Um ein Multi-Value-Feld zu deduplizieren, musst Du vor dem Abgleich der Datensätze jede Zelle in einzelne Vergleichswerte aufteilen. Aktiviere dazu in Datablist Multiple Values für eine textbasierte Property, die Exact oder Smart verwendet. Datablist trennt den Zellinhalt an den Semikolons, wendet den ausgewählten Processor auf jeden Teil an und wertet die Property als Treffer, sobald mindestens ein Wert übereinstimmt.
Dieser Workflow ist praktisch, wenn eine CRM-Zeile mehrere E-Mail-Adressen, Websites, IDs, Tags oder Skills in einer einzigen Zelle enthält. So findest Du zwei Datensätze mit einem gemeinsamen Wert, auch wenn sich die vollständigen Zellinhalte unterscheiden.
Für diese Anleitung verwenden wir ein ausgewertetes Beispiel mit 200 E-Mail-Datensätzen. Die gleichen Schritte kannst Du mit Deiner eigenen CSV- oder Excel-Datei nachvollziehen.
- Multi-Value-Feld vorbereiten
- Multiple-Values-Abgleich konfigurieren
- Gruppen prüfen und zusammenführen
- Wann sich Multi-Value-Matching eignet
Multi-Value-Feld vorbereiten
Datablist verwendet ein Semikolon (;) als Trennzeichen für mehrere Werte. Leerzeichen vor und nach den einzelnen Teilen werden entfernt. Kommas, Pipes und Zeilenumbrüche werden mit dieser Einstellung nicht aufgeteilt. Wenn Du statt eines Duplikatabgleichs separate Ausgabespalten benötigst, verwende Split Property mit dem tatsächlichen Trennzeichen und prüfe die Vorschau.
Bei Kategoriebezeichnungen, deren Position von Zelle zu Zelle wechselt, zeigt Dir die Anleitung zum Aufteilen in benannte Spalten, wie Du jeden Begriff in einer eigenen Spalte behältst.
Die folgenden beiden Zellen unterscheiden sich beispielsweise in ihrer Gesamtheit, enthalten aber beide shared-008@match.example:
| Externe ID | E-Mail-Adressen |
|---|---|
MV-008-A | primary-008@redwood-008.example;shared-008@match.example |
MV-008-B | shared-008@match.example |
Lade das Multi-Value-E-Mail-Beispiel mit 200 Zeilen herunter, um den Workflow nachzuvollziehen. Es enthält 60 gezielt angelegte Gruppen mit jeweils zwei Datensätzen sowie 80 Kontrolldatensätze ohne Übereinstimmung. Jede angelegte Gruppe besitzt genau eine eigene gemeinsame Adresse. Dadurch können voneinander unabhängige Gruppen nicht über einen mehrfach verwendeten Testwert verbunden werden.
Importiere die Datei in eine Collection und ordne Emails einer Text-Property zu. Beim Duplikatabgleich interpretiert der Email processor jeden durch ein Semikolon getrennten Teil einzeln.
Falls Deine Quelldatei Kommas oder ein anderes Trennzeichen verwendet, vereinheitliche die Spalte vor dem Abgleich. Ist das Trennzeichen eindeutig, kannst Du Suchen und Ersetzen verwenden. Wenn Du stattdessen eine eigene Ausgabezeile pro E-Mail-Adresse brauchst, nutze den CSV Rows Splitter. Das Aufteilen von Zeilen und der Abgleich von Multi-Value-Zellen lösen unterschiedliche Probleme.
⚠️ Kommas nicht unüberlegt ersetzen
Ersetze Kommas nicht pauschal, wenn Zellen Namen, Adressen oder Text in Anführungszeichen enthalten könnten. Prüfe zuerst, ob das Trennzeichen ausschließlich zur Werteliste gehört.
Multiple-Values-Abgleich konfigurieren
Öffne Clean > Merge duplicates. Deaktiviere All Properties und wähle für diesen Durchlauf ausschließlich Emails aus.
Konfiguriere die Property wie folgt:
- Algorithm: Smart
- Processor: Email
- Option: Multiple Values aktiviert
Multiple Values ist in kostenpflichtigen Tarifen für textbasierte Properties verfügbar, die Exact oder Smart verwenden. Es handelt sich um eine Vergleichsoption und nicht um einen eigenen Processor.
Für jedes Datensatzpaar führt Datablist folgende Schritte aus:
- Beide Zellen werden an jedem Semikolon aufgeteilt.
- Leerzeichen vor und nach jedem Teil werden entfernt.
- Der Email processor wird auf jede Adresse angewendet.
- Jeder Teil des einen Datensatzes wird mit jedem Teil des anderen verglichen.
- Die Property gilt als Treffer, sobald mindestens ein Vergleich erfolgreich ist.
Die Smart-Verarbeitung für E-Mail-Adressen wird weiterhin auf jeden Teil angewendet. Sie kann Groß- und Kleinschreibung, umgebende Leerzeichen, Plus-Aliasse, Punkte in Gmail-Adressen, googlemail.com, Anzeigenamen sowie mailto:-Werte normalisieren. Verwende Exact, wenn jede Adresse ohne diese E-Mail-spezifischen Smart-Regeln übereinstimmen muss.
Klicke auf Run duplicates check. Im Beispiel werden 60 Gruppen mit jeweils zwei Zeilen gefunden. Alle 120 gezielt angelegten Datensätze wurden erkannt, während keiner der 80 Kontrolldatensätze in einer Gruppe erschien.
Die vollständigen Zellinhalte bleiben in den Ergebnissen sichtbar. So kannst Du leicht erkennen, welche Adresse sich überschneidet und welche Adressen nur zu einem der Datensätze gehören.
Öffne bei einer Gruppe Why matched. In der Erklärung sollten Emails, Smart, Email processor und Multiple values aufgeführt sein. Der Score von 100 % bezieht sich in diesem Beispiel auf das übereinstimmende E-Mail-Paar und nicht auf sämtliche Werte in beiden Zellen.
Lade die 60 exportierten Duplikatgruppen herunter, um das gemessene Ergebnis zu prüfen. Jede exportierte Gruppe enthält zwei Datensätze derselben gezielt angelegten Entität.
Gruppen prüfen und zusammenführen
Im Beispiel landen alle 60 Gruppen unter Needs review, weil fünf weitere Properties widersprüchliche Werte enthalten. Die E-Mail-Übereinstimmung liegt trotzdem bei 100 %. Ready und Needs review geben an, ob die Zusammenführung mit den konfigurierten Regeln sicher ausgeführt werden kann – nicht, ob die übereinstimmende E-Mail-Adresse nur ein schwaches Match war.
Wähle Merge and preserve data, um jede Gruppe zusammenzuführen. Multiple Values legt fest, wie Datensätze abgeglichen werden. Die Option entscheidet nicht darüber, wie die einzelnen Felder beim Merge erhalten bleiben. Die übereinstimmende Property wird wie alle anderen Felder geprüft. Wenn ihre Zellwerte voneinander abweichen, kannst Du sie kombinieren, den Wert des Master-Datensatzes behalten oder eine Feldregel anwenden.
Wenn Du beispielsweise für die MV-028-E-Mail-Zellen Combine values mit einem Semikolon auswählst, bleiben im Ergebnis alle drei unterschiedlichen Adressen erhalten:
| Vorher | Nach dem Merge |
|---|---|
Zwei Datensätze mit shared-028@match.example | primary-028@redwood-028.example;shared-028@match.example;secondary-028@redwood-028.example |
Der Screenshot zeigt für die sichtbaren Gruppen fünf noch nicht geklärte Felder: External ID, Company, Job Title, Source und Notes. Prüfe für jede Gruppe die vollständige Vorschau, da die widersprüchlichen Felder von den jeweiligen Datensatzwerten abhängen.
Wähle für jede widersprüchliche Property eine der aktuellen Merge-Optionen aus:
- Combine values behält unterschiedliche Textwerte mit einem ausgewählten Trennzeichen bei.
- Keep selected record's value verwirft die anderen widersprüchlichen Werte.
- Eine Feldregel kann anhand der Daten in jeder Gruppe einen Wert auswählen.
Lege anschließend fest, welcher Datensatz erhalten bleiben soll. Most complete ist eine praktische Standardeinstellung. Du kannst Dich aber auch nach dem Erstellungs- oder Aktualisierungsdatum, einem hohen oder niedrigen Zahlenwert oder einem bestimmten übereinstimmenden Wert richten. Prüfe die Vorschau, bevor Du die Gruppen verarbeitest.
Lade die Gruppen zuerst herunter, wenn Du eine Datei für Audit-Zwecke benötigst. Nach dem Merge stellt Datablist außerdem ein Änderungsprotokoll bereit und führt den Vorgang im Verlauf der Collection auf. Den vollständigen Prüf- und Undo-Workflow findest Du in der Anleitung zum Deduplizieren einer Liste ohne Datenverlust.
Wann sich Multi-Value-Matching eignet
Nutze diese Einstellung, wenn ein gemeinsamer Teil ein aussagekräftiger Hinweis auf dieselbe Identität ist:
- Mehrere E-Mail-Adressen, die für einen Kontakt gespeichert sind.
- Mehrere Domains oder Account-URLs, die für ein Unternehmen gespeichert sind.
- Kunden-, Lieferanten- oder Produkt-IDs in einem einzigen Feld.
- Skills, Kategorien oder Tags, sofern ein gemeinsamer Wert tatsächlich ein Duplikat definiert.
Sei bei allgemeinen Werten vorsichtig. Ein gemeinsamer Tag wie newsletter, customer oder enterprise beweist nicht, dass zwei Datensätze dieselbe Entität darstellen. Wiederverwendete Werte können zudem mehrere paarweise Treffer zu einer größeren Duplikatgruppe verbinden. Füge eine zweite Property hinzu oder prüfe die Gruppe manuell, wenn ein einzelner gemeinsamer Teil kein verlässlicher Identifikator ist.
Wenn jede Zelle nur eine E-Mail-Adresse enthält, nutze den einfacheren Workflow zur E-Mail-Deduplizierung. Möchtest Du ähnliche Firmennamen vergleichen, hilft Dir die Anleitung zur Deduplizierung von Firmennamen.
Häufig gestellte Fragen
Welches Trennzeichen verwendet Multiple Values?
Die Option verwendet Semikolons. Datablist teilt den Inhalt an ; auf und entfernt Leerzeichen vor und nach jedem Teil. Kommas, Pipes und Zeilenumbrüche werden von dieser Einstellung nicht als Trennzeichen behandelt.
Verändert Multiple Values den gespeicherten Zellinhalt?
Nein. Die Option ändert lediglich, wie die Property beim Duplikatabgleich interpretiert wird. Der gespeicherte Wert bleibt unverändert, bis Du Dich für das Zusammenführen der Datensätze entscheidest.
Müssen alle Werte übereinstimmen?
Nein. Die Property gilt als Treffer, sobald ein Teil des ersten Datensatzes mit einem Teil des zweiten Datensatzes übereinstimmt. Die beiden vollständigen Listen dürfen sich unterscheiden.
Kann ich Exact oder Smart mit Multiple Values kombinieren?
Ja. Multiple Values ist für textbasierte Properties mit Exact oder Smart verfügbar. Wähle je nach den in der Zelle gespeicherten Werten einen Processor wie Email oder URL aus.
Ist Multiple Values im Free-Tarif verfügbar?
Nein. Es handelt sich um eine erweiterte Deduplizierungseinstellung, die in kostenpflichtigen Tarifen verfügbar ist.
Multi-Value-Matching funktioniert am zuverlässigsten, wenn jeder Teil ein starker Identifikator ist und das Trennzeichen einheitlich verwendet wird. Beginne mit einer Property, prüfe die erkannten Gruppen und führe die Datensätze erst zusammen, nachdem Du den überschneidenden Wert bestätigt hast.
Die kurze Referenz zur Multi-Value-Deduplizierung erklärt das Trennzeichen und zeigt, warum die Übereinstimmung eines einzelnen Teils einen Merge-Konflikt in der vollständigen Zelle nicht automatisch löst.