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Features of the solution | Data Ladder | IBM Quality Stage | SAS Dataflux | In-House Solutions |
|---|---|---|---|---|
Match Accuracy
(Between 40K to 8M record samples) | 96% | 91% | 84% | 65-85%* |
Software Speed | Very Fast | Fast | Fast | Slow |
Purchasing / Licensing Costing | 80 to 95% Below Competition | $370K+ | $220K+ | $250K+ |
Time to First Result | 15 Minutes | 2 Months+ | 2 Months+ | 3 Months+ |
Comments | Above tests were completed on 15 different product comparisons with university, government, and private companies (80K to 8M records). This includes the effect of false positives. | Need multi-threaded. in memory, no-SQL processing to optimize for speed and accuracy. Speed is important, the more match iterations you can run, the more accurate your results will be. | Includes base license costs. 2014 prices or later, in-house, includes salary + benefits. Note in-house implementations had a 10% chance of losing in-house personnel, so over 5 years half of the in-house implementations had lost the core member who ran and understood the matching program. | A metric for ease of use. This is the time to first result, not necessarily full cleansing. |
Solution Capabilities | |
|---|---|
Match Accuracy (Between 40K to 8M record samples) | Data Ladder: 96% IBM Quality Stage: 91% SAS Dataflux: 84% In-House Solution: 65-85%* |
Software Speed | Data Ladder:
Very Fast IBM Quality Stage: Fast SAS Dataflux: Fast In-House Solutions: Slow |
Purchasing / Licensing Costing | Data Ladder
80 to 95% Below Competition IBM Quality Stage $370K+ SAS Dataflux In-House Solutions $250K+ |
Time to First Result | Data Ladder:
15 Minutes IBM Quality Stage: 2 Months+ SAS Dataflux: In-House Solutions: 3 Months+ |
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La coincidencia de datos, también conocida como vinculación de registros, es un proceso de administración de datos que le permite identificar, combinar, depurar, enriquecer y perfilar con precisión los registros en diferentes fuentes de datos para la disponibilidad completa y actualizada en toda la empresa.
Los registros duplicados de la misma entidad pueden estar dispersos en sus repositorios de datos y aplicaciones, pero si tienen errores de ortografía, las variaciones multiculturales en nombres, apodos o alias, palabras adicionales, etc., las herramientas regulares de comparación de datos no podrán detectar el duplicados
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Para obtener una vista completa y precisa de los datos de toda la empresa, los administradores de datos deben colaborar y elaborar una estrategia de gobernabilidad de los datos, para unificar y comparar los registros de los sistemas de información y las aplicaciones que recopilan datos de los clientes. Esta estrategia garantiza que la calidad de los datos se aborde desde la raíz y que solo se publiquen registros dorados de sus datos en las aplicaciones ascendentes y descendentes. El resultado es una confusión reducida en todos los niveles de la organización al tratar con datos y un ROI más alto como resultado de una mayor confianza en sus datos mediante el uso de software de comparación de datos.
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