Melissa Data Quality Platforms
Melissa's Full Spectrum DQ Approach. Learn MoreQualité des données Melissa
Vérifiez, corrigez et nettoyez les données de contact dans plus de 240 pays.Vérification d’identité Melissa
Augmentez la conformité, réduisez la fraude et améliorez l’intégration.
Melissa E-Commerce / CRM
Améliorez l’intégration, le marketing et l’épanouissement des clients.Melissa Enrich
Découvrez qui sont vos clients et où ils se trouvent.Industries Melissa
Hygiène des données
Maintenez votre liste de diffusion à jour, bénéficiez de réductions postales et réduisez le nombre de courriers UAAAmélioration des données
Enrichissez vos dossiers de consommateurs ou d’entreprises pour un meilleur aperçu et un succès marketing omnicanal.SaaS
Nettoyez et mettez à jour vos données dans le cloud, aucun logiciel à maintenir.Verify & enrich your records with multi-sourced, authoritative reference datasets.
À l’ère du big data, les gestionnaires de données passent une grande partie de leur temps à effectuer un travail de « conservateur de données », une tâche fastidieuse et peu intéressante consistant à collecter, préparer et nettoyer des données disparates.
Nous proposons la transformation Melissa Cleanser pour Pentaho® et Microsoft SQL Server® Integration Services (SSIS) pour vous aider à automatiser et préparer les données pour le processus de nettoyage. Cela permet aux utilisateurs de créer des scripts personnalisés de nettoyage pour les données souffrant de nombreuses erreurs et incohérences. Avec ce composant, les gestionnaires de données ont la possibilité de normaliser et de valider des listes d’inventaire afin de mieux préparer et nettoyer les données avant analyse.
La transformation Cleanser permet aux utilisateurs de nettoyer, de normaliser et de reformater n’importe quel type de données, qu’il s’agisse de modifier la casse, d’ajouter ou de supprimer de la ponctuation, d’étendre ou de réduire les abréviations, ou de rechercher et remplacer n’importe quelle partie d’une chaîne de caractères. L’outil applique différentes opérations de nettoyage à vos efforts d’intégration et d’entreposage de données. La transformation comporte cinq opérations de nettoyage principales :
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