Data matching

Kunt u dezelfde bedrijven, producten of locaties uit verschillende databronnen écht met elkaar vergelijken?

Veel organisaties beschikken over meerdere datasets die in de basis over hetzelfde onderwerp gaan.

Denk aan productbestanden van verschillende leveranciers.

Klantgegevens uit meerdere systemen.

Of marktdata uit uiteenlopende openbare bronnen.

In de praktijk blijken deze gegevens echter vaak net verschillend genoeg om niet automatisch aan elkaar gekoppeld te kunnen worden.

Een product heeft verschillende artikelnummers.

Een bedrijfsnaam wordt anders geschreven.

Een adres is niet volledig.

Of dezelfde organisatie komt meerdere keren voor.

Daardoor ontstaat versnipperde informatie en wordt vergelijken, analyseren en automatiseren lastig.

Scrape IT helpt organisaties om datasets automatisch te koppelen, te valideren en te verrijken met behulp van data matching.

Zo ontstaat één betrouwbaar informatiebeeld waarop analyses, dashboards en bedrijfsprocessen kunnen vertrouwen.

Waarom data matching steeds belangrijker wordt

Organisaties verzamelen steeds meer data.

Maar data uit verschillende bronnen sluit zelden één-op-één op elkaar aan.

Denk bijvoorbeeld aan:

• verschillende productcodes
• afwijkende bedrijfsnamen
• meerdere schrijfwijzen van adressen
• ontbrekende kenmerken
• verschillende datastructuren
• dubbele records.

Zonder data matching blijven deze datasets losse informatiebronnen.

Door gegevens automatisch te koppelen ontstaat één consistente dataset waarmee organisaties betrouwbaarder kunnen analyseren en automatiseren.

Expert insight

De kwaliteit van analyses wordt niet bepaald door de hoeveelheid data.

De kwaliteit wordt bepaald door de mate waarin gegevens correct aan elkaar zijn gekoppeld.

Pas wanneer datasets dezelfde bedrijven, producten of locaties herkennen, ontstaat betrouwbare informatie.

Veelvoorkomende uitdagingen rondom data matching

Producten zijn moeilijk te vergelijken

Hetzelfde product kan bij verschillende leveranciers een andere naam, artikelcode of omschrijving hebben.

Daardoor wordt automatisch vergelijken vrijwel onmogelijk.

Bedrijven komen meerdere keren voor

Organisaties worden vaak op verschillende manieren geregistreerd.

Afkortingen, typefouten of afwijkende schrijfwijzen zorgen ervoor dat dezelfde organisatie meerdere keren voorkomt.

Datasets sluiten niet op elkaar aan

Data afkomstig uit verschillende systemen gebruikt vaak andere structuren, veldnamen of identificaties.

Hierdoor kunnen gegevens niet zonder extra bewerking worden gecombineerd.

Handmatig koppelen kost veel tijd

Veel organisaties controleren datasets handmatig voordat analyses kunnen worden uitgevoerd.

Naarmate datasets groeien wordt dit steeds tijdrovender en foutgevoeliger.

Van losse datasets naar één betrouwbaar informatiebeeld

Goede data matching bestaat uit meer dan het vergelijken van twee spreadsheets.

De uitdaging is om verschillende databronnen automatisch te herkennen, te koppelen en te verrijken, zodat één consistente dataset ontstaat.

Scrape IT combineert slimme matchingtechnieken met validatie en dataverrijking om bedrijven, producten, locaties en andere entiteiten betrouwbaar aan elkaar te koppelen.

De oplossing wordt onder andere toegepast voor:

• product matching
• bedrijfsmatching
• klantmatching
• locatie matching
• deduplicatie
• dataverrijking
• master data.

Welke gegevens kunnen worden gematcht?

Product matching

Productinformatie uit verschillende leveranciers of databronnen wordt automatisch gekoppeld.

Hierdoor kunnen organisaties producten objectief vergelijken, ongeacht verschillen in productnamen, artikelcodes of omschrijvingen.

Toepassingen zijn onder andere:

• prijsvergelijkingen
• concurrentieanalyse
• assortimentvergelijkingen
• leveranciersvergelijkingen.

Bedrijfsmatching

Bedrijven worden automatisch herkend, ook wanneer namen of gegevens niet exact overeenkomen.

Hierdoor ontstaat één compleet bedrijfsbeeld over meerdere databronnen.

Locatie matching

Locaties uit verschillende databronnen worden automatisch aan elkaar gekoppeld.

Bijvoorbeeld vestigingen, verkooppunten, laadlocaties of vastgoedobjecten.

Deduplicatie

Dubbele records worden automatisch herkend en samengevoegd.

Hierdoor neemt de datakwaliteit toe en beschikken organisaties over één consistente informatiebron.

Dashboard

Koppel automatisch bedrijven, producten en locaties uit verschillende databronnen en werk altijd met één betrouwbare dataset.

Praktijkvoorbeeld: van losse datasets naar één betrouwbaar klant- of productbeeld

Veel organisaties werken dagelijks met gegevens uit verschillende bronnen.

Een deel komt uit het CRM.

Een ander deel uit een ERP-systeem.

Daarnaast worden externe datasets gebruikt of informatie verzameld uit openbare bronnen.

Op papier gaan deze datasets over dezelfde bedrijven, producten of locaties.

In de praktijk blijken de gegevens echter net verschillend genoeg om niet automatisch aan elkaar gekoppeld te kunnen worden.

Met data matching verandert deze werkwijze.

In plaats van:

Welke dataset is de juiste?

ontstaat inzicht in:

Hoe combineren we alle beschikbare informatie tot één betrouwbaar gegevensbestand?

Daardoor beschikken medewerkers altijd over één consistente dataset waarop analyses, dashboards en bedrijfsprocessen kunnen vertrouwen.

Wat levert data matching op?

Door datasets automatisch te koppelen ontstaat een completer en betrouwbaarder informatiebeeld.

Veelgebruikte toepassingen zijn:

• product matching
• bedrijfsmatching
• locatie matching
• deduplicatie
• master data management
• dataverrijking.

Organisaties realiseren hierdoor onder andere:

• hogere datakwaliteit
• minder dubbele records
• betrouwbaardere analyses
• efficiëntere bedrijfsprocessen
• minder handmatig controlewerk.

Voor welke organisaties?

Pricing & category management

Vergelijk producten van verschillende leveranciers of concurrenten op basis van betrouwbare productmatching.

Sales & CRM

Voorkom dubbele klantrecords en werk met één compleet klantbeeld.

Inkoop

Koppel leveranciersdata uit verschillende systemen tot één betrouwbare dataset.

Business Intelligence

Werk met consistente datasets voor rapportages, analyses en datamodellen.

IT & data management

Verbeter de kwaliteit van bedrijfsdata en zorg voor één centrale bron van waarheid.

Combineer data matching met

MCP AI data integratie

Laat AI werken met correct gekoppelde datasets voor betrouwbaardere antwoorden en analyses.

Dashboarding

Gebruik gekoppelde datasets als betrouwbare basis voor dashboards en managementrapportages.

Prijsmonitoring

Combineer product matching met prijsinformatie om producten van verschillende aanbieders objectief te vergelijken.

Marktinformatie & concurrentieanalyse

Koppel gegevens uit verschillende marktbronnen en creëer één compleet beeld van concurrenten, producten en markten.

Van losse datasets naar data intelligence

Organisaties beschikken vaak al over alle informatie die nodig is om betere beslissingen te nemen.

De uitdaging is dat deze informatie verspreid staat over verschillende systemen en databronnen.

Door bedrijven, producten, locaties en andere entiteiten automatisch aan elkaar te koppelen ontstaat één betrouwbaar informatiebeeld waarop analyses, dashboards en bedrijfsprocessen kunnen vertrouwen.

Daarmee wordt data matching meer dan een technische stap binnen een dataproces.

Het vormt de basis voor data intelligence, waarbij organisaties werken met consistente, complete en betrouwbare gegevens die direct inzetbaar zijn voor analyses, automatisering en besluitvorming.

Veelgestelde vragen

Wat is data matching?

Data matching is het automatisch herkennen en koppelen van dezelfde bedrijven, producten, locaties of andere entiteiten uit verschillende databronnen. Hierdoor ontstaat één consistente dataset waarmee organisaties betrouwbaarder kunnen analyseren en automatiseren.

Waarom is data matching belangrijk?

Gegevens uit verschillende systemen sluiten vaak niet één-op-één op elkaar aan. Door datasets automatisch te koppelen ontstaat een completer informatiebeeld, neemt de datakwaliteit toe en worden analyses betrouwbaarder.

Welke gegevens kunnen worden gematcht?

Afhankelijk van uw toepassing kunnen onder andere de volgende gegevens worden gekoppeld: producten; bedrijven; klanten; leveranciers; locaties; adressen; objecten; andere unieke entiteiten.;

Hoe werkt data matching?

Bij data matching worden verschillende kenmerken met elkaar vergeleken, zoals namen, productcodes, adressen of andere identificerende gegevens. Op basis daarvan worden records automatisch gekoppeld tot één consistente dataset.

Is data matching alleen geschikt voor grote datasets?

Nee. Data matching is waardevol voor zowel kleine als grote datasets. Naarmate het aantal databronnen groeit, neemt de meerwaarde van automatische matching doorgaans verder toe.

Kan data matching worden gecombineerd met externe databronnen?

Ja. Veel organisaties combineren interne gegevens met openbare databronnen of marktinformatie om een completer en betrouwbaarder informatiebeeld op te bouwen.

Voor welke organisaties is data matching geschikt?

Deze oplossing wordt onder andere gebruikt door: retailorganisaties; groothandels; productiebedrijven; e-commercebedrijven; financiële dienstverleners; organisaties met meerdere databronnen.;

Hoe wordt de gematchte data geleverd?

De gematchte data kan worden geleverd in vrijwel ieder gewenst formaat of rechtstreeks worden geïntegreerd met bestaande systemen. Denk onder andere aan: API; dashboards; CSV, Excel, JSON, XML of Parquet; Power BI; MCP voor directe integratie met AI-toepassingen; EDI; (S)FTP; e-mailalerts; rechtstreekse integratie met eigen systemen.; Kortom: vrijwel iedere gewenste vorm van datalevering of integratie is mogelijk.

Kan data matching worden gecombineerd met andere oplossingen van Scrape IT?

Ja. Veel organisaties combineren data matching met MCP AI data integratie voor AI-toepassingen, dashboarding voor realtime analyses en intelligence-oplossingen zoals prijsmonitoring en marktinformatie & concurrentieanalyse.

Wat is het verschil tussen data matching en CRM-verrijking?

Data matching richt zich op het herkennen en koppelen van gegevens uit verschillende databronnen, zodat één consistente dataset ontstaat. CRM-verrijking richt zich op het aanvullen en actualiseren van klant- en prospectgegevens binnen een CRM-systeem. Veel organisaties combineren beide oplossingen om zowel de datakwaliteit als de volledigheid van hun CRM te verbeteren.