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Le mejor herramienta de
limpieza, calidad y gestión de
datos maestros altamente
calificada para 2023
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Mejore la calidad de sus datos
donde sea y como sea que
se encuentren con algoritmos
propietarios ¡En minutos!
Datos Maestros en inglés «Master Data» es nuestro fuerte, ¡lo único que sabemos! Contamos con más de 40 años de experiencia combinada, en 40 países y más de 400 integraciones de sistemas en nuestro haber, hemos visto lo bueno, lo malo y lo feo. Es seguro decir que sabemos un par de cosas sobre la limpieza de los datos.
¿Por qué pagar más por menos? Nuestro modelo de negocio unicornio permite individuos y pequeñas y medianas empresas pagar por hallazgos, con crédito o mensualidades. Para las empresas grandes, no sacrificamos calidad por cantidad y pueden estar asegurados que será la mejor inversión por su dinero con el precio más bajo garantizado sin perder nuestra memoria Fortune 500
CUBO iQ® es un conjunto de herramientas de limpieza y depuración de datos fácil de usar para impulsar el proceso de preparación de datos relacionales estructurados o semi estructurados (RDBMS), diseñado para analistas de datos, ingenieros de datos o empresarios que trabajan con conjuntos de datos en tiempo real o en bloque, on-premise, en la nube y hibrido, las funciones inteligentes facilitan la preparación de datos, y nuestros expertos y soporte ayudan completar tareas tradicionalmente complejas y repetitivas en clics.
Ofrecemos soluciones de software que incrementan la calidad de datos radicalmente, con algoritmos propietarios de coincidencia.
Haga que su empresa sepa exactamente cómo servir a sus clientes de muchas maneras complementarias, creando una vista de 360 grados de diferentes campos e industrias. Fusione la mayoría de experiencias que hoy están aisladas. Todos podrán administrar sus silos, sin todo estáe relacionado, por ejemplo, comercio, servicios, marketing y redes sociales. Diríjerse a sus clientes con datos precisos, para que pueda analizar el rendimiento sin tener que pensarlo dos veces. Impulsamos la calidad de los datos como factor con un buen proceso de gestión de datos abordando esos problemas y genera confianza en los equipos de ventas y servicio.
Identify fuzzy, mis-keyed, and abbreviated match variations across and within disparate data sources quickly and accurately and build scalable and repeatable match configurations. Select suitable weights to prioritize certain fields, increase the match sensitivity to minimize false positives or have more results for manual inspection, and select the type of fuzzy matching (character-based, phonetic, etc.).
Algoritmos de coincidencia de datos (Fuzzy Logic)*
Resolver lo no resuelto, mediante el uso de métodos de coincidencia difusa propietaria y algoritmos bien conocidos como: N Gram · Levenshtein · Damerau · Jaro Winkler · Fuzzy Wuzzy podrá conciliar las entidades conflictivas de clientes, nombres, materiales o SKUs donde no hay una identificación única para resolver identidades. Podrá ahorrar incontables horas de trabajo y establecer una vista única del cliente, material o producto creando configuraciones escalables y repetibles mediante la programación por lotes o procesos API en tiempo real.
Cruzar, combinar, encontrar y eliminar registros duplicados. Vincule sin problemas varios conjuntos de datos disparejos como archivos planos o bases de datos relaciones, fusione y consolide registros de pacientes en la industria de la salud, o detecté fraudes y delitos, o mantenga la calidad de los datos integros.
Reconozca y reestructure datos de productos y materiales complejos para depurar, catalogarlos y enriquecer los datos de productos o materiales. Garantice actividades efectivas de inventario, pedido de existencias y facturación, obtenga aclaraciones sobre categorías de productos separadas y SKU faltantes de varias fuentes. Combine automáticamente relaciones difusas de datos de productos o materiales y asegure datos maestros.
