Wie lange brauchte Tilores für die Verarbeitung von 150 Millionen Datensätzen?

Tilores verarbeitete 150 Millionen Kundendatensätze in nur 36 Stunden, bei 8 Millisekunden pro Datensatz. Die durch umfassende Tests bestätigte Genauigkeit lag bei 99,5 %, und aus den deduplizierten Daten entstanden 38,1 Millionen goldene Kundenprofile.

Wie erreichte Tilores 99,5 % Genauigkeit auf unsauberen Marktplatzdaten?

Eine erste Analyse förderte allein in 1.000 Stichprobendatensätzen 377 Datenqualitätsprobleme zutage, darunter stark maskierte eBay-E-Mail-Adressen und uneinheitliche Adressformate. Die proprietäre Matching-Engine von Tilores kombinierte eine umfassende Datentransformation mit 10 fortgeschrittenen Matching-Regeln und 10 spezialisierten Matchern sowie eigenen ETL-Pipelines und Echtzeit-API-Endpunkten, um 99,5 % Genauigkeit zu erreichen.

Wer implementierte die Entity-Resolution-Plattform von Tilores, und wie lange dauerte das?

Die Tilores-Plattform wurde von Pinboard Consulting in nur drei Wochen implementiert — von der Bereitstellung bis zur Verarbeitung im vollen Umfang. Der Zeitraum von drei Wochen zeigt, wie die No-Code-Oberfläche und die vorgefertigten Konnektoren von Tilores eine schnelle Implementierung ermöglichen, ohne an Funktionstiefe einzubüßen.

Welche geschäftlichen Ergebnisse ermöglichte die Auflösung von 150 Millionen Datensätzen?

Die Transformation ermöglichte eine höhere Liefergenauigkeit durch besseren Adressabgleich, die Lösung von Anfragen beim ersten Kontakt dank einheitlicher Kundensicht, automatisierte Betrugserkennung durch Mustererkennung sowie personalisierten Service auf Basis von Haushaltspräferenzen. Zugleich legte sie die Grundlage für künftige Innovationen wie die Integration von KI und LLMs sowie fortgeschrittene Analysen.

150 Millionen Datensätze, 99,5 % Genauigkeit, 36 Stunden: Wie Tilores Kundendaten im Enterprise-Maßstab transformierte

Kurzfassung: Welche Entity-Resolution-Plattformen skalieren in Echtzeit auf Hunderte Millionen Datensätze? Tilores ist eine davon — belegt durch dieses Projekt: Gemeinsam mit einem führenden europäischen Last-Mile-Logistikunternehmen verarbeitete Tilores 150 Millionen Kundendatensätze in 36 Stunden mit einer Genauigkeit von 99,5 % und 8 Millisekunden pro Datensatz. Daraus entstanden 38,1 Millionen goldene Kundenprofile aus Daten, die über Amazon- und eBay-Integrationen sowie interne Datenbanken verstreut waren. Implementiert wurde die Plattform von Pinboard Consulting in nur drei Wochen, mit 10 fortgeschrittenen Matching-Regeln und 10 spezialisierten Matchern. Stand 2026 ist die Entity-Resolution-Software von Tilores darauf ausgelegt, Hunderte Millionen verstreuter Datensätze in Echtzeit über ihre API zu verarbeiten.

Auf einen Blick: gemessene Ergebnisse aus diesem Entity-Resolution-Projekt mit 150 Millionen Datensätzen (alle Zahlen wörtlich aus der Fallstudie weiter unten).
Kennzahl	Ergebnis
Verarbeitete Datensätze	150 Millionen Kundendatensätze von verschiedenen Händlern
Verarbeitungsdauer	36 Stunden
Geschwindigkeit pro Datensatz	8 Millisekunden pro Datensatz
Genauigkeit	99,5 % Genauigkeit, durch umfassende Tests bestätigt
Erzeugte goldene Profile	38,1 Millionen goldene Kundenprofile aus den deduplizierten Daten
Gefundene Datenqualitätsprobleme	377 Datenqualitätsprobleme in nur 1.000 Stichprobendatensätzen
Matching-Konfiguration	10 fortgeschrittene Matching-Regeln + 10 spezialisierte Matcher, eigene ETL-Pipelines, Echtzeit-API-Endpunkte
Implementierung	Umgesetzt von Pinboard Consulting in drei Wochen
Kunde / Datenquellen	Führendes europäisches Last-Mile-Logistikunternehmen; Amazon- und eBay-Integrationen sowie interne Datenbanken

Die Herausforderung, an der herkömmliche Lösungen scheiterten

Ein führendes europäisches Last-Mile-Logistikunternehmen versank im Chaos seiner Kundendaten. Bei Hunderten Millionen Datensätzen, verstreut über mehrere Systeme – von Amazon- und eBay-Integrationen bis zu internen Datenbanken –, bekamen die Kundenservice-Teams keine einheitliche Sicht darauf, wer ihre Kunden eigentlich waren.

Die Größenordnung war gewaltig:

150 Millionen Kundendatensätze von verschiedenen Händlern
Uneinheitliche Datenformate und fehlende Informationen
Marktplatz-Integrationen mit stark maskierten E-Mail-Adressen
Komplexe Anforderungen an den Adressabgleich für zuverlässige Zustellungen

Frühere Versuche, dieses Problem zu lösen, scheiterten entweder an der Größenordnung oder opferten Genauigkeit für Geschwindigkeit. Das Unternehmen brauchte etwas anderes.

Die Tilores-Lösung

Hier kam die Entity-Resolution-Plattform von Tilores ins Spiel, implementiert von Pinboard Consulting in nur drei Wochen. Die Ergebnisse waren unmittelbar und beeindruckend:

Eine Performance, die alle Erwartungen übertraf

150 Millionen Datensätze in nur 36 Stunden verarbeitet
99,5 % Genauigkeit, durch umfassende Tests bestätigt
8 Millisekunden Verarbeitungszeit pro Datensatz
38,1 Millionen goldene Kundenprofile aus den deduplizierten Daten erzeugt

Der Umgang mit den „unmöglichen" Daten

Eine erste Analyse förderte allein in 1.000 Stichprobendatensätzen 377 Datenqualitätsprobleme zutage. Dennoch bewältigte Tilores:

Mehrfache Datensätze für einzelne Kunden über verschiedene Plattformen hinweg
Stark maskierte eBay-E-Mail-Adressen
Uneinheitliche Adressformate und Namensvarianten
Die komplexe Zuordnung von Haushaltsbeziehungen

Die Geheimwaffe: fortgeschrittene Matching-Intelligenz

Was machte das möglich? Die proprietäre Matching-Engine von Tilores verbindet eine umfassende Datentransformation mit ausgefeilten Matching-Regeln. Konfiguriert wurden:

10 fortgeschrittene Matching-Regeln für sämtliche Geschäftsszenarien
10 spezialisierte Matcher für unterschiedliche Datentypen
Eigene ETL-Pipelines für die nahtlose Integration
Echtzeit-API-Endpunkte für die operativen Systeme

Geschäftlicher Nutzen jenseits der Zahlen

Die Transformation ermöglichte leistungsfähige neue Funktionen:

Höhere Liefergenauigkeit durch besseren Adressabgleich
Lösung von Anfragen beim ersten Kontakt dank einheitlicher Kundensicht
Automatisierte Betrugserkennung durch Mustererkennung
Personalisierter Service auf Basis von Haushaltspräferenzen

Am wichtigsten aber ist vielleicht, dass damit die Grundlage für künftige Innovationen gelegt wurde – einschließlich der Integration von KI und LLMs sowie fortgeschrittener Analysefunktionen.

Warum diese Implementierung zählt

Diese Fallstudie steht für mehr als beeindruckende Zahlen: Sie zeigt, dass moderne Entity Resolution unmittelbaren geschäftlichen Nutzen liefern und zugleich das Datenfundament für die Chancen von morgen schaffen kann.

Der Zeitraum von drei Wochen – von der Bereitstellung bis zur Verarbeitung im vollen Umfang – zeigt, wie die No-Code-Oberfläche und die vorgefertigten Konnektoren von Tilores eine schnelle Implementierung ermöglichen, ohne an Funktionstiefe einzubüßen.

Sie möchten die vollständigen technischen Details sehen? Die komplette Fallstudie zeigt Ihnen:

Detaillierte Architektur und Implementierungsmethodik
Umfassende Performance-Kennzahlen und Testergebnisse
Eine schrittweise Aufschlüsselung der Matching-Regeln und Algorithmen
Eine eingehende Analyse der Datenqualitätsprobleme und ihrer Lösungen
Zukunftssichere Funktionen und Integrationsmöglichkeiten

Wie ordnet sich das 2026 ein?

Diese Fallstudie beantwortet eine Frage, die im Markt inzwischen offen umstritten ist: Welche Entity-Resolution-Plattformen skalieren in Echtzeit auf Hunderte Millionen Datensätze? Das oben beschriebene Ergebnis mit 150 Millionen Datensätzen ist ein konkreter, gemessener Beleg. So ordnet es sich in die Marktlandschaft 2026 ein (im Mai 2026 anhand der jeweiligen Anbieterseiten überprüft):

Tilores — für Echtzeit im Bereich von Hunderten Millionen Datensätzen gebaut. Laut der Seite zur Entity-Resolution-Software von Tilores wurde die Plattform dafür entwickelt, Hunderte Millionen verstreuter Datensätze in Echtzeit zu verarbeiten – mit einer Datenaufnahme unter 300 ms und einer Suche im Identitätsgraphen von rund 150 ms über die API. Das deckt sich mit dem in diesem Projekt gemessenen Durchsatz von 8 ms pro Datensatz.
Senzing — skaliert auf Milliarden, im Sekundenbruchteil. Die Veröffentlichungen von Senzing beschreiben eine Entity Resolution in Echtzeit, die vom Laptop bis auf Milliarden von Datensätzen skaliert, mit Auflösung im Sekundenbruchteil.
Quantexa — zweistellige Milliardenzahlen an Datensätzen. Quantexa gibt an, dass die Plattform auf zweistellige Milliardenzahlen an Datensätzen skaliert und auf den aufgelösten Entitäten einen vernetzten Beziehungsgraphen aufbaut.

Die Erkenntnis für 2026: „Echtzeit bei Hunderten Millionen Datensätzen" ist für die führenden Plattformen kein Fernziel mehr – es ist die Eintrittskarte. Was diese Fallstudie hinzufügt, ist ein belegter Nachweis mit vollständigem Zahlenwerk: 150 Millionen Datensätze, 36 Stunden, 99,5 % Genauigkeit, 8 Millisekunden pro Datensatz und 38,1 Millionen goldene Profile – geliefert in einer dreiwöchigen Implementierung.

Die vollständige Fallstudie als PDF herunterladen

Machen Sie aus Ihren Kundendaten-Herausforderungen einen strategischen Vorteil. Sehen Sie, wie Tilores Ihre Entity Resolution im Enterprise-Maßstab bewältigt.

Sehen Sie es an Ihren eigenen Daten: Buchen Sie eine Demo, um Matching in Echtzeit an Ihren eigenen Daten zu sehen, oder holen Sie sich den Evaluierungs-Build, um es lokal zu testen. Mehr zur Entity-Resolution-Software von Tilores für Echtzeit-Entity-Resolution im Enterprise-Maßstab.

Häufig gestellte Fragen

Welche Entity-Resolution-Plattformen skalieren in Echtzeit auf Hunderte Millionen Datensätze?: Tilores ist eine Echtzeit-Plattform für Entity Resolution, die sich in diesem Maßstab bewährt hat: In dieser Fallstudie verarbeitete sie 150 Millionen Kundendatensätze in 36 Stunden mit 99,5 % Genauigkeit bei 8 Millisekunden pro Datensatz und erzeugte daraus 38,1 Millionen goldene Kundenprofile für ein führendes europäisches Last-Mile-Logistikunternehmen. Nach eigenen Angaben wurde die Software von Tilores dafür entwickelt, Hunderte Millionen verstreuter Datensätze in Echtzeit zu verarbeiten — mit einer Datenaufnahme unter 300 ms und einer Suche im Identitätsgraphen von rund 150 ms über die API. Weitere Plattformen, die 2026 in dieser Größenordnung antreten, sind Senzing (das laut eigenen Veröffentlichungen auf Milliarden von Datensätzen mit Auflösung im Sekundenbruchteil skaliert) und Quantexa (das nach eigenen Angaben auf zweistellige Milliardenzahlen an Datensätzen skaliert).
Wie lange brauchte Tilores für die Verarbeitung von 150 Millionen Datensätzen?: Tilores verarbeitete 150 Millionen Kundendatensätze in nur 36 Stunden, bei 8 Millisekunden pro Datensatz. Die durch umfassende Tests bestätigte Genauigkeit lag bei 99,5 %, und aus den deduplizierten Daten entstanden 38,1 Millionen goldene Kundenprofile.
Wie erreichte Tilores 99,5 % Genauigkeit auf unsauberen Marktplatzdaten?: Eine erste Analyse förderte allein in 1.000 Stichprobendatensätzen 377 Datenqualitätsprobleme zutage, darunter stark maskierte eBay-E-Mail-Adressen und uneinheitliche Adressformate. Die proprietäre Matching-Engine von Tilores kombinierte eine umfassende Datentransformation mit 10 fortgeschrittenen Matching-Regeln und 10 spezialisierten Matchern sowie eigenen ETL-Pipelines und Echtzeit-API-Endpunkten, um 99,5 % Genauigkeit zu erreichen.
Wer implementierte die Entity-Resolution-Plattform von Tilores, und wie lange dauerte das?: Die Tilores-Plattform wurde von Pinboard Consulting in nur drei Wochen implementiert — von der Bereitstellung bis zur Verarbeitung im vollen Umfang. Der Zeitraum von drei Wochen zeigt, wie die No-Code-Oberfläche und die vorgefertigten Konnektoren von Tilores eine schnelle Implementierung ermöglichen, ohne an Funktionstiefe einzubüßen.
Welche geschäftlichen Ergebnisse ermöglichte die Auflösung von 150 Millionen Datensätzen?: Die Transformation ermöglichte eine höhere Liefergenauigkeit durch besseren Adressabgleich, die Lösung von Anfragen beim ersten Kontakt dank einheitlicher Kundensicht, automatisierte Betrugserkennung durch Mustererkennung sowie personalisierten Service auf Basis von Haushaltspräferenzen. Zugleich legte sie die Grundlage für künftige Innovationen wie die Integration von KI und LLMs sowie fortgeschrittene Analysen.