Data Ladder

<p>Data Ladder ist ein US-Anbieter aus Suffield in Connecticut, der sich auf das Abgleichen und Bereinigen von Datensätzen spezialisiert hat. Das Hauptprodukt heißt DataMatch Enterprise und richtet sich an Unternehmen, deren Kunden-, Lieferanten- oder Produktdaten voller Dubletten und uneinheitlicher Schreibweisen stecken.</p> <p>Die Stärke der Software ist das Fuzzy Matching. DataMatch Enterprise findet Datensätze, die dieselbe Person oder Firma beschreiben, auch wenn Namen falsch geschrieben, abgekürzt oder unterschiedlich formatiert sind. Laut Anbieter lassen sich Bereinigung und Matching auf Millionen Datensätzen ausführen. Vor dem Abgleich profilierst du die Daten, standardisierst Felder und nutzt eingebaute Bibliotheken zur Prüfung und Vereinheitlichung von Namen. Die Regeln richtest du in einer Oberfläche ein, Programmierkenntnisse sind nicht nötig.</p> <p>Neben der Basisversion gibt es Varianten mit API, über die du das Matching in eigene Anwendungen einbindest, und mit Adressprüfung. Die Adressprüfung ist CASS-zertifiziert und arbeitet mit DPV und LACSLink, ist also auf US-Adressen ausgelegt. Für Produktdaten bietet Data Ladder zusätzlich ProductMatch an.</p> <p>Preise nennt Data Ladder nicht, für jede Variante gibt es ein individuelles Angebot. Einen kostenlosen Test kannst du direkt von der Website herunterladen. Die Software läuft auf eigenen Rechnern oder Servern, eine reine Cloud-Variante steht nicht im Vordergrund.</p> <p>Ein typischer Ablauf sieht so aus: Du importierst Daten aus mehreren Quellen, etwa CRM, Webshop und alten Excel-Listen, profilierst sie und gleichst die Felder an. Danach definierst du, welche Felder für den Abgleich zählen und wie streng das Matching sein soll. Das Ergebnis sind Gruppen zusammengehöriger Datensätze, aus denen du einen bereinigten Hauptdatensatz bildest und exportierst. Vorteilhaft ist, dass du Schwellenwerte vor dem Zusammenführen testen und die Treffer prüfen kannst.</p> <p><strong>Für wen Data Ladder passt:</strong> DataMatch Enterprise ist eine gute Wahl, wenn das Hauptproblem doppelte und widersprüchliche Datensätze sind und du einen gezielten, eigenständig installierbaren Matching-Spezialisten suchst. Für deutsche Adressen eignen sich <a href="/software/uniserv/">Uniserv</a> oder <a href="/software/melissa/">Melissa</a> besser. Eine kostenlose Alternative für kleinere Bestände ist <a href="/software/openrefine/">OpenRefine</a> mit seinen Clustering-Funktionen.</p>