Qualité des données
Définition de noms pour les sets de correspondance, les niveaux et les opérations
Pour obtenir les données les plus précises dans vos rapports, veillez à utiliser des noms uniques dans les transformations Match et Associate pour les sets de correspondance, les niveaux et chacune de vos opérations préalables ou postérieures à la correspondance (Hiérarchisation du groupe et Grouper statistiques, par exemple). Vous serez ainsi mieux à même d'identifier les éléments qui ont produit les données que vous recherchez.
Insertion des champs de sortie appropriés
Vous pouvez créer trois champs de sortie dans la transformation Match si vous voulez que ces données soient enregistrées dans le rapport Exemple de correspondance en double. Ces champs sont les suivants :
• type_correspondance
• numéro_groupe
• score_correspondance
16.5 Address Cleanse
Cette section décrit comment préparer les données pour le nettoyage d'adresse, comment configurer ce dernier et comment interpréter la sortie après traitement.
Rubriques associées
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Fonctionnement d'Address Cleanse
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Préparation des données d'entrée
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Détermination des transformations à utiliser
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Identification du pays de destination
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Configuration des fichiers de référence
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Définition des options de standardisation
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Pays pris en charge (Global Address Cleanse)
16.5.1 Fonctionnement d'Address Cleanse
Address Cleanse fournit une forme corrigée, complète et standardisée de vos données d'adresse d'origine. Avec la transformation USA Regulatory Address Cleanse et pour certains pays la transformation
Global Address Cleanse, Address Cleanse peut également corriger ou ajouter des codes postaux.
Avec la transformation DSF2 Walk Sequencer , vous pouvez ajouter à vos données des informations de tournée.
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Qualité des données
Que se produit-il lors de l'application d'Address Cleanse ?
Les transformations USA Regulatory Address Cleanse et Global Address Cleanse nettoient vos données de la manière suivante :
• Elles vérifient que la localité, la région et les codes postaux concordent les uns avec les autres. Si vos données comportent simplement une localité et une région, la transformation peut habituellement ajouter le code postal, et vice versa (selon le pays).
• Elles standardisent l'apparence de la ligne d'adresse. Par exemple, elles peuvent ajouter ou supprimer de la ponctuation et abréger ou indiquer le type principal (selon vos besoins).
• Elles identifient les adresses non distribuables, par exemple les parcelles vides et les immeubles condamnés (enregistrements Etats-Unis uniquement).
• Elles affectent des codes de diagnostic pour indiquer pourquoi les adresses n'ont pas été affectées ou comment elles ont été corrigées. (Ces codes sont inclus dans le Guide de référence).
Rapports
La transformation USA Regulatory Address Cleanse crée le USPS Form 3553 (requis pour CASS) et le rapport de synthèse NCOALink. La transformation Global Address Cleanse crée des rapports sur vos données, y compris le SERP (Statement of Address Accuracy Report) canadien, le rapport AMAS de la poste australienne et le rapport SOA Nouvelle-Zélande.
Rubriques associées
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Les transformations
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Classes des données et champs d'entrée et de sortie
•
Préparation des données d'entrée
•
Détermination des transformations à utiliser
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Définition des options de standardisation
• Guide de référence : Pays pris en charge
• Guide de référence : Annexe Qualité des données, Codes ISO des pays et moteurs d'affectation
• Guide de référence : Champs Qualité des données, Champs Global Address Cleanse
• Guide de référence : Champs Qualité des données, Champs USA Regulatory Address Cleanse
16.5.1.1 Les transformations
Le tableau suivant répertorie les transformations Address Cleanse et leur objectif.
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Qualité des données
Transformation Description
DSF2 Walk Sequencer
Lorsque vous exécutez le Walk sequencing de DSF2 dans le progiciel, celui-ci ajoute
à vos données des informations de tournée de distribution que vous pouvez utiliser avec le logiciel de tri préalable pour bénéficier de remises sur les tournées.
Rappel :
Le progiciel ne place pas les données dans l'ordre des tournées de distribution.
Global Address
Cleanse et moteurs
Nettoie vos données d'adresses de tous les pays pris en charge (pas pour la certification des Etats-Unis). Vous devez configurer la transformation Global Address Cleanse conjointement à un ou plusieurs moteurs Global Address Cleanse (Canada, Adresse globale ou Etats-Unis). Avec cette transformation, vous pouvez créer le Software
Evaluation and Recognition Program (SERP) de la poste canadienne (Statement of
Address Accuracy Report), le rapport AMAS (Australia Post's Address Matching Processing Summary) de la poste australienne et le rapport SOA (Statement of Accuracy) de Nouvelle-Zélande.
USA Regulatory Address Cleanse
Identifie, analyse, valide et corrige les données d'adresses des Etats-Unis (dans la page de code Latin 1) conformément au CASS (Coding Accuracy Support System) américain. Peut créer le Formulaire 3553 USPS et éditer plusieurs codes utiles dans vos enregistrements. Vous pouvez également exécuter en mode non certifié et produire des listes de propositions.
Certaines options comprennent : DPV, DSF2 (augmentation), eLOT, EWS, GeoCensus,
LACSLink, NCOALink, RDI, SuiteLink, listes de propositions (pas pour la certification) et Z4Change.
Global Suggestion
Lists
Effectue des propositions pour les correspondances d'adresses possibles dans les données des Etats-Unis, du Canada, et des adresses globales. Cette transformation est habituellement utilisée pour le traitement en temps réel et ne standardise pas les adresses. Utilisez une transformation Country ID avant cette transformation dans le flux de données. Si vous désirez également standardiser vos données d'adresses, utilisez la transformation Global Address Cleanse après la transformation Global
Suggestion Lists dans le flux de données.
Country ID
Identifie le pays de destination pour l'enregistrement et édite un code ISO. Utilisez cette transformation avant la transformation Global Suggestion Lists dans votre flux de données. (Il n'est pas nécessaire de placer la transformation Country ID avant les transformations Global Address Cleanse ou USA Regulatory Address Cleanse.)
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Qualité des données
16.5.1.2 Classes des données et champs d'entrée et de sortie
Données d'entrée
Les transformations Address Cleanse acceptent les formats de ligne d'adresse discret, multiligne et hybride.
Données de sortie
Il existe deux manières de configurer le progiciel pour gérer les données de sortie. La plupart utilisent une combinaison des deux.
Concept
Multiligne
Description
La première méthode est utile lorsque vous désirez conserver à la sortie des données d'adresses la même disposition des champs qu'à l'entrée. Le progiciel applique si nécessaire une abréviation intelligente pour conserver aux données les mêmes longueurs de champs. Les données sont mises en majuscules et standardisées selon la manière dont vous définissez les options de style de standardisation.
Discret
La deuxième méthode est utile lorsque vous désirez que les adresses en sortie soient décomposées en éléments plus petits qu'à l'entrée. Vous pouvez également récupérer des champs supplémentaires créés par le progiciel, par exemple le code de statut ou d'erreur. Le style de certains composants est contrôlé par les options du style de standardisation, la plupart ne le sont pas. Le progiciel n'applique pas d'abréviation intelligente pour que les composants correspondent à vos champs de sortie.
Lorsque vous configurez la transformation USA Regulatory Address Cleanse ou Global Address Cleanse transform, vous pouvez inclure des champs de sortie contenant des informations spécifiques :
Classe d'adresse
Champ généré
Classe Champ généré
Distribution
Analysé : contient l'entrée analysée avec application d'une certaine standardisation. Les champs soumis à la standardisation sont la localité, la région et le code postal.
Meilleur : contient les données analysées si l'adresse n'est pas affectée ou les données corrigées d'une adresse affectée.
Corrigé : contient les données affectées après les recherches de répertoire et reste vide si l'adresse n'est pas affectée.
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