數據匹配廣泛應用於教育、醫療保健和公共部門等多個行業。政府機構也利用它來發現銀行和金融部門的可疑活動，以檢測詐欺行為。話雖如此，我們想重點關注 B2B 領域中匹配資料的五個最常見用例。
1.電子郵件行銷
電子郵件行銷可能是最簡單的資料匹配用例，它因重複資料刪除而受益匪淺。畢竟，兩次收到相同的優惠可能會導致立即取消訂閱。同時，數據匹配過程透過修復有拼字錯誤和其他小問題的電子郵件來最大限度地擴大受眾範圍。
2.電子商務
基於機器學習的配對被廣泛用於比較價格。一個很好的 台灣數據 例子是聚合網站，例如 Google Shopping。此外，透過記錄鏈接，您可以檢測到所有商店中的相同產品，並查看是否可以向其中一些商店提供您的商品。
3.商業智能
任何知識都是力量，除非它建立在錯誤的數據之上。雖然數據驅動的決策已成為商業領域的常態，但因簡單的逗號取代零而導致的失誤也已成為常態。此外，使用沒有重複和不完整記錄的精簡資料集總是有幫助的。
4. 銷售
匹配數據對於銷售有雙重好處。首先，它可以識別可能使用不同電子郵件地址多次註冊的潛在客戶。然後，它透過合併來自兩個或多個資料庫的資訊來豐富每筆記錄。這樣，銷售人員就可以透過將「尊敬的先生/女士」轉換為正確的姓名來聯繫潛在客戶。
5. 服務改善
查看您的產品或服務的頂級評論可能無法說明全部。透過資料屬性匹配，您可以找到類似的評論，刪除重複的評論，並識別負面評論垃圾郵件。哎呀，你甚至可以找到你寫的那些五星級推薦。
數據匹配與數據映射
雖然有時可以互換使用，但資料匹配和資料映射的含義略有不同，這在某些情況下可能變得非常重要。然而，主要的區別在於資料匹配是第一步，它涉及識別相關的資料欄位和記錄。然後是資料映射——修改實體以形成黃金記錄。
資料匹配與資料映射比較表