Unter dem Begriff „Adress-Codifizierung“ versteht man die strukturierte und regelbasierte Umwandlung, Validierung und Normalisierung von Adressdaten. Ziel der Adress-Codifizierung ist es, Adressinformationen in ein standardisiertes Format zu überführen, um sie eindeutig, korrekt und systematisch verarbeitbar zu machen. Dies ist vor allem in Unternehmen mit großen Datenmengen (z. B. CRM-, ERP- oder Versandlösungen) essenziell, um Dubletten zu vermeiden, Zustellprobleme zu reduzieren und Analysen auf verlässlicher Datenbasis durchzuführen.
Adressvalidierung: Prüfung, ob eine eingegebene Adresse existiert, vollständig und korrekt ist (z. B. anhand postalischer Referenzdaten).
Standardisierung: Vereinheitlichung von Adressformaten (z. B. Umwandlung von „Str.“ in „Straße“ oder Vereinheitlichung von Groß-/Kleinschreibung).
Dublettenprüfung: Erkennung und Vermeidung mehrfach erfasster Adressen, auch bei leicht abweichender Schreibweise.
Postleitzahlen- und Ortserkennung: Automatische Ergänzung oder Korrektur von PLZ und Ortsnamen basierend auf Referenzdatenbanken.
Länder- und Regionen-Codierung: Umwandlung von Landesnamen in ISO-Codes (z. B. „Deutschland“ in „DE“).
Geokodierung: Zuordnung von geografischen Koordinaten zu Adressen zur Nutzung in Kartendiensten oder Routenplanungen.
Batch-Verarbeitung: Automatisierte Adress-Codifizierung großer Datenmengen in einem Verarbeitungslauf.
Regelbasierte Transformation: Anwendung unternehmensspezifischer Codierungsregeln für Felder wie Straße, Hausnummer oder Adresszusätze.
Ein Versandhändler nutzt ein Tool zur Adressvalidierung, um Rücksendungen durch falsche Adressen zu vermeiden.
Ein CRM-System identifiziert automatisch doppelt eingetragene Kundenadressen durch Abgleich und Standardisierung.
Ein Energieversorger verknüpft Adressen mit Geokoordinaten zur exakten Lokalisierung von Anschlusspunkten.
Ein international tätiges Unternehmen wandelt Landesbezeichnungen in ISO-Ländercodes für eine einheitliche Datenhaltung um.
Ein Großhändler bereinigt seinen Adressbestand regelmäßig mit einer Batch-Verarbeitung zur Datenqualitätsverbesserung.
