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氏名・生年月日だと、同姓同名で同じ生年月日の人はごまんといるだろうから衝突だらけで判定できなさそうな。
片方の衝突は山ほどいるけど、両方とも衝突することは滅多にないと思うが
以前200万人程度(主に中高年者)の顧客データベースを管理していたことがあります。ここに毎月数万人分の新規顧客データ・既存顧客の更新データを投入して名寄せ処理を行うのですが、【氏名・生年月日・住所の都道府県】が全て一致して同一人物と誤判定したケースが年に数回発生していました。※「生年月日の幅が狭い+名前のバリエーションが若い人と比べて少ない」という特有の事情はあります
楽天のユーザー(楽天モバイルユーザーではなく)は相当数いるでしょうから、【氏名・生年月日】だけでは無視できない頻度で衝突が起きるのではないかと思います。もし本当にキーがその2つだけなら、衝突は当たり前に発生しうるものとして業務フローに組み込んでおく必要がありますね。
同姓同名は結構いるけど、生年月日まで含めるとほぼ皆無と思ってたけど意外とあるんですね。
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衝突 (スコア:0)
氏名・生年月日だと、同姓同名で同じ生年月日の人はごまんといるだろうから衝突だらけで判定できなさそうな。
Re: (スコア:0)
片方の衝突は山ほどいるけど、両方とも衝突することは滅多にないと思うが
Re: (スコア:5, 興味深い)
以前200万人程度(主に中高年者)の顧客データベースを管理していたことがあります。
ここに毎月数万人分の新規顧客データ・既存顧客の更新データを投入して名寄せ処理を行うのですが、
【氏名・生年月日・住所の都道府県】が全て一致して同一人物と誤判定したケースが年に数回発生していました。
※「生年月日の幅が狭い+名前のバリエーションが若い人と比べて少ない」という特有の事情はあります
楽天のユーザー(楽天モバイルユーザーではなく)は相当数いるでしょうから、
【氏名・生年月日】だけでは無視できない頻度で衝突が起きるのではないかと思います。
もし本当にキーがその2つだけなら、衝突は当たり前に発生しうるものとして業務フローに組み込んでおく必要がありますね。
Re:衝突 (スコア:0)
同姓同名は結構いるけど、生年月日まで含めるとほぼ皆無と思ってたけど意外とあるんですね。