August 9, 2025
2 min read
Identiteitsresolutie, gedefinieerd als het proces van het verbinden en verenigen van gegevens uit meerdere bronnen om een enkel, accuraat profiel van een individu of entiteit te creëren, is centraal geworden in databeheerpraktijken in zowel de academische wereld als de industrie (Smith et al., 2021). De belangrijkste uitdaging ligt in het nauwkeurig identificeren, matchen en consolideren van uiteenlopende datapunten—zoals namen, e-mails, telefoonnummers en gedragingen—vooral wanneer gegevens onvolledig, inconsistent of verspreid zijn over verschillende systemen.
Het proces verloopt via verschillende kritieke stappen:
Resultaten van recente studies tonen aan dat deterministische matching een hoge precisie garandeert, maar vaak ten koste van de recall, aangezien exacte matches legitieme koppelingen kunnen missen door datavariaties (Jones & Patel, 2020). Omgekeerd verbeteren probabilistische methoden de recall door waarschijnlijke matches op basis van patronen te identificeren, maar kunnen ze fout-positieven introduceren als ze niet zorgvuldig worden gekalibreerd (Lee & Chen, 2019). Het combineren van beide benaderingen levert doorgaans een optimale nauwkeurigheid op.
Bovendien verbetert deduplicatie de gegevenskwaliteit aanzienlijk door ruis te verminderen; echter, agressieve deduplicatie brengt het risico met zich mee dat afzonderlijke entiteiten worden samengevoegd als de identiteitsmatching onvoldoende nauwkeurig is. Verrijkingsprocessen voegen extra context toe, wat de robuustheid van profielen verbetert en betere besluitvorming ondersteunt in toepassingen zoals gepersonaliseerde marketing en fraudedetectie (Wang et al., 2022).
Samengevat hangt identiteitsresolutie af van het balanceren van precisie en recall door middel van op maat gemaakte matchingtechnieken, rigoureuze deduplicatie en systematische verrijking. De synthese van deze stappen creëert een betrouwbaar, uniform identiteitskader dat ten grondslag ligt aan effectieve datagestuurde strategieën.
