名寄せ

表記の揺れや重複のあるデータから、同一の人物や企業を指すものを突き合わせて1つにまとめる処理。顧客データの統合に不可欠で、正確に行わないと集計や分析の結果が歪む。

複数のデータに散在する同一の対象を突き合わせて一つにまとめる作業。表記ゆれや入力揺らぎを吸収し、マスターデータの整合性と一貫性を確保する。

複数のデータに分散して登録されている同一の人物や企業などを、氏名・住所・電話番号などの照合によって特定し、1つにまとめること。表記ゆれや入力の誤りがあると同一と判定できないため、事前に表記を統一し、一致とみなす基準を決めて行う。顧客データの統合や重複の排除に用いる。

観察データで、各対象が年齢や購買履歴などの属性（共変量）から見て施策を受ける確率を、ロジスティック回帰分析などで推定した値。傾向スコアが近い対象どうしを施策の有無で比べる（マッチング）ことで、施策を受けた群と受けない群の属性の偏りを調整し、因果効果を推定する。観測されていない交絡因子の影響は調整できない。

組織内の複数のシステムに散在するマスターデータを統合し、正確で一貫した状態に維持して各業務やシステムに提供する取組みと仕組み。名寄せとクレンジングで信頼できるゴールデンレコードを作り、配信・同期で各システムにそろえる。実装方式にはレジストリ型、コンソリデーション型、コエグジスタンス型、集中管理型がある。

マスターデータ管理で、複数のシステムの値が食い違うときに、ゴールデンレコードに採用する値を項目ごとに決める規則。住所は顧客窓口のシステム、与信限度額は経理システムの値を採るといった情報源の信頼度で決めるほか、更新日時の新しさや値の完全さで決める方法がある。

マスターデータ管理（MDM）の実装方式の一つで、各システムのマスターデータをハブに集約して名寄せ・クレンジングし、ゴールデンレコードを作る方式。統合したデータは分析や参照に使うが、各システムへは書き戻さないため、元のシステム間の不整合は残る。

それぞれ整列済みの2つの列を、先頭どうしを比較して小さい方を取り出すことを繰り返し、1つの整列済みの列にまとめるアルゴリズム。マージともいい、要素数がm、nのときO(m＋n)で処理できる。マージソートの統合の段階や、キーの順に並んだ複数の順編成ファイル（マスタファイルとトランザクションファイルなど）をまとめる処理に使われる。