Synopses & Reviews
Synopsis
Innerhalb der letzten Jahre stieg die Anzahl der im Unternehmen gesammelten Informationen stark an. Dies ist ein Resultat der zunehmenden Komplexit t und der schnellen Ver nderungen in der heutigen Marktwirtschaft. Aus diesem Grund versuchen Unternehmen durch intensive Informationsgewinnung und -Verarbeitung einen Wettbewerbsvorteil zu erreichen. Jedoch stellte sich alsbald heraus, dass das reine Sammeln, Bereitstellen und Archivieren von Daten nur m ig Erfolg hatte. Somit wurden M glichkeiten gesucht, diese Flut von Informationen zu Filtern und nach vorgegebenen Kriterien auszuwerten. In den letzten zehn Jahren haben sich daf r Techniken wie On-Line Analytical Processing und das Data Mining entwickelt. Um diese M glichkeiten sinnvoll und effektiv zu nutzen, m ssen die verwendeten Datens tze frei von Fehlern sein. Allerdings passieren bei der Erfassung dieser Daten regelm ig Fehler, sei es durch Kommunikationsfehler oder durch Fehleingaben von Anwendern. Dadurch entstehen hohe Kosten und Ressourcenauslastungen, wenn z.B. Kunden mehrfach angeschrieben oder durch falsche Erfassung von Kennzahlen eventuell Ums tze falsch berechnet werden. Um solche Dubletten zu bereinigen, werden phonetische Algorithmen eingesetzt. Schlussendlich k nnen Unternehmen durch den Einsatz dieser Algorithmen Kosten sparen und ihre Datenbest nde effektiver Nutzen.