Vous utilisez toujours SQL, Python et Excel pour la déduplication des données ? Voici pourquoi vous avez besoin de meilleurs outils.

Je suis membre de plusieurs communautés de données et de développement, et je suis époustouflé par les difficultés des scientifiques et des développeurs de données qui tentent de résoudre les problèmes massifs de duplication de données. Soit ils manquent de soutien de la part des dirigeants pour investir dans des outils automatisés, soit ils se limitent à Excel, Python ou SQL. Bien qu’il s’agisse d’outils indéniablement puissants, ils peuvent s’avérer trop complexes et prendre beaucoup de temps pour résoudre les problèmes de déduplication de données à grande échelle.

En conséquence, les développeurs et les analystes de données sont pris dans une boucle sans fin d’itérations et de correctifs, passant souvent des heures à corriger une seule ligne de code pour traiter un problème de duplication.

Et attention, je ne parle pas des doublons réguliers. Nous savons tous qu'il est très facile de détecter des doublons exacts comme *Mary Jane & Mary Jane *, mais comment corriger les doublons comme ceux-ci 👇

Une personne avec trois variantes différentes d'un nom, stockées dans trois systèmes différents au sein de la mêm...
[Courte citation de 8% de l'article original]