Maschinelles Lernen im Basisregister für Unternehmen: Vorstudie zum Potenzial automatischer Konsolidierung von Unternehmensstammdaten - Julius Weißmann; Tim Herbst (WISTA - Wirtschaft und Statistik, 2024)
Das Statistische Bundesamt hat den gesetzlichen Auftrag, ein Register über Unter nehmensbasisdaten für Deutschland aufzubauen. Die Inhalte und Ziele des Basisre gisters für Unternehmen werden in dem zugrunde liegenden Gesetz definiert. Diese liegen vor allem in der Konsolidierung der Basisdaten von Unternehmen aus verschie denen Quellregistern an einer zentralen Stelle sowie die Gewährleistung von deren Aktualität und Richtigkeit. Die korrekte und effiziente Verknüpfung der Basisdaten von Unternehmen aus den verschiedenen Quellregistern hat hierbei eine herausragen de Bedeutung. Dafür hat das Statistische Bundesamt intern eine explorative Studie durchgeführt, die den Nutzen von maschinellem Lernen zur Verknüpfung der Quellda ten evaluiert hat. Darüber hinaus informiert der Beitrag über einen teilautomatisierten Ansatz, welcher Verknüpfungen nur unter der Voraussetzung von hinreichend sicheren Vorhersagen vornimmt. – – The Federal Statistical Office has a legal mandate to establish a register of basic enterprise data for Germany. The content and objectives of the basic register of enterprises are defined in the underlying legal act. Its main aims are to consolidate basic enterprise data from various source registers in a central location and to ensure the timeliness and accuracy of the data. Correct and efficient linkage of the basic enterprise data from various source registers is of paramount importance in this context. For this purpose, the Federal Statistical Office conducted an internal exploratory study to evaluate the benefits of machine learning for linking source data.
Keywords: 519; Datensatzverknüpfung; Registerdaten; Textähnlichkeit; überwachtes Lernen; Datenanalyse; data record linkage; register data; text similarity; supervised learning; data analysis