August 9, 2025
3 min read
Giải quyết định danh, được định nghĩa là quá trình kết nối và hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn để tạo ra một hồ sơ duy nhất, chính xác về một cá nhân hoặc một thực thể, đã trở thành trung tâm của các hoạt động quản lý dữ liệu trong cả giới học thuật và ngành công nghiệp (Smith và cộng sự, 2021). Thách thức chính nằm ở việc xác định, đối sánh và hợp nhất các điểm dữ liệu khác nhau một cách chính xác—chẳng hạn như tên, email, số điện thoại và hành vi—đặc biệt khi dữ liệu không đầy đủ, không nhất quán hoặc phân tán trên nhiều hệ thống khác nhau.
Quá trình này hoạt động thông qua một số bước quan trọng:
Kết quả từ các nghiên cứu gần đây cho thấy rằng việc đối sánh xác định đảm bảo độ chính xác cao nhưng thường phải trả giá bằng độ thu hồi, vì các kết quả đối sánh chính xác có thể bỏ sót các liên kết hợp lệ do sự thay đổi của dữ liệu (Jones & Patel, 2020). Ngược lại, các phương pháp xác suất cải thiện độ thu hồi bằng cách xác định các kết quả đối sánh có khả năng dựa trên các mẫu nhưng có thể tạo ra các kết quả dương tính giả nếu không được hiệu chỉnh cẩn thận (Lee & Chen, 2019). Việc kết hợp cả hai phương pháp thường mang lại độ chính xác tối ưu.
Hơn nữa, việc loại bỏ trùng lặp cải thiện đáng kể chất lượng dữ liệu bằng cách giảm nhiễu; tuy nhiên, việc loại bỏ trùng lặp quá mức có nguy cơ hợp nhất các thực thể riêng biệt nếu việc đối sánh định danh không đủ chính xác. Các quy trình làm giàu dữ liệu đóng góp thêm ngữ cảnh, giúp nâng cao tính toàn diện của hồ sơ và hỗ trợ việc ra quyết định tốt hơn trong các ứng dụng như tiếp thị cá nhân hóa và phát hiện gian lận (Wang và cộng sự, 2022).
Tóm lại, giải quyết định danh phụ thuộc vào việc cân bằng giữa độ chính xác và độ thu hồi thông qua các kỹ thuật đối sánh phù hợp, loại bỏ trùng lặp nghiêm ngặt và làm giàu dữ liệu một cách có hệ thống. Sự tổng hợp của các bước này tạo ra một khung định danh thống nhất, đáng tin cậy, làm nền tảng cho các chiến lược dựa trên dữ liệu hiệu quả.
