Die wahren Kosten, Entity Resolution selbst zu bauen
Kundendaten selbst zu matchen bedeutet, Fuzzy-Matching-Regeln, einen Echtzeit-Suchstack und Drift-Monitoring zu pflegen — und trotzdem nicht zu wissen, ob die Genauigkeit steigt. Tilores vereint all das hinter einer API, mit Matching, das Sie steuern und messen können.
- Fuzzy-Match-Schwellenwert-Drift · Quelle B DRINGEND
- Blocking-Keys nach Schema-Änderung neu indexieren BLOCKIERT
- Golden-Record-Merge-Konflikte IN ARBEIT
- False-Positive-Dedup-Prüfung WÖCHENTLICH
- Kundenschema über 6 Quellen abgleichen MONATLICH
Von KI-, Risk- und Data-Engineering-Teams bei MediaPrint, Inato, Grover und Cofinity-X eingesetzt
Build vs Buy: jede Stufe, die Sie betreiben würden
Entity Resolution selbst zu bauen heißt, alle zwanzig Stufen unten zu betreiben. Schalten Sie Tilores ein und sehen Sie, was wirklich bei Ihnen bleibt.
// wie lange dauert „bauen" wirklich?
So lange hat die erste Version von Tilores gedauert — mit einem Team, das bereits eine Verbraucher-Auskunftei gebaut hatte. Die Matching-Logik ist der einfache Teil; die Jahre stecken in allem drumherum.
Kontinuierliche Auflösung, kein Schwerlast-Aufwand
Ein Endpunkt, ein Datenmodell und Matching, das Sie wirklich nachvollziehen können.
Eine API, die ganze Pipeline
Aufnahme, Normalisierung, Matching, Clustering, Golden Records und Echtzeit-Suche — über einen Endpunkt. Keine Pipeline zu bauen oder zu betreiben.
Matching, das Sie tunen können
Regeln und Feldgewichte an Ihre Daten anpassen — ohne eine Matching-Engine neu zu bauen oder ein Modell von Grund auf neu zu trainieren.
Echtzeit im großen Maßstab
Abfragen unter 150 ms über Millionen von Datensätzen. Bewährt bei 110 Mio.+ aufgelösten Datensätzen in 60 Mio. Entity-Clustern.
Deployment in Ihrer eigenen Cloud
Betrieb auf AWS oder On-Premise, SOC-2-konform und DSGVO-ready — Ihre Daten bleiben in Ihrer Umgebung.
Echte Identitäten zu matchen ist schwieriger, als es aussieht
Kundendaten kommen in jedem erdenklichen Format. Selbst wenn Sie Matching-Bibliotheken selbst verdrahten, bleibt die Genauigkeit inkonsistent — und ohne Monitoring wissen Sie nicht, welches Setup am besten funktioniert. Das wird unterschätzt.
Unordentliche, inkonsistente Daten
Tippfehler, Abkürzungen, fehlende Felder und Freitext-Formatierung lassen naives Matching schon am ersten echten Datensatz scheitern.
Dieselbe Person, viele Schreibweisen
„Bob" und „Robert", Geburtsnamen, Transliterationen, vertauschte Namensreihenfolgen — dieselbe Entität, keine davon identisch.
Quellenübergreifende Varianten
CRM, Billing, Support und Produkt modellieren einen Kunden jeweils anders. Sie abzugleichen ist ein Projekt für sich.
Skalierung sprengt naives Matching
Jeden Datensatz mit jedem zu vergleichen ist O(n²). Blocking und Indexierung werden zum eigenen Engineering-Aufwand.
Echtzeit-Erwartungen
Produkt und Support brauchen Antworten unter 150 ms, keinen nächtlichen Batch-Job — das hebt die Infrastruktur-Latte deutlich an.
Genauigkeit, die Sie nicht sehen
Ohne Evaluations-Tooling gibt es keinen verlässlichen Weg zu wissen, ob eine Regeländerung das Matching besser oder schlechter gemacht hat.
Ständige Drift
Neue Quellen, neue Formate und sich ändernde Daten lassen handgetunte Regeln verrotten — die Genauigkeit sinkt leise mit der Zeit.
Die Compliance-Last
SOC 2, DSGVO und Datenresidenz für ein System, das all Ihre Kundendaten hält, landen direkt bei Ihrem Team.
Genau diese Probleme löst Tilores bereits — ohne dass Sie Matching-Regeln pflegen oder Genauigkeit manuell verfolgen.
Warum Teams bauen wollen — und was sie zu spät lernen
Die meisten Eigenbauten starten aus guten Gründen: Kontrolle, Anpassbarkeit und vermeintliche Ersparnis. Dann werden sie zu fragmentierten Pipelines, unvorhersehbarer Genauigkeit und hunderten Engineering-Stunden. Tippen Sie eine Karte für die Realität.
Sparen Sie sich den Neubau. Sehen Sie es an Ihren Daten.
Buchen Sie eine Demo und wir lösen live eine Stichprobe Ihrer eigenen Datensätze auf — damit Sie genau sehen, wie Tilores matcht, dedupliziert und Golden Records mit messbarer Genauigkeit zurückgibt.
Build vs Buy: worum es wirklich geht
Zehn Dimensionen, zwei Wege, dasselbe Ziel.
Ein erfahrenes Sechser-Team brauchte ~3 Jahre für die erste Version von Tilores.
In unter 24 Stunden live, mit sofortigem API-Zugang.
Hängt von internem Know-how ab; schwer zu messen oder zu vertrauen.
Konfigurierbare Regeln mit messbarer, belegbarer Genauigkeit.
Laufendes Monitoring, Re-Tuning und QA, um stille Drift zu verhindern.
Vollständig verwaltet — Monitoring, Tuning und Betrieb übernehmen wir.
Komplexes DevOps und ständige Neu-Indexierung bei wachsendem Volumen.
Bewährt über 110 Mio.+ Datensätze — skaliert automatisch.
Sub-Sekunden-Suche im großen Maßstab braucht ernsthafte Infrastruktur.
Abfragen unter 150 ms nach jedem Attribut, im großen Maßstab.
Handgetunte Regeln, riskant zu ändern und leicht zu zerbrechen.
Matching-Logik sicher anpassen und zurückrollen.
Schwer zu benchmarken oder Regressionen zu erkennen.
Evaluation und Tracking integriert — Fortschritt über Zeit messen.
Ihr Team debuggt Matching-Probleme allein.
Unser Team überwacht, behebt und optimiert gemeinsam mit Ihnen.
Regelmäßige Audits, Dokumentation und Zertifizierung liegen bei Ihnen.
SOC-2-konform und DSGVO-ready ab Werk.
Unvorhersehbar, steigend mit Infrastruktur, Wartung und Personal.
Transparente, nutzungsbasierte Preise pro aufgelöstem Datensatz.
Selbst bauen kann bei hochspezialisierten oder IP-sensiblen Systemen sinnvoll sein. Alle anderen verlieren Zeit mit der Pflege von Matching-Regeln, dem Debuggen von Sonderfällen und dem Raten, ob die Genauigkeit steigt. Tilores gibt Ihnen ein einheitliches System, das Entitäten in Echtzeit auflöst — und es mit Metriken belegt.
Konzentrieren Sie sich auf Ihr Produkt, nicht auf die Pipeline.
Beginnen Sie, verstreute Kundendaten in Echtzeit aufzulösen — mit Matching, das Sie tunen, und Genauigkeit, die Sie messen können — ohne alles neu zu bauen.