Casos de Uso

Implante un plan de gestión de la calidad de los datos de forma fácil, rápida y rentable.

Casos de Uso aplicados en diferentes sectores de la industria

Herramienta de calidad de datos fácil de usar que le ayuda en:

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)*

  • Levenshtein distance Algorithm Eg; Levenshtein = Levinsteihn
  • Damerau–Levenshtein distance: Eg; BKAOC = KACO
  • n-gram: Eg; This is Big = Is Big Data = Big Data AI = Data AI Book
  • Jaro–Winkler Distance: Eg; Sor Cristina López Garcias = Cristina Álvarez L. García
  • Fuzzy Wuzzy: Eg; John M. Pérez  vs. Perez Jon M

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.

la coincidencia es mas exacta que Win Pure, la ventaja de tener la seguridad de que la exactitud de las coincidencias y la prontitud de generar los cruzamientos y eso beneficia el tiempo de entrega.

Intelligo Samuel O. - Analista Senior de base de datos
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