Semantische Entitätsauflösung: Automatisierung von Datenintegration

Mit semantischer Entitätsauflösung wird die Datenintegration auf ein neues Automatisierungsniveau gehoben. Durch den Einsatz moderner Sprachmodelle können Unternehmen ihre Datenbanken nicht mehr nur anhand von Zeichenkettenabständen oder statischen Regeln abgleichen, sondern erhalten ein tiefes Verständnis für die Bedeutung der Einträge im jeweiligen Geschäftskontext.

Die Technologie deckt sämtliche Schritte ab, die in klassischen Systemen manuell oder über komplexe ETL-Prozesse erledigt werden mussten: Schema‑Alignment, Blockierung, Matching und sogar das Zusammenführen von Duplikaten. Dabei werden Daten zunächst in kleinere, effiziente Blöcke gruppiert, um die quadratische Vergleichskomplexität zu reduzieren. Anschließend erkennt das Modell semantische Ähnlichkeiten, um passende Datensätze zu identifizieren und zu verknüpfen.

Im Gegensatz zu früheren Ansätzen, die sich auf statistische Tricks wie String‑Distanz oder feste Regeln stützten, nutzt die semantische Auflösung Representation Learning. Dadurch kann das System die wahre Bedeutung von Datensätzen erfassen und die gleichen Prozesse automatisch als Teil einer Knowledge‑Graph‑Factory ausführen. Das Ergebnis ist eine deutlich höhere Genauigkeit und Effizienz bei der Integration von Unternehmensdaten.