက်အလက်များ၏သဘောသဘာဝပေါ် မူတည်၍ ဒေတာခွဲဝေယူခြင်းကိုကွဲပြားခြားနားစွာပြုလုပ်သည်။ ဒေတာများကိုခွဲဝေချထားသည့်အခါ Marketers သည်သတိထားသင့်ပြီးအဘယ်ကြောင့်ဆိုသော်တူညီသောအရာသည်ဒေတာ attribute အမျိုးမျိုးတွင်ကွဲပြားသောအရာတစ်ခုခုကိုဆိုလိုနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အီးမေးလ်လိပ်စာတစ်ခုတွင်အချက်အလက်မှတ်တမ်းနှစ်ခုကိုက်ညီပါက၎င်းတို့သည်ထပ်တူများဖြစ်နိုင်သည်။ သို့သော် အကယ်၍ မှတ်တမ်းနှစ်ခုသည်လိပ်စာနှင့်ကိုက်ညီပါက၎င်းသည်ထပ်တူထပ်တူမဟုတ်ပါ၊ အကြောင်းမှာအိမ်ထောင်စုတစ်ခုတည်းမှပိုင်ဆိုင်သောလူနှစ် ဦး သည်သင်၏ကုမ္ပဏီတွင်သီးခြားစာရင်းပေးသွင်းနိုင်သောကြောင့်ဖြစ်သည်။ သင်၏ဒေတာအစုပါ ၀ င်သည့်အချက်အလက်အမျိုးအစားအရဒေတာများကိုခွဲဝေချခြင်း၊ ပေါင်းခြင်း၊

နည်းဗျူဟာ ၄။ ဒေတာများတိုးချဲ့ခြင်းဖြင့်ရွှေတံဆိပ်ရရှိသည်

သင်၏ဒေတာဘေ့စ်တွင်ရှိသည့်ကိုက်ညီမှုစာရင်းကိုသင်ဆုံးဖြတ်ပြီးသည်နှင့်အချက်အလက်ပေါင်းစည်းခြင်းသို့မဟုတ်ဆုံးဖြတ်ခြင်းများမရှင်းလင်းမီဤအချက်အလက်ကိုဆန်းစစ်ရန်အလွန်အရေးကြီးသည်။ တစ်ခုချင်းစီအတွက်တစ်ခုထက်ပိုသောမှတ်တမ်းများရှိနေပြီးအချို့သည်မတိကျသောသတင်းအချက်အလက်များကိုကိုယ်စားပြုပါက၎င်းမှတ်တမ်းများကိုရှင်းပစ်ခြင်းသည်အကောင်းဆုံးဖြစ်သည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်, ထပ်တူများကိုမပြည့်စုံလျှင်, ဒေတာပေါင်းစပ်ပိုကောင်းတဲ့ရွေးချယ်မှုဖြစ်ပါသည်, ဒါကြောင့်အချက်အလက်ကြွယ်ဝမှုကို enable ပါလိမ့်မယ်နှင့်ပေါင်းစည်းမှတ်တမ်းများသင့်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းပိုမိုတန်ဖိုးရှိစေနိုင်သည်။ 

တစ်ခုခုကိုလမ်း, စျေးကွက်ရှာဖွေရေး, သူတို့ရဲ့စျေးကွက်ရှာဖွေရေးသတင်းအချက်အလက်တစ်ခုတည်းအမြင်ရရှိရန်အလုပ်လုပ်သင့်ပါတယ် ရွှေမာစတာစံချိန်.

နည်းဗျူဟာ ၅။ ဒေတာအရည်အသွေးညွှန်းကိန်းများကိုစောင့်ကြည့်ပါ

သင်၏ဒေတာများကိုသန့်ရှင်းစွာသိမ်းဆည်းထားရန်ဆက်လက်ကြိုးပမ်းခြင်းသည်သင်၏ဒေတာဖယ်ရှားခြင်းနည်းလမ်းကိုအကောင်းဆုံးနည်းလမ်းဖြစ်သည်။ ဒေတာအချက်အလက်နှင့်အရည်အသွေးစီမံခန့်ခွဲမှုအင်္ဂါရပ်များကိုပေးသောကိရိယာတစ်ခုသည်ဤတွင်အလွန်အသုံးဝင်ပါသည်။ စျေးကွက်ရှာဖွေသူများသည်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးလုပ်ငန်းများအတွက်အသုံးပြုနေသောအချက်အလက်များသည်မည်မျှတိကျမှန်ကန်မှုရှိသလဲ။

အဖွဲ့အစည်းများသည်သူတို့၏စီးပွားရေးလုပ်ငန်းစဉ်များသို့ဒေတာအပလီကေးရှင်းများကိုဆက်လက်ထည့်သည်နှင့်အမျှစျေးကွက်သမားတိုင်းသည်ဒေတာဖယ်ရှားခြင်းနည်းဗျူဟာများထားရှိရန်လိုအပ်လာသည်။ data deduplication tools များကိုအသုံးပြုခြင်းနှင့် data record များကိုဖန်တီးရန်နှင့် update လုပ်ရန်အတွက်ပိုမိုကောင်းမွန်သော validation workflows များကိုဒီဇိုင်းဆွဲခြင်းစသည်တို့သည်သင်၏အဖွဲ့အစည်းအတွင်းရှိယုံကြည်စိတ်ချရသောအချက်အလက်အရည်အသွေးကိုအထောက်အကူပြုနိုင်သည့်အရေးကြီးသောနည်းဗျူဟာအချို့ဖြစ်သည်။

Data Ladder အကြောင်း

Data Ladder သည်ဒေတာအရည်အသွေးစီမံခန့်ခွဲမှုပလက်ဖောင်းဖြစ်ပြီးကုမ္ပဏီများသည်၎င်းတို့၏အချက်အလက်များကိုသန့်ရှင်းခြင်း၊ အမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ စံသတ်မှတ်ခြင်း၊ ကျွန်ုပ်တို့၏စက်မှုလုပ်ငန်း ဦး ဆောင်သည့်ဒေတာနှင့်ကိုက်ညီသောဆော့ (ဖ်) ဝဲသည်သင့်အချက်အလက်ကိုက်ညီမှုရှိသည့်မှတ်တမ်းများကိုရှာဖွေရန်၊ အချက်အလက်ပေါင်းစည်းရန်နှင့်အချက်အလက်များကိုမည်သည့်နေရာတွင်နေထိုင်သည်နှင့်မည်သည့်ပုံစံနှင့်မတူဘဲအသိဉာဏ်မရှိသောကိုက်ညီမှုနှင့်စက်လေ့လာမှုဆိုင်ရာ algorithms ကို အသုံးပြု၍ ထပ်တူများကိုဖယ်ရှားရန်ကူညီသည်။

Data Ladder ၏ Data Matching Software ကိုအခမဲ့ဒေါင်းလုပ်ရယူပါ

သင်ဘယ်လိုထင်ပါလဲ?

ဤ site ကိုစပမ်လျှော့ချဖို့ Akismet ကိုအသုံးပြုသည်။ သင့်ရဲ့ comment ကိုဒေတာများကိုဆောင်ရွက်ပြီးဖြစ်ပါတယ်လေ့လာ.