SiNGL 사용 방법
1. 데이터 수집: 중복 제거 및 골든 레코드를 생성하고자 하는 다양한 출처에서 기업 데이터를 수집합니다.
2. 모델 훈련: 조직에 특화된 패턴을 인식하기 위해 자체 기업 데이터를 사용하여 SiNGL AI 모델을 훈련합니다.
3. 중복 제거 규칙 구성: 비즈니스 요구에 따라 두 레코드가 중복으로 간주되어야 하는 기준과 규칙을 설정합니다.
4. 중복 제거 프로세스 실행: 데이터 세트에서 SiNGL 중복 제거 알고리즘을 실행하여 중복 레코드를 식별하고 병합합니다.
5. 골든 레코드 생성: SiNGL을 사용하여 중복 제거된 데이터에서 각 고유 엔티티에 대한 단일 권위 있는 '골든 레코드'를 생성합니다.
6. 결과 검토 및 검증: 정확성을 보장하기 위해 중복 제거된 골든 레코드 샘플을 수동으로 검토합니다.
7. API 통합: 지속적인 중복 제거 및 골든 레코드 생성 프로세스를 자동화하기 위해 SiNGL의 API를 기존 시스템에 통합합니다.
8. 지속적인 유지 관리: 데이터 품질을 유지하기 위해 정기적으로 모델을 재훈련하고 필요에 따라 규칙을 조정합니다.
SiNGL 자주 묻는 질문
SiNGL은 데이터 중복 제거 및 골든 레코드 생성을 위한 소프트웨어 솔루션입니다. AI와 고급 알고리즘을 사용하여 데이터를 중복 제거하고 정확한 고객 프로필을 생성합니다.
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