Software de resolución de entidades
Vincule sin problemas los registros en cuestión de segundos a través de millones de puntos de datos procedentes de fuentes dispares. Aproveche un conjunto de algoritmos de coincidencia difusa para obtener coincidencias precisas con un mínimo de falsos positivos.
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Definición
¿Qué es la resolución de entidades?
La resolución de entidades es un proceso básico de calidad de datos que se utiliza para identificar los registros que se refieren a la misma entidad dentro de las fuentes de datos o entre ellas. Esto puede hacerse con fines de deduplicación y limpieza, o para enriquecer y crear registros dorados que absorban fragmentos de entidades en toda la empresa y creen un perfil de entidad unificado.
A medida que los datos crecen a una velocidad inesperada, el proceso de resolución de entidades también se complica. Es difícil encontrar atributos de identificación única que residan en distintas bases de datos para las mismas entidades. Por ello, en los ámbitos de la detección de delitos, la aplicación de la ley, las finanzas y los seguros, etc., se requieren capacidades complejas y especializadas de limpieza, cotejo y fusión de datos.
Proceso
¿Cómo funciona la resolución de entidades?
Ingestión
Reunir los datos en un solo lugar, ya que están dispersos en fuentes dispares, y resolver cualquier cambio conflictivo en los esquemas de las bases de datos para permitir su posterior procesamiento.
Normalización de datos
Solucionar los problemas de estandarización de datos señalados en el paso anterior, incluyendo el relleno de datos vacíos, la sustitución de información inexacta o no válida, la estandarización de valores con respecto a patrones y formatos definidos, etc.
Canonicalización
Combinar la información de los registros duplicados con la ayuda de reglas canónicas, de modo que la máxima información se combine en un registro dorado que represente la integridad de esa entidad.
Descubrimiento de datos
Descubrir y resaltar cualquier anomalía estadística que pueda estar presente en forma de valores de datos faltantes, incompletos o inválidos.
Vinculación de registros de entidades
Cotejar los registros dentro de las bases de datos y entre ellas, e identificar los registros potenciales que se relacionan con la misma entidad. Los conjuntos de datos suelen carecer de atributos estandarizados de identificación única, por lo que puede ser necesaria una combinación de algoritmos inteligentes de coincidencia difusa para aumentar la precisión.
Canonicalización
Combinar la información de los registros duplicados con la ayuda de reglas canónicas, de modo que la máxima información se combine en un registro dorado que represente la integridad de esa entidad.
Solución
Deje que Data Ladder se encargue del proceso de resolución de su entidad
Vea DataMatch Enterprise en funcionamiento
DataMatch Enterprise es un software de depuración de datos altamente visual e intuitivo que tiene el conjunto de funciones para inspeccionar, conciliar y eliminar errores de datos a escala de una manera intuitiva y asequible.
DataMatch aprovecha una gran cantidad de algoritmos patentados y estándar de la industria para detectar variaciones fonéticas, difusas , mal introducidas y abreviadas. El paquete le permite crear configuraciones escalables para la estandarización de datos , la deduplicación , el enlace de registros , la mejora y el enriquecimiento en conjuntos de datos de fuentes múltiples y dispares, como Excel, archivos de texto, repositorios basados en SQL y Hadoop y API.
Beneficios de negocio
¿Cómo puede beneficiarle la resolución de la entidad?
Resolución de la identidad del cliente
Concilie las identidades conflictivas creando perfiles de cliente unificados para realizar un seguimiento fiable de los clientes en las interacciones omnicanal.
Mejora del emparejamiento de pacientes
Garantice un diagnóstico y un tratamiento sanitario eficientes y oportunos haciendo coincidir correctamente las identificaciones de los pacientes con los registros de la HCE.
Prevención del fraude
Detectar actividades fraudulentas, como pagos atrasados o reclamaciones múltiples dentro o entre varios conjuntos de datos con identificadores únicos.
Reducción de los costes de adquisición de clientes
Elimine los duplicados de las listas de contactos, los CRM y las bases de datos para evitar gastos de marketing en clientes potenciales erróneos y redundantes.
Cumplimiento de la normativa
Coteje con precisión los conjuntos de datos con las listas de vigilancia para cumplir con las normas federales, incluyendo OFAC, KYC, AML, y mucho más.
Menor tiempo de percepción
Mejore el tiempo de visión de semanas a horas ahorrando cientos de horas de trabajo y complete los proyectos con semanas de antelación a los plazos.
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
En pocas palabras, una entidad es un objeto único que existe en el mundo real. Normalmente, en el ámbito de la gestión de datos, la palabra entidad se utiliza para describir a un individuo, cliente, empleado, producto, organización, etc.
A medida que los datos crecen exponencialmente, se requiere un proceso de resolución de entidades a gran escala que pueda: abarcar múltiples fuentes, trabajar con millones de entidades a la vez, incorporar diferencias de formatos y estándares de datos, así como agrupar y fusionar información para evitar la pérdida de datos.
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