August 9, 2025
2 min read
Розв'язання ідентичності, що визначається як процес поєднання та уніфікації даних з кількох джерел для створення єдиного, точного профілю особи чи об'єкта, стало центральним елементом практик керування даними як в академічних, так і в промислових колах (Smith et al., 2021). Основна складність полягає в точному визначенні, зіставленні та консолідації розрізнених даних—таких як імена, електронні адреси, номери телефонів та поведінка—особливо коли дані є неповними, неузгодженими або розподіленими по різних системах.
Процес складається з кількох ключових етапів:
Результати останніх досліджень показують, що детерміноване зіставлення забезпечує високу точність, але часто за рахунок повноти, оскільки точні збіги можуть пропускати легітимні зв'язки через варіації в даних (Jones & Patel, 2020). Навпаки, імовірнісні методи покращують повноту, виявляючи ймовірні збіги на основі шаблонів, але можуть створювати хибнопозитивні результати, якщо їх не відкалібрувати ретельно (Lee & Chen, 2019). Поєднання обох підходів зазвичай дає оптимальну точність.
Крім того, дедуплікація значно покращує якість даних, зменшуючи шум; однак агресивна дедуплікація несе ризик об'єднання різних сутностей, якщо ідентифікація недостатньо точна. Процеси збагачення додають додатковий контекст, що підвищує надійність профілів та сприяє кращому прийняттю рішень у таких сферах, як персоналізований маркетинг та виявлення шахрайства (Wang et al., 2022).
Отже, розв'язання ідентичності залежить від збалансування точності та повноти за допомогою спеціалізованих технік зіставлення, ретельної дедуплікації та систематичного збагачення. Синтез цих етапів створює надійну, уніфіковану систему ідентифікації, що лежить в основі ефективних стратегій, керованих даними.
