Dank Datenmatching mit Fuzzy Logic löst ICRS Probleme selbständig

Für verlässliche Prognosen - etwa über die Entwicklung von Mieteinnahmen - braucht man verlässliche Miethistorien. Was aber, wenn auf Grund unterschiedlicher Datenquellen keine automatisierten Vergleiche möglich sind? Mit Hilfe von ,,fuzzy matching" hat metamagix der Software beigebracht, selbst zu entscheiden, welche Informationen zusammengehören.

Viele Anwender von ICRS (Immobilien Controlling & Reporting System) bekommen regelmäßig - etwa monatlich - Mieterlisten. Ein Problem dabei: Da die Informationen aus verschiedenen Datenquellen gespeist werden, kommt es oft zu Unklarheiten, etwa wenn der Name eines Mieters einmal als ,,Alpha Beta GmbH" und einmal als ,,AB GmbH" eingetragen ist. Das kann verhindern, dass der Mieter eindeutig identifiziert werden kann - die Datenqualität sinkt. Auch die Benennung von Einheiten ist oft inkonsistent und die Angaben über die Dauer von Mietverhältnissen können wegen der Eingabe unterschiedlicher Anfangs- und Enddaten variieren.

Da aber viele Unternehmen verlässliche Miethistorien brauchen, mussten die Daten händisch nachbearbeitet werden. So trat die Frage auf, ob metamagix für dieses Problem eine technische Lösung hat.

Unsere Antwort war ,,intelligentes Datenmatching". Im Kern geht es darum, für verschiedene Parameter ein funktionierendes Ausmaß an Ähnlichkeit zu definieren. Nimmt man das oben erwähnte Beispiel, so sollte unsere Software nun selbständig erkennen können, dass ,,Alpha Beta GmbH" und die ,,AB GmbH" einander sehr ähnlich und - in weiterer Folge - ident sind. Neben Namen werden auch Informationen zu Nutzung, Fläche, Quadratmeterpreis und Mietbeginn darauf überprüft, inwieweit sie zusammenpassen. Mittels ,,fuzzy matching" werden nun Wahrscheinlichkeiten berechnet, welcher Parameter der Vorperiode welchem Parameter der aktuellen Periode entspricht. Der Algorithmus nimmt dem Menschen den Datenvergleich ab und Miethistorien können nun auch bei unzureichender Datenqualität besser analysiert werden. Der erste Kunde setzt diese Lösung bereits für die Analyse tausender Objekte ein.

Weitere Informationen und Angaben finden Sie unter http://itseiten.de/firma/metamagix-software/news/1113 sowie http://www.metamagix.net.

Über Metamagix Software & Consulting GmbH:
Die metamagix Software & Consulting GmbH ist ein österreichisches Softwareunternehmen mit Sitz in Wien. Sie wurde 2001 als Spin-off der Technischen Universität Wien von den beiden Informatikern DI Martin Gilly und DI Randolph Kepplinger gegründet. Das Unternehmen beschäftigt ein Team interdisziplinärer und erfahrener Software-Entwickler, Naturwissenschafter, Techniker und Betriebswirte. Für unsere Kunden schaffen wir Business Applikationen mit Webtechnologien. Die meisten unserer Lösungen betreffen die Bereiche Datenbanken, Webapplikationen, Datawarehousing, Business Solutions und Systemintegration. metamagix setzt dabei auf open source Frameworks und Java Komponenten. Dadurch sind wir in der Lage, Kosten, Entwicklungszeiten und Projektrisiken zu reduzieren.

Pressekontakt:
Metamagix Software & Consulting GmbH
Christine Dahdal
Kienmayergasse 16
1140 Wien
Österreich
+43 1 990 28 04
office@metamagix.net
www.metamagix.net

Zitiert aus der Veröffentlichung des Autors >> itseiten << auf http://www.freie-pressemitteilungen.de. Haftungsausschluss: Freie-PresseMitteilungen.de / dieses News-Portal distanzieren sich von dem Inhalt der News / Pressemitteilung und machen sich den Inhalt nicht zu eigen!

Für verlässliche Prognosen - etwa über die Entwicklung von Mieteinnahmen - braucht man verlässliche Miethistorien. Was aber, wenn auf Grund unterschiedlicher Datenquellen keine automatisierten Vergleiche möglich sind? Mit Hilfe von ,,fuzzy matching" hat metamagix der Software beigebracht, selbst zu entscheiden, welche Informationen zusammengehören.

Viele Anwender von ICRS (Immobilien Controlling & Reporting System) bekommen regelmäßig - etwa monatlich - Mieterlisten. Ein Problem dabei: Da die Informationen aus verschiedenen Datenquellen gespeist werden, kommt es oft zu Unklarheiten, etwa wenn der Name eines Mieters einmal als ,,Alpha Beta GmbH" und einmal als ,,AB GmbH" eingetragen ist. Das kann verhindern, dass der Mieter eindeutig identifiziert werden kann - die Datenqualität sinkt. Auch die Benennung von Einheiten ist oft inkonsistent und die Angaben über die Dauer von Mietverhältnissen können wegen der Eingabe unterschiedlicher Anfangs- und Enddaten variieren.

Da aber viele Unternehmen verlässliche Miethistorien brauchen, mussten die Daten händisch nachbearbeitet werden. So trat die Frage auf, ob metamagix für dieses Problem eine technische Lösung hat.

Unsere Antwort war ,,intelligentes Datenmatching". Im Kern geht es darum, für verschiedene Parameter ein funktionierendes Ausmaß an Ähnlichkeit zu definieren. Nimmt man das oben erwähnte Beispiel, so sollte unsere Software nun selbständig erkennen können, dass ,,Alpha Beta GmbH" und die ,,AB GmbH" einander sehr ähnlich und - in weiterer Folge - ident sind. Neben Namen werden auch Informationen zu Nutzung, Fläche, Quadratmeterpreis und Mietbeginn darauf überprüft, inwieweit sie zusammenpassen. Mittels ,,fuzzy matching" werden nun Wahrscheinlichkeiten berechnet, welcher Parameter der Vorperiode welchem Parameter der aktuellen Periode entspricht. Der Algorithmus nimmt dem Menschen den Datenvergleich ab und Miethistorien können nun auch bei unzureichender Datenqualität besser analysiert werden. Der erste Kunde setzt diese Lösung bereits für die Analyse tausender Objekte ein.

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