| Wersja | 1.0.0.7 |
|---|---|
| Wydawca | Zlatko Matic |
| Data wydania | 30 mar 2016 |
| Data dodania | 30 mar 2016 |
| Wymagania systemu operacyjnego | Windows 10, Windows 8, Windows, Windows 7, Windows XP |
| Wymagania | None |
| Całkowita liczba pobrań | 43 |
| Cena £ | Free to try |
Opis
Remadder to narzędzie programowe, które może być używane zarówno do identyfikowania powiązanych rekordów w dwóch oddzielnych zestawach danych, jak i do identyfikowania zduplikowanych rekordów w zestawie danych. Ta klasa zadań jest powszechnie określana jako łączenie rekordów, dopasowywanie danych, wykrywanie duplikatów danych, deduplikacja danych.
Remadder szczególnie skutecznie rozwiązuje trudny problem rozmytego dopasowywania danych, gdy dwa powiązane zestawy danych nie mają wspólnego, unikalnego identyfikatora. Zamiast zwykłego i prostego podejścia relacyjnego klucza podstawowego/obcego, w takich przypadkach dopasowanie danych musi być ustalone na podstawie podobieństwa rozmytego dopasowania łańcuchów. Jest to jednak złożone i wymagające dużej ilości zasobów zadanie, wyczerpujące nawet dla najpotężniejszych dzisiejszych komputerów.
Remadder wykorzystuje pomysłowe i pragmatyczne podejście do analizy rozmytych dopasowań, wykorzystując kombinację dwóch różnych metryk podobieństwa porównania ciągów: znormalizowanej odległości Levenshteina i podobieństwa Trigram. Można je łączyć w elastyczny sposób, aby zapewnić najlepsze rezultaty.
Umożliwiając użytkownikom definiowanie ograniczeń dokładnego dopasowania, ograniczeń dopasowania rozmytego i wszystkich innych ograniczeń w sposób wizualny i intuicyjny, cała złożoność analizy dopasowania rozmytego jest ukryta przed użytkownikiem i może on skupić się na uzasadnieniu biznesowym, a nie na kwestiach technicznych . To tutaj oprogramowanie Remadder naprawdę błyszczy i wyraźnie wyróżnia się na tle konkurencji.
Dzięki intuicyjnemu graficznemu interfejsowi użytkownika i niskiej cenie, Remadder zapewnia doskonałe rozwiązanie do łączenia rekordów rozmytych meczów dla każdego przypadku biznesowego.