Melissa Data Quality
Verifica, corrige y limpia los datos de contacto en más de 240 países.Melissa Identity Verification
Aumenta el cumplimiento, reduce el fraude y mejora la incorporación. Visite la Suite de Identidad de MelissaMelissa E-Commerce / CRM
Mejora la captación de clientes, el marketing y el cumplimiento.Melissa Enrich
Obtiene información sobre quiénes son sus clientes y dónde se encuentran.Melissa Mailing
Calificación para los descuentos postales con las soluciones certificadas USPS CASS y PAVE.Melissa Industries
Comprueba cómo funcionan las soluciones de Melissa en todos los sectores.Data Hygiene
Mantiene su lista de correo actualizada, puede beneficiarse de descuentos postales y reducir el correo no deseado.Data Enhancement
Enriquece sus registros de consumidores o empresas para obtener más información y lograr el éxito en el marketing omnicanal.SaaS
Limpia y actualiza sus datos en la nube, sin software que mantener.Verify & enrich your records with multi-sourced, authoritative reference datasets.
En la era del big data, los analistas de datos se encuentran limpiando los datos - el tiempo que consume tarea mundana de recopilar, preparar y limpiar datos dispares. Ofrecemos la transformada Melissa Cleanser para Pentaho y Microsoft SQL Server® Integration Services (SSIS) para ayudar a automatizar y preparar datos para el proceso de limpieza. Esto permite a los usuarios crear scripts de limpieza de datos personalizados para datos que sufren una amplia gama de errores e inconsistencias. Con este componente, los analistas de datos tienen la capacidad de estandarizar y validar listas de inventario Para preparar mejor y limpiar los datos antes del análisis.
Cleanser transform permite a los usuarios limpiar, estandarizar y reformatear cualquier tipo de datos - desde cambiar la carcasa o el uso de mayúsculas, agregar o quitar puntuación, expandiendo o contrayendo abreviaturas, y buscando y reemplazando cualquier parte de una cuerda. La herramienta aplica diferentes operaciones de limpieza a sus esfuerzos de integración de datos y almacenamiento. La transformación tiene seis operaciones principales de limpieza: