August 9, 2025
2 min read
تجمیع هویت، که به عنوان فرآیند اتصال و یکپارچه‌سازی داده‌ها از منابع متعدد برای ایجاد یک پروفایل واحد و دقیق از یک فرد یا موجودیت تعریف می‌شود، به محور اصلی شیوه‌های مدیریت داده هم در دانشگاه و هم در صنعت تبدیل شده است (Smith et al., 2021). چالش اصلی در شناسایی، تطبیق و یکپارچه‌سازی دقیق نقاط داده‌ای متفاوت—مانند نام‌ها، ایمیل‌ها، شماره تلفن‌ها و رفتارها—به‌ویژه زمانی که داده‌ها ناقص، ناسازگار یا در سیستم‌های مختلف توزیع شده‌اند، نهفته است.
این فرآیند از طریق چندین مرحله حیاتی عمل می‌کند:
نتایج مطالعات اخیر نشان می‌دهد که تطبیق قطعی، دقت بالایی را تضمین می‌کند اما اغلب به قیمت کاهش بازیابی (recall) تمام می‌شود، زیرا تطابق‌های دقیق ممکن است به دلیل تغییرات داده‌ها، پیوندهای معتبر را از دست بدهند (Jones & Patel, 2020). در مقابل، روش‌های احتمالی با شناسایی تطابق‌های محتمل بر اساس الگوها، بازیابی را بهبود می‌بخشند، اما در صورت عدم کالیبراسیون دقیق، ممکن است موارد مثبت کاذب ایجاد کنند (Lee & Chen, 2019). ترکیب هر دو رویکرد معمولاً دقت بهینه‌ای را به همراه دارد.
علاوه بر این، حذف موارد تکراری با کاهش نویز، کیفیت داده‌ها را به طور قابل توجهی بهبود می‌بخشد؛ با این حال، حذف تکراری تهاجمی در صورتی که تطبیق هویت به اندازه کافی دقیق نباشد، خطر ادغام موجودیت‌های متمایز را به همراه دارد. فرآیندهای غنی‌سازی زمینه بیشتری را فراهم می‌کنند که استحکام پروفایل‌ها را افزایش داده و از تصمیم‌گیری بهتر در کاربردهایی مانند بازاریابی شخصی‌سازی‌شده و تشخیص تقلب پشتیبانی می‌کند (Wang et al., 2022).
به طور خلاصه، تجمیع هویت به ایجاد تعادل بین دقت و بازیابی از طریق تکنیک‌های تطبیق سفارشی، حذف دقیق موارد تکراری و غنی‌سازی سیستماتیک بستگی دارد. ترکیب این مراحل یک چارچوب هویت یکپارچه و قابل اعتماد ایجاد می‌کند که زیربنای استراتژی‌های موثر مبتنی بر داده است.
