Алгоритмы поиска дубликатов

Ребята из HF Labs выложили отличную статью на Хабре о поиске дубликатов в клиентском MDM. Задача поиска дубликатов — суперкритична для обеспечения качества данных, дубли — потенциальный источник серьезных ошибок в аналитике

Авторы статьи рассказывают о том, как для эффективного поиска дубликатов важно правильно определить подход к обработке данных. Они выделяют несколько ключевых этапов:

1️⃣ Чистка и нормализация данных
2️⃣ Хеширование для быстрого поиска
3️⃣ Применение компараторов и правил
4️⃣ Обновление данных в режиме реального времени

Всё это со своей спецификой про банковскую сферу, но перекладываемо на любые задачи поиска дубликатов (в том числе нечетких)

Глубинное представление о качестве данных, с которыми мы работаем — это прям важный навык для аналитика. Я помню, что почти на любом месте, где я работал сталкивался с тем, что данные всегда содержали кучей дублей и мусора, по разным причинам. В итоге это всё важно отсеивать. Мы же не просто цифры в таблицах анализируем — мы пытаемся через эти данные понять реальность бизнеса, а если у нас Garbage In, то получаем и Garbage Out

https://habr.com/ru/companies/hflabs/articles/847012/