Bereinigen Sie Ihre Adresslisten in Access von Dubletten und doppelten Adressen

Löschen Sie doppelte Adressen in Access um sicher zu stellen, dass bei Ihren Marketing-Kampagnen jeder Empfänger nur jeweils ein einziges Exemplar des Werbeschreibens erhält. Berücksichtigen Sie Werbeverweigererlisten / Robinsonlisten und reduzieren Sie die Kosten für das Zusammenstellen und die Pflege von Adresslisten. Und das beste dabei: Die Bereinigung Ihrer Daten können Sie nicht nur selbst durchführen, es kostet Sie auch nicht viel, weder Zeit noch Geld. Wann also profitieren Sie von den Vorteilen unserer Lösung für die Bereinigung von Adresslisten in Access?

Findet doppelte Adressen (Dubletten) trotz ...

  • Tippfehlern
  • Abweichungen in der Schreibweise
  • Auslassungen und Ergänzungen
  • vertauschten Worten
  • Abkürzungen

Schnell, flexibel und benutzerfreundlich:

  • Kein technisches Wissen erforderlich.
  • Lokale Verarbeitung der Daten. Es ist keine Weitergabe von Daten an einen externen Dienstleister nötig.
  • Datenquellen (Adresslisten und Datenbanken): Excel, Access, MS SQL Server, ORACLE, MySQL, MariaDB, IBM DB2, PostgreSQL, OpenOffice Calc, LibreOffice, dBase, VistaDB, CSV- und Textdateien.
  • Auch für große Datenbanken geeignet.

Alles was man für die Bereinigung von Daten braucht:

  • Suche nach Dubletten / Duplikaten innerhalb einer Tabelle.
  • Suche nach Dubletten / Duplikaten zwischen zwei Tabellen, beispielsweise um Werbeverweigererlisten zu berücksichtigen oder um Adresslisten zu synchronisieren.
  • Suche nach Dubletten über die postalische Adresse, die Telefonnummer, die Email-Adresse oder ein beliebiges anderes Kriterium.
  • Der unscharfe / fehlertolerante Abgleich kommt sowohl mit Firmennamen als auch mit Adressen von Privatpersonen zurecht.
  • Diverse Möglichkeiten das Ergebnis zu verwenden, unter anderem zum Löschen, Markieren und Anreichern.

Weitere Funktionen zum verbessern der Datenqualität:

  • Bestimmen des Geschlechts anhand des Vornamens.
  • Ermitteln der Anrede für einen Brief.
  • Löschen ausgewählter Datensätze.
  • Format der Postleitzahl korrigieren.
  • Zusammenfassen von Tabellen.
  • Zusammenfassen und zerlegen von Datenfeldern.
  • und vieles mehr ...
Beispiel: Übereinstimmungsfaktor  
Albert Einstein    
= Einstein Albert 97%  
= A. Einstein 95%  
= Albert Einssein 94%  
= Abert Meinstein 86%  

Unsere Software:

DataQualityTools 4.2

Gegenüber dem DeduplicationWizard bieten die DataQualityTools mehr Möglichkeiten bei der Suche nach doppelten Datensätzen und darüber hinaus noch eine ganze Reihe an weiteren Funktionen zum aufbereiten von Adressdaten / Adresslisten, beispielsweise eine Funktion zum prüfen der persönlichen Anrede einer Adresse auf der Basis des Vornamens. Verarbeitet werden können neben Excel-Dateien auch ACCESS, OpenOffice / LibreOffice Calc, dBase, CSV- und Textdateien, VistaDB und Datenbankserver wie der MS SQL Server, ORACLE, MySQL, MariaDB, IBM DB2 und PostgreSQL. weitere Informationen ...

DeduplicationWizard 4.2

Ein übersichtliches, ohne viel Fachwissen zu bedienendes Programm für die Suche nach Dubletten / Duplikaten in Excel. Nach Dubletten gesucht werden kann über die postalische Adresse, die Telefon- / Telefaxnummer und/oder die Email-Adresse und zwar innerhalb von einer Tabelle oder aber zwischen zwei Tabellen, wie es beispielsweise für Werbeverweitererlisten und Robinsonlisten benötigt wird. Wenn die Dublettensuche über die postalischen Adresse - also Name, Straße, Postleitzahl und Ort – durchgeführt wird, dann werden bei dem Vergleich Tippfehler, Ergänzungen und vertauschte Worte berücksichtigt. Es handelt sich also um eine fehlertolerante / unscharfe Suche nach Duplikaten. weitere Informationen ...

BatchDeduplicator 4.2

Der BatchDeduplicator enthält im Wesentlichen die gleichen Funktionen für den Dublettenabgleich wie auch die DataQualityTools. Wie auch bei den DataQualityTools können große Datenbanken (mögliche Datenquellen: Excel, ACCESS, dBase, OpenOffice / LibreOffice Calc, CSV-Dateien, Textdateien, VistaDB, MS SQL Server, MySQL, MariaDB, PostgreSQL, IBM DB2 und ORACLE) verarbeitet werden, einige Millionen Datensätze stellen dabei in der Regel kein Problem dar. Die Projekte können geplant und mit einem Ausführungszeitpunkt versehen werden, um so zum Beispiel jeden Dienstag um 17:00 Uhr ausgeführt zu werden. weitere Informationen ...

Bessere Daten müssen nicht teuer sein.