许多数据质量问题涉及这样的情况，即表示类似概念的数据值发生变化时会导致歧义。重新提取和排列分离的组件（通常称为“标记”，即“Tokens”），可以使其转换为标准的表达，从而创建一个有效的模式。当无效模式被识别出来时，应用程序可以尝试将无效值转换为符合规则的值，或者将数据从某个源模式映射到相应的目标表述来实现标准化。 人类识别熟悉模式的能力有助于描述属于同一抽象值类的不同数据值；人们识别不同类型的电话号码，因为它们符合常用模式。分析人员描述所有表示数据对象的格式模式，如人名、产品描述等。数据质量工具符合这些模式的任何数据值，然后将其转换为单一的标准化形式，从而简化评估、相似性分析和补救过程。基于模式的可以自动识别，并促成有意义的值组件的标准化。

对于实际引用同一个现实世界实体的多个数据实例，应该使用哪种类型的分析，这取决于具体的目标和数据的特点。在这个问题中，我们的目标是识别和处理多个数据实例中指代同一实体的情况。以下是对每个选项的分析：

A: 标准化（Standardization）
标准化通常用于将数据转换为统一的格式，以便于比较和分析。虽然标准化可以帮助在一定程度上识别相同实体的不同表示形式，但它并不是直接用于识别多个实例指代同一实体的最佳方法。

B: 剖析（Profiling）
数据剖析通常用于了解数据的结构、质量和特性。虽然剖析可以帮助识别数据中的异常和一致性问题，但它不是专门用于识别相同实体的不同实例。

C: 相似性（Similarity）
相似性分析用于评估不同数据实例之间的相似程度。对于识别多个数据实例是否指代同一实体，相似性分析是一个非常有效的方法。通过计算实例之间的相似性，可以识别出那些可能指代同一实体的实例。

D: 解析（Parsing）
解析通常用于分析数据的结构和语法，特别是在处理文本数据时。虽然解析可以用于提取和理解数据的结构，但它不是直接用于识别同一实体的不同实例的最佳方法。

基于以上分析，正确答案是C: 相似性（Similarity）。相似性分析能够帮助识别多个数据实例是否指代同一实体，通过比较数据实例之间的相似性，可以有效地进行实体匹配和去重。