Rapprocher les données en conservant les écarts et les références sources.
Le rapprochement nécessite une clé de correspondance et une politique de tolérance. Séparez les enregistrements manquants de ceux qui correspondent mais présentent des valeurs contradictoires.
Adaptez le processus à votre tâche.
Rapprochez les enregistrements avec un identifiant convenu et normalisez uniquement les différences de format confirmées. Comparez les montants selon des règles de devise et de tolérance explicites. Signalez séparément les enregistrements manquants, les clés en double et les conflits de valeurs, en conservant les valeurs des deux systèmes.
- Ce que vous fournissez
- Deux ensembles d’enregistrements et règles de correspondance.
- Ce que vous obtenez
- Enregistrements correspondants, manquants et en conflit.
Consultez les données et le résultat.
Entrée et sortie illustratives · exemple pédagogique, pas une exécution WebAct en direct
Exemple champ
System A records invoice 12 at $100; system B records invoice 12 at $105.
Exemple complet
Matched identifier with a $5 amount difference. Preserve both source values and investigate the discrepancy.
Chargez ces données dans le prompt, puis copiez-le dans WebAct pour essayer la tâche. Votre résultat peut différer de l'illustration.
Décisions et dépannage.
Les écarts dans la tolérance d’arrondi doivent-ils disparaître du rapport ?
Gardez la tolérance et la classification visibles. Un écart toléré reste un écart, surtout lorsque de nombreux petits montants s’accumulent.
Pourquoi le rapprochement montre-t-il beaucoup de factures sans correspondance avec des numéros similaires ?
Vérifiez les préfixes, les zéros initiaux et les types de clés. Confirmez l’équivalence avant de normaliser les identifiants entre systèmes.
Essayez avec votre propre source.
Remplacez l'exemple par vos données dans le prompt. Gardez les exigences nécessaires, puis copiez la tâche dans WebAct.
Personnaliser et copier la tâche ↑