DataQualityTools 8
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Plus de logiciels de dédoublonnage:
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Réduire vos coûts de publicité en évitant les publicités doubles? Gérer vos adresses plus efficacement avec des meilleures bases de données, parce qu’elles sont exemptes de doublons? Tenir compte de listes de ceux et celles qui ne désirent pas recevoir de publicité? Insérer des informations provenant d’une deuxième base de données dans vos propres adresses?
DataQualityTools est une collection d’outils qui servent à améliorer la qualité des données. La partie intégrante est une série complète de fonctions pour trouver des enregistrements en double (logiciel de dédoublonnage), et avant tout, une fonction pour faire un dédoublonnage flou (dédoublonnage tolérant aux erreurs / recherche approximative) basé sur l’adresse postale. Ceci vous permet d’éviter les publicités doubles dans le cas du marketing direct, et le traitement multiple inutile des adresses de clients et d’autres adresses. Avant tout, ça vous économise du temps et de l’argent. Mais ça améliore aussi l’image externe de votre entreprise. Avec la prise en considération des listes de publiphobes / listes Robinson, vous pouvez aussi prévenir du trouble avec les destinataires qui ne désirent pas recevoir de publicité.
Voici un bref aperçu des caractéristiques des DataQualityTools:
- Dédoublonnage plus rapide de tables d’adresses (logiciel de dédoublonnage), largement automatisé et ainsi facile à utiliser. À cette fin, l’adresse postale (dédoublonnage tolérant aux erreurs / dédoublonnage flou / recherche approximative), le numéro de téléphone, l’adresse email, le numéro d’adresse ou le numéro de client et le numéro fiscal peuvent servir de critères de dédoublonnage.
- Dédoublonnage universel défini par l’utilisateur et ainsi applicable sur des données quelconques.
- La possibilité de dédoublonner entre deux tables, par exemple avec des listes de publiphobes.
- La possibilité de combiner plusieurs tables au cours d’une seule opération de dédoublonnage.
- La possibilité d’enrichir une base de données avec des données provenant d’une deuxième base de données à l'aide des résultats de comparaison.
- Nombreuses possibilités de traiter les résultats du dédoublonnage: en plus de la suppression direct dans la table source, il est aussi possible de marquer dans la table source ou de traiter à l’aide d’une procédure stockée, de créer un fichier de doublons ou l'exportation du résultat.
- L’historique du projet, qui informe sur ce qui a été fait à quel moment avec un certain projet.
- Protocoles de suppression et des résultats, qui peuvent être munis de remarques et du propre logo, et qui peuvent être enregistrés en format PDF, entre autres.
- Diverses fonctions pour préparer les bases de données et d’adresses, entre autres une correction de majuscules, une fonction pour remplacer des termes et une fonction pour la suppression ciblée de certains enregistrements.
- Diverses fonctions pour séparer et fusionner des champs de données, entre autres, pour séparer les numéros de téléphone et les adresses email.
- Diverses listes sommaires, à l’aide desquelles on peut rapidement se faire une idée d'ensemble sur une base d’adresses.
- Traitement local des données. Aucun transfert de données à un prestataire externe n'est nécessaire. Cela simplifie la conformité avec le Règlement sur la protection des données (RGPD).
- Presque toutes les sources de données peuvent être traitées et utilisées, telles que ACCESS (mdb / accdb), EXCEL (xls / xlsx / xlsm / xlsb), dBase (dbf), OpenOffice / LibreOffice Calc (ods), fichiers CSV et fichiers textes, et aussi les serveurs de bases de données tels que MS SQL Server, Azure SQL, MySQL, MariaDB, PostgreSQL et ORACLE.
- Vous pouvez aussi traiter de grandes quantités de données. Traitement parallèle et donc particulièrement rapide sur des systèmes à plusieurs cœurs de processeur.
- Prise en charge des écrans haute résolution (4k).
- Langue (interface utilisateur): anglais, allemand, français, italien, espagnol, turc
- Testé et éprouvé sous Windows 10 / Windows 11.
[++] Optimisation étendue de la vitesse permettant un accès au résultat encore plus rapidement. De plus, la performance du système sur lequel le programme est exécuté est pleinement exploitée grâce au traitement des données en parallèle.