Analisi dei dati
RightFielder analizza senza fatica dati in forma errata e dati errati
Melissa RightFielder è una soluzione di analisi dei dati che sfrutta potenti algoritmi di riconoscimento e algoritmi per estrarre, analizzare e standardizzare tutti i flussi di dati: dati testuali liberi (non campionati) e dati messi in campo. Inoltre "campi giusti" ogni elemento - nome, secondo nome, cognome, indirizzo, città, stato, ZIP, telefono, indirizzo e-mail, dipartimento, azienda, ecc.
È come pulire una stanza sporca con l'onda di una bacchetta magica - improvvisamente, tutto è al suo posto.
- Organizza i tuoi dati, indipendentemente da dove provengano, per garantire analisi di qualità in tutta l'azienda
- Spostare i dati legacy dai vecchi formati e riformattarli per un'adeguata messa in campo per evitare il time-out di re-keying
- Suddividi flussi di Big Data di lunghe e complicate stringhe di informazioni per trasformare i tuoi dati non strutturati in un formato che abbia senso
Parsing e Fielding
Dati a mano libera (non distribuiti)
I dati in formato libero non sono organizzati in modo predefinito come i dati strutturati. Questo tipo di dati è disordinato e ingombrante da analizzare, poiché oltre al testo in formato libero, può contenere date e altri numeri. RightFielder organizza questi dati estraendo tutti gli input testuali e analizzandoli, riconoscendo dove finisce un campo e inizia quello successivo.
Fielded Data
Solo perché c'è un nome in una colonna e un indirizzo in un'altra, non significa che si abbinino automaticamente! RightFielder riorganizza i dati in campo in nuove colonne utilizzando layout e nomi di campi predefiniti o nomi di campi personalizzati.
Quali tipi di dati viene riconosciuta l'analisi dei dati di RightFielder?
- Fino a 3 linee di indirizzi stradali
- Città
- Stato
- Codice postale
- Nazione
- Nomi personali
- Nome dell'azienda e del dipartimento
- Indirizzo email
- indirizzo Web
- Numero di telefono
- Tipi di dati personalizzati come SSN, IP, date, numeri di conto e molto altro!
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