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Die Klassifizierung von Daten ist ein entscheidender Schritt, um den Wert und die Relevanz von Informationen innerhalb eines Unternehmens zu maximieren. Durch die systematische Einteilung in Kategorien oder Klassen wird nicht nur die Handhabung und Nutzung von Daten verbessert, sondern auch die Grundlage für präzise Analysen und Entscheidungen gelegt.

Eine effiziente Datenklassifizierung ist heutzutage nicht nur eine Notwendigkeit, sondern eine Kunstform, die vielschichtige Techniken und Tools erfordert. In der Welt der Datenverarbeitung kommen moderne Ansätze zum Tragen, die es Unternehmen ermöglichen, ihre Kundendaten effektiver zu verwalten, zu analysieren und zu nutzen.

Cyberangriffe, Datenlecks und regulatorische Anforderungen sind längst keine abstrakten Risiken mehr – sie gehören zum digitalen Alltag von Unternehmen. Gerade Softwareanbieter tragen dabei eine besondere Verantwortung: Sie müssen nicht nur leistungsfähige Lösungen entwickeln, sondern auch gewährleisten, dass Daten, Systeme und Prozesse jederzeit geschützt sind. Bei TOLERANT Software ist IT-Sicherheit deshalb kein Zusatz, sondern integraler Bestandteil der Unternehmensphilosophie.

TOLERANT Match 12.0 ist da – und bringt alles mit, was moderne Unternehmen für effizientes Matching, sauberes Data Cleansing und leistungsfähige Cloud-Integration benötigen. Neben einer überarbeiteten Architektur, neuen Monitoring-Funktionen und gesteigerter Performance enthält das Release auch ein Highlight für Anwender:
eine überarbeitete Multi-Level-Suche, die die Ergebnisqualität und -struktur deutlich verbessert.

Adressdubletten stellen ein erhebliches Risiko für Unternehmen dar, da sie nicht nur die Effizienz von Marketing- und Vertriebsmaßnahmen beeinträchtigen, sondern auch die Qualität der Analysen und Entscheidungen mindern können. Wenn Adressen in Datenbanken doppelt geführt werden, kann es zu einer Vielzahl von Problemen kommen, die sowohl kurzfristige als auch langfristige negative Auswirkungen haben.

Die Dublettensuche spielt eine entscheidende Rolle für die Transparenz in Unternehmen und deren Kundenbeziehungen. Eine hohe Qualität der Kundendaten ist unerlässlich, um fundierte Entscheidungen zu treffen und die Effizienz in Marketing- und Vertriebsaktivitäten zu gewährleisten. Wenn Unternehmen über doppelte oder fehlerhafte Datensätze verfügen, kann dies zu erheblichen Problemen führen, wie beispielsweise ineffizienten Kampagnen, falschen Analysen und unnötigen Kosten.