Software de estandarización de datos
Convierta datos de múltiples formatos y puntos de datos dispares en un formato coherente y utilizable para identificar valores atípicos y acelerar el análisis de datos.
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Definición
¿Qué es la estandarización de datos?
La estandarización de datos es el proceso de transformar datos en un formato estandarizado. Se logra mediante la realización de actividades de limpieza y estandarización de datos que producen una vista coherente y utilizable de los datos que provienen de múltiples fuentes dispares.
Las empresas utilizan en promedio más de 50 aplicaciones que tienen diferentes reglas y formatos para la entrada y el almacenamiento de datos. Además de eso, los errores humanos y los errores causan puntuación y uso de mayúsculas inconsistentes, entradas de datos no válidas, variaciones oscuras o múltiples de acrónimos, etc. Las organizaciones necesitan identificar y resolver tales inconsistencias implementando técnicas de estandarización de datos para garantizar una calidad de datos confiable.
Proceso
¿Cómo funciona la estandarización de datos?
Combinar y perfilar datos
Reúna los datos en un solo lugar y cree un informe de resumen de datos rápido para resaltar los valores faltantes, incompletos o no válidos presentes e identificar posibles oportunidades de limpieza de datos.
Analizar y fusionar columnas
Ejecute los campos de datos en un diccionario de palabras para identificar los elementos secundarios de los datos (como el nombre de la calle y el número de la calle para la dirección) y combine las columnas para seguir los formatos creados a medida.
Reconocimiento y validación de patrones
Reconozca patrones ocultos en sus columnas de datos, ejecute verificaciones de validación y transforme la información no válida para que todos los valores sigan el patrón estandarizado y aceptable.
Eliminar y reemplazar caracteres
Elimine y reemplace los espacios iniciales y finales , letras o números específicos, caracteres no imprimibles y más.
Transformar cajas de cartas
Transforme los casos de letras en cadenas para garantizar una vista uniforme y estandarizada en todos los registros de datos.
Utilice la herramienta Wordsmith
Obtenga las palabras más repetitivas que aparecen en un campo de datos y decida marcar, reemplazar o eliminar ciertas palabras para lograr la estandarización o preparar los datos para la comparacióny la deduplicación.
Solución
Deje que Data Ladder maneje la estandarización de sus datos
Vea DataMatch Enterprise en funcionamiento
DataMatch Enterprise es una herramienta de estandarización de datos altamente visual e intuitiva que tiene un conjunto de funciones para inspeccionar, conciliar y eliminar errores de datos a escala de una manera intuitiva y asequible.
DME ofrece una gran cantidad de funciones que hacen que su proceso de estandarización de datos sea más fácil, rápido e inteligente. Su Pattern Builder viene con una biblioteca de patrones incorporada, así como un diseñador visual de expresiones regulares de arrastrar y soltar para crear patrones personalizados. Además, DME también ofrece una amplia centralización de todas sus actividades de limpieza de datos, de modo que se puedan realizar las mismas actividades para registros antiguos, nuevos y futuros, sin poner ningún trabajo ni esfuerzo adicional.
Beneficios de negocio
¿Cómo puede beneficiarlo la estandarización de datos?
Enmascaramiento de datos para cumplimiento
Transforme los valores de los datos utilizando patrones y enmascare u oculte cualquier información confidencial o de identificación personal para garantizar el cumplimiento de los datos.
Identificar y eliminar duplicados
La uniformidad en los formatos y patrones facilita la precisión de los algoritmos de coincidencia para encontrar coincidencias fonéticas exactas, difusas, así como registros duplicados.
Mayor ROI de marketing
Analice nombres y direcciones o estandarice los formatos de registro de empresas, correos electrónicos y teléfonos en CRM para optimizar las campañas de correo electrónico y correo directo.
Mejorar la productividad de la fuerza laboral
Automatice la estandarización de datos en millones de registros para ahorrar ventas, datos y al equipo de TI cientos de horas en validación y supervisión.
Mejor toma de decisiones
La implementación de reglas de datos en toda la empresa permite a los gerentes tomar decisiones más informadas debido a errores y datos libres de duplicados.
Minimizar costos
Los datos consistentes y sin errores permiten evitar posibles pérdidas de ingresos debido al deterioro de los datos de CRM, los pagos en exceso de facturas y las sanciones por incumplimiento.
Comparemos
¿Qué tan precisa es nuestra solución?
Las implementaciones internas tienen un 10% de posibilidades de perder personal interno, por lo que durante 5 años, la mitad de las implementaciones internas pierden al miembro principal que ejecutó y entendió el programa de emparejamiento.
Se completaron pruebas detalladas en 15 comparaciones de productos diferentes con empresas universitarias, gubernamentales y privadas (registros de 80K a 8M), y se encontraron estos resultados: (Nota: esto incluye el efecto de los falsos positivos)
| Features of the solution | Data Ladder | IBM Quality Stage | SAS Dataflux | In-House Solutions | Comments |
|---|---|---|---|---|---|
| Match Accuracy (Between 40K to 8M record samples) | 96% | 91% | 84% | 65-85% | Multi-threaded, in-memory, no-SQL processing to optimize for speed and accuracy. Speed is important, because the more match iterations you can run, the more accurate your results will be. |
| Software Speed | Very Fast | Fast | Fast | Slow | A metric for ease of use. Here speed indicates time to first result, not necessary full cleansing. |
| Time to First Result | 15 Minutes | 2 Months+ | 2 Months+ | 3 Months+ | |
| Purchasing/Licensing Costing | 80 to 95% Below Competition | $370K+ | $220K+ | $250K+ | Includes base license costs. |
Preguntas frecuentes
¿Tienes más preguntas? Mira esto
El mayor desafío que se encuentra al estandarizar los datos es la integración de datos, ya que todos los proveedores tienen sus propios estándares de alojamiento de datos y reunir los datos y resolver las diferencias de esquema puede ser bastante difícil. Otro desafío importante es la repetibilidad y escalabilidad de las técnicas de estandarización de datos, lo que significa poder utilizar las mismas comprobaciones de limpieza de datos y validación de patrones para registros de datos antiguos y futuros.
Nuestra herramienta de estandarización de datos lo ayuda a perfilar primero sus datos para que pueda profundizar en ellos y ver posibles problemas que podrían afectar los informes. Una vez que comprenda sus datos, puede eliminar los caracteres extraños que no se ajustan al estándar de calidad de datos requerido y proceder a aplicar reglas de estandarización a escala utilizando funciones avanzadas como reconocimiento de patrones, bibliotecas integradas y búsqueda y reemplazo.
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