Melissa Data Quality Platforms
Melissa's Full Spectrum DQ Approach. Learn More
ETL/MDM PlatformsMelissa offers a host of solutions for full spectrum data quality to ensure the success of your data.
Qualité 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
Découvrez comment les solutions Melissa fonctionnent dans tous les secteurs.
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.
Our Data
Verify & enrich your records with multi-sourced, authoritative reference datasets.
Répondre à deux problèmes courants dans la qualité des données
Data Profiler exploite une technologie d’analyse sophistiquée et toutes les mesures de profilage disponibles pour (1) identifier les problèmes liés à la qualité des données et (2) suivre les améliorations au fil du temps.
Identification
Identifiez les problèmes de qualité des données nécessitant une attention immédiate et assurez la conformité des données source vis-à-vis des exigences et limites prédéfinies.
Format général
Data Profiler garantit que vos données entrantes soient formatées en fonction de vos spécifications exactes. Cela s’avère particulièrement utile pour les noms, les adresses e-mails, les codes postaux, les adresses et autres champs de contact.
Analyse du contenu
Data Profiler utilise des données de référence pour déterminer si vos données entrantes sont cohérentes avec les données attendues.
Analyse de champs
Data Profiler peut déterminer si les données entrantes sont saisies de manière cohérente en se basant sur les données contenues dans l’intégralité de l’entité pour analyser le contexte.
Suivi
Une bonne qualité des données implique de s’assurer en permanence que les données collectées sont à jour. Profiler permet de définir des expressions régulières et des seuils d’erreur permettant un suivi complet, 24 h / 24, 7 j / 7, 365 par an.
