Mathematische Logik verbessert die Datenqualität, jedoch nicht auf höchstem Niveau. Um alle Voraussetzungen zur Sicherstellung einer hohen Datenqualität zu erfüllen, sind Sprachkenntnisse und kulturelles Wissen unerlässlich. Wenn man die Bedeutung von etwas nicht kennt, wie kann man dann beurteilen, ob etwas richtig ist? Es ist die Anwendung logischen Denkens, die Human Inference auszeichnet und die dank intensiver Forschung und Entwicklung den Unterschied ausmacht.
Warum mathematische Methoden versagen
Der Forschungsaufwand hat unter anderem zur Entwicklung einer intelligenten Interpretation der Daten geführt. Warum wissen wir, dass EVO AG und Gesellsch. f. Energieversorgung Offenbach möglicherweise verschiedene Bezeichnungen für dasselbe Unternehmen sind? Der Mensch trifft diese Unterscheidung in Sekundenbruchteilen, mathematische Logik kann das nicht. Noch schwieriger ist es für mathematisch-basierte Software, den Unterschied zwischen Leonard als Vorname in Leonard Bates und Leonard als Nachname in Leonard & Bates zu erkennen.
Wissensbasierte Interpretation
Die intelligente Interpretation verwendet Wissensverzeichnisse, die alle möglichen länderspezifischen Elemente enthalten, welche in Namen und Adressen vorkommen können. Zusätzlich verfügen diese Verzeichnisse über Eigenschaften für jedes Element. Sie enthalten alle möglichen Bedeutungen der verschiedenen elementspezifischen Attribute wie Abkürzungen, Akronyme, und Adjektive. Regeln für die Groß- und Kleinschreibung, Zeichensetzung und Abkürzungen sind für alle Elemente enthalten. Und schließlich wurden sprachspezifische Grammatikregeln entworfen, um die Struktur von Namen und den Kontext, in dem diese verwendet werden, zu erkennen.
Die Tatsache, dass die HIquality-Produktfamilie eine wissensbasierte Lösung ist, garantiert Datenqualität auf höchstem Niveau zu geringen Kosten.
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