Datos Maestros™

coincidencia de datos

¿Qué es el emparejamiento de datos?

El emparejamiento de datos es un proceso utilizado para identificar y comparar registros de diferentes fuentes de datos para determinar si representan la misma entidad o evento. Esto implica comparar campos como nombre, dirección, número de teléfono y otra información de identificación para determinar si hay una coincidencia entre los registros.

¿Cómo funciona el emparejamiento de datos?

El emparejamiento de datos funciona comparando registros de diferentes fuentes de datos para determinar si representan la misma entidad o evento. Esto se hace típicamente comparando campos como nombre, dirección, número de teléfono y otra información de identificación para identificar coincidencias y duplicados.

Existen varias técnicas utilizadas en el emparejamiento de datos, incluyendo el emparejamiento exacto, el emparejamiento difuso y el emparejamiento probabilístico. El emparejamiento exacto implica comparar campos en la fuente de datos que deben ser idénticos para que se identifique una coincidencia. Por ejemplo, si dos registros tienen el mismo nombre, dirección y número de teléfono exactos, se consideran una coincidencia exacta.

El emparejamiento difuso implica comparar campos en la fuente de datos que pueden tener variaciones o errores menores, como errores ortográficos o abreviaciones. Por ejemplo, si un registro tiene el nombre “John Smith” y el otro tiene el nombre “Jon Smith”, se considera una coincidencia difusa.

El emparejamiento probabilístico implica usar algoritmos para calcular la probabilidad de que dos registros representan la misma entidad en función de la probabilidad de una coincidencia entre campos. Esta técnica se utiliza cuando hay múltiples posibles coincidencias y es necesario determinar la coincidencia más probable.

Una vez que se ha realizado el emparejamiento de datos, los registros coincidentes pueden fusionarse o marcarse como duplicados. Este proceso ayuda a eliminar registros duplicados, mejorar la calidad de los datos y garantizar que los datos sean precisos y consistentes en diferentes sistemas.

¿Por qué es tan importante el emparejamiento de datos?

El emparejamiento de datos desempeña un papel fundamental en mejorar la precisión y consistencia de la información dentro de las organizaciones, lo cual es crítico para tomar decisiones informadas y llevar a cabo operaciones comerciales sin problemas.

A través de la identificación y eliminación de registros duplicados, el emparejamiento de datos ayuda a erradicar las redundancias de datos y mejorar la calidad de los datos. Esto, a su vez, aumenta la precisión de las ideas analíticas y reduce la probabilidad de errores o inconsistencias en los procesos comerciales.

Además, el emparejamiento de datos facilita la identificación de relaciones y conexiones entre diferentes fuentes de datos. Esto permite a las organizaciones obtener nuevas ideas y tomar decisiones más informadas en función de una visión integral de los datos. Por ejemplo, al vincular los datos de los clientes de varios sistemas, las empresas pueden comprender mejor el comportamiento y las preferencias de los clientes.

Además, el emparejamiento de datos es indispensable para garantizar el cumplimiento de los requisitos reglamentarios, como los reglamentos contra el lavado de dinero y los reglamentos de conocimiento del cliente. Al garantizar la precisión y consistencia de los datos, las organizaciones pueden mitigar los posibles riesgos legales y financieros asociados con el incumplimiento.

Ventajas del Emparejamiento de Datos

El emparejamiento de datos es un componente esencial de la estrategia de gestión de datos de una organización, especialmente al implementar el enfoque de gestión de datos maestros.

Precisión y Eficiencia

Al facilitar la comparación de datos, el emparejamiento de datos permite la identificación de patrones y anomalías en conjuntos de datos complejos. Esto resulta en niveles de precisión más altos al minimizar la inclusión de datos irrelevantes.

Datos Limpio y Confiable

Las organizaciones a menudo dependen de una red de aplicaciones integradas y sistemas de datos, lo que resulta en inconsistencias y discrepancias en los datos recopilados. El emparejamiento de datos es crucial en el proceso de limpieza y duplicación de datos, que es necesario para garantizar la confiabilidad de los datos.

Insights de Negocios Simplificados

El aprendizaje automático requiere datos de múltiples fuentes. Las herramientas de emparejamiento de datos simplifican el proceso de filtrar vastas cantidades de datos brutos, limpiar, perfilar, duplicar y fusionar datos para obtener información de análisis confiable. La normalización de datos es esencial para estandarizar y limpiar un gran número de entradas en múltiples fuentes de datos.

 

Share:

Mas Contenido

Artículos Relacionados