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Wie die Adressdatenverbesserung angewendet wird

Der Workflow zur Verbesserung von Adressdaten ermöglicht es, Adressdaten in einer Tabelle anzureichern bzw. zu bereinigen. Dabei wird ein agentischer Ansatz genutzt, um Länder, Städte, Straßen usw. automatisch zu verbessern.

Was wird damit gelöst?

Für jede Tabelle mit Adressdaten – also Länder, Städte, Straßen usw. – werden die entsprechenden Spalten validiert und, wo möglich und notwendig, angereichert oder korrigiert.

So sieht es aus:

Workflow einrichten

Es gibt einen klaren Ablauf, der befolgt werden kann. Beispiel:

(1) Datei auf der DQC Platform auswählen (über einen Connector oder eine statische Datei)

(2) Regeln einrichten, um fehlerhafte Adressdaten zu identifizieren (z. B. fehlende Einträge zum Anreichern der Daten)

Eine „nicht leer“-Regel für die Spalten mit Adressdaten einrichten

(3) Zu „Issues“ gehen und auf „Improve data“ klicken

(4) Workflow einrichten

Hier kann ein Workflow bestehend aus „Data input“, „Address validation“ und „Preview“ erstellt werden.
Dazu einfach die Nodes aus der Bibliothek per Drag-and-drop hinzufügen.Im nächsten Schritt können die Nodes spezifiziert werden.

(5) Nodes spezifizieren

Data input Node: Über das Stift-Symbol den Node spezifizieren. Falls nötig, Filter setzen oder einzelne Zeilen explizit ausschließen.

Address validation node: Die Spalten auswählen, deren Adressen angereichert werden sollen (basierend auf den definierten Data-Quality-Regeln):

  • Alle relevanten Adressspalten auswählen

  • Die jeweiligen Spalten den Geo-Coder-Feldern zuordnen

  • Optional die Geo-Coder-Suche mit einer Websuche anreichern

(6) Ergebnisse vorbereiten

Zwei Optionen stehen zur Verfügung: Preview-Node oder CSV-Download.

Für den Preview-Node: Node öffnen und einen Workflow-Test durchführen (falls die Datei nicht zu viele Einträge enthält). Der bereinigte Datensatz wird mit einem Confidence Score angezeigt.

Für einen CSV-Download: Auf „Run“ klicken und anschließend den Download-Button nutzen.

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