Zingg ist ein Open-Source-Werkzeug für Entity Resolution, Identity Resolution und Master Data Management (MDM). Mit maschinellem Lernen erkennt es, welche Datensätze sich auf dieselbe Person oder Organisation beziehen, sodass doppelte Kunden- oder Lieferantenprofile in einem Data Lake oder Data Warehouse identifiziert werden können. Sie trainieren das Modell, indem Sie mit einem interaktiven Werkzeug einige Dutzend Datensatzpaare als Treffer oder Nicht-Treffer kennzeichnen. Zingg vergibt eine dauerhafte Kennung (ZINGG_ID) und kann Cluster schrittweise aktualisieren. Es läuft auf Apache Spark, arbeitet unter anderem mit Databricks, Snowflake, BigQuery, Redshift und Microsoft Fabric zusammen und lässt sich mit einem Docker-Image starten.
Das Projekt steht unter der Lizenz AGPL-3.0 als kostenlose Community-Edition auf GitHub; zusätzlich gibt es eine kostenpflichtige Enterprise-Edition. Laut Website hat Zingg Labs, Inc. seinen Sitz in Lewes, Delaware (USA), es handelt sich also um einen US-Anbieter. Da Zingg auf jedem privaten oder cloudbasierten Spark-Dienst läuft, können Sie es in Ihrer eigenen Umgebung betreiben, auch in der EU, sodass die Daten dort bleiben, wo Ihre eigene Plattform sie speichert.