데이터 값, 일관성, 고유성 및 논리 품질에 대해 고객 데이터를 검토하십시오. 개인을 일치시킬 일치 규칙을 작성하려면 개인과 관련된 특성을 이해해야 합니다.

샘플 데이터 집합에는 당사자 및 주소 기본 개체가 포함됩니다. 당사자 기본 개체에 누락된 값이 포함된 이름 및 성 열이 있습니다. 누락된 값 때문에 성 및 이름 열을 일치 규칙에 배치하는 것은 좋지 않습니다. 표시 이름 열에는 모든 레코드에 대한 값이 있으므로 일치 규칙에서 일치 열로 사용하는 것이 좋습니다.

당사자 기본 개체의 당사자 유형 열에서 고객 레코드가 개인용인지 조직용인지 식별할 수 있습니다. 조직에 속한 고객 레코드에 대한 일치 항목을 찾지 않으려면 고객 레코드를 필터링하도록 당사자 유형 열을 사용할 수 있습니다. 일치 프로세스에 적합하지 않은 데이터를 필터링하면 일치 성능을 높일 수 있습니다.

주소 기본 개체에는 일치 규칙의 일치 열로 사용할 수 있는 주소 행 1, 구/군/시 이름 및 우편 번호 등의 열이 있습니다. 주소 기본 개체의 열은 당사자 기본 개체에 있는 중복 레코드를 식별하는 데 도움이 됩니다. 이름 및 주소 특성을 기반으로 개인을 일치시킬 일치 규칙을 작성할 수 있습니다.