{"id":62979,"date":"2021-03-29T00:00:00","date_gmt":"2021-03-29T04:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/por-que-la-coincidencia-de-direcciones-difusa-es-fundamental-para-limpiar-las-listas\/"},"modified":"2026-01-01T11:50:53","modified_gmt":"2026-01-01T16:50:53","slug":"por-que-la-coincidencia-de-direcciones-difusa-es-fundamental-para-limpiar-las-listas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/es\/por-que-la-coincidencia-de-direcciones-difusa-es-fundamental-para-limpiar-las-listas\/","title":{"rendered":"Por qu\u00e9 la coincidencia de direcciones difusa es fundamental para limpiar las listas"},"content":{"rendered":"

Si la idea de cotejar las direcciones de media docena de fuentes se le ha pasado por la cabeza alguna vez, sabr\u00e1 que es cualquier cosa menos un paseo por el parque. Tienes miles (si no millones) de direcciones almacenadas en PDFs, archivos de Excel, bases de datos – la mayor parte de las cuales no corresponden a ning\u00fan formato espec\u00edfico. Usted pasa largas y frustrantes horas para vincular los registros<\/a>, pero -para colmo de males- sus esfuerzos de introducci\u00f3n manual agravan los errores de datos, ahog\u00e1ndole a\u00fan m\u00e1s en el caos.<\/p>\n

Por muy importantes que sean las listas de direcciones limpias para sus necesidades empresariales m\u00e1s amplias, la comparaci\u00f3n de direcciones de calidad mediante algoritmos difusos puede resultar un m\u00e9todo mucho m\u00e1s eficaz. Veamos por qu\u00e9 es as\u00ed.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es la concordancia de direcciones? <\/b><\/h3>\n

El cotejo de direcciones (tambi\u00e9n conocido como geocodificaci\u00f3n de direcciones) es el proceso de determinar los detalles de la ubicaci\u00f3n espacial en forma de coordenadas de localizaci\u00f3n (por ejemplo, longitud y latitud, UTM, local, plano del Estado y m\u00e1s) para una direcci\u00f3n dada. Por ejemplo, la coincidencia de direcciones puede utilizar los campos Direcci\u00f3n, Ciudad, Estado y C\u00f3digo postal para obtener el Plus 4, el D\u00edgito de control del punto de entrega, la Latitud de geocodificaci\u00f3n y la Longitud de geocodificaci\u00f3n, tal y como se muestra en la Figura 1.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

La parte de cotejo consiste en cotejar las direcciones almacenadas en una fuente de datos con un conjunto de datos de referencia espacial (como c\u00f3digos postales, calles, parcelas, ciudad, etc.). Las direcciones se analizan en incrementos m\u00e1s peque\u00f1os que luego se comparan con los detalles de las direcciones en el conjunto de datos de referencia.<\/p>\n

Una vez que la direcci\u00f3n coincide con los datos de referencia espacial, se interpola o se le asignan coordenadas cartogr\u00e1ficas mediante un valor estimado.<\/p>\n

En el caso de los grandes negocios y empresas, esto puede extenderse a la coincidencia de direcciones a trav\u00e9s de fuentes de datos dispares para identificar las direcciones redundantes y duplicadas para determinar una visi\u00f3n \u00fanica del cliente<\/a>.<\/p>\n

Aplicaciones de la concordancia de direcciones <\/b><\/h3>\n

El cotejo de direcciones es utilizado por empresas de un amplio espectro de sectores, desde el marketing y el sector inmobiliario hasta la polic\u00eda y las escuelas. He aqu\u00ed algunos ejemplos:<\/p>\n

    \n
  1. An\u00e1lisis de marketing para el \u00e1rea de servicio: Una empresa de servicios de entrega quiere conocer las calles con m\u00e1s pedidos para minimizar el radio de entrega en torno a grupos de localidades espec\u00edficas.<\/li>\n
  2. An\u00e1lisis de la delincuencia por localidades: Un departamento de polic\u00eda puede querer comprobar qu\u00e9 lugares dentro y fuera de las ciudades tienen los mayores \u00edndices de delincuencia para asignar los recursos presupuestarios y de personal en consecuencia.<\/li>\n
  3. Gesti\u00f3n de los datos de los clientes: Las empresas que deciden invertir en una visi\u00f3n hol\u00edstica de sus clientes, desde detalles como los patrones de compra hasta la informaci\u00f3n demogr\u00e1fica, incluyendo la calle, la direcci\u00f3n y la ubicaci\u00f3n, todo lo cual puede utilizar para la segmentaci\u00f3n.<\/li>\n
  4. Autobuses para escolares: los colegios tambi\u00e9n encontrar\u00e1n \u00fatil el cotejo de direcciones para identificar el n\u00famero de autobuses para todos los escolares.<\/li>\n<\/ol>\n

    Correspondencia de direcciones determinista <\/b><\/h3>\n

    El cotejo de direcciones, como cualquier otro tipo de cotejo de datos<\/a>, depende del cotejo determinista y probabil\u00edstico para obtener una alta precisi\u00f3n de cotejo, como se muestra en la Figura 2<\/a>.<\/p>\n

    \"\"<\/p>\n

    Las coincidencias deterministas o exactas no suelen ser muy fiables, ya que las erratas, los errores ortogr\u00e1ficos, los espacios al final y al principio y otras anomal\u00edas pueden impedir que dos registros, por lo dem\u00e1s similares, coincidan con exactitud. Aunque los localizadores de direcciones que definen los par\u00e1metros para interpretar y hacer coincidir los datos de las direcciones con el fin de maximizar los valores de interpolaci\u00f3n es una buena pr\u00e1ctica, sigue existiendo el problema de la coincidencia exacta.<\/p>\n

    El caso de los formatos de direcci\u00f3n variados y de las direcciones sin orden establecido complica el cotejo de direcciones. Las direcciones relativas, en comparaci\u00f3n con las absolutas, pueden hacer que la b\u00fasqueda de coincidencias exactas sea mucho m\u00e1s dif\u00edcil y lenta.<\/p>\n

    Un ejemplo de direcci\u00f3n absoluta puede ser:<\/p>\n

    11400 West Olympic Boulevard 200<\/p>\n

    122 Main Street, Nueva York, NY 10030<\/p>\n

    Una direcci\u00f3n relativa, en cambio, puede serlo:<\/p>\n

    Frente al centro comercial de la ciudad<\/p>\n

    Al otro lado de la calle<\/p>\n

    Detr\u00e1s del hito principal<\/p>\n

    En el caso de la concordancia determinista, las direcciones relativas como la mostrada anteriormente no se cotejar\u00e1n exactamente con los datos de referencia utilizados que consisten en otras ubicaciones espaciales.<\/p>\n

    \u00bfEn qu\u00e9 se diferencia la concordancia de direcciones difusa? <\/b><\/h3>\n

    La l\u00f3gica difusa o fuzzy matching<\/a> es un conjunto de algoritmos que permiten hacer coincidir las direcciones bas\u00e1ndose en la probabilidad y no en una l\u00f3gica de s\u00ed o no.<\/p>\n

    Esto significa que incluso las direcciones con una ligera variaci\u00f3n en la redacci\u00f3n que parecer\u00eda incorrecta a primera vista tienen una oportunidad de ser emparejadas, a diferencia de lo que ocurre en el caso de la coincidencia de direcciones determinista o exacta.<\/p>\n

    Algoritmos como la distancia Levensthein, la distancia Damerau-Levenshtein y otros ayudan a establecer la relevancia y a encontrar coincidencias no exactas con mucha m\u00e1s precisi\u00f3n.<\/p>\n

    Ventajas de la concordancia de direcciones difusa <\/b><\/h3>\n

    Como los algoritmos de l\u00f3gica difusa se basan en la concordancia probabil\u00edstica, son varias las ventajas que puede ofrecer para abordar la concordancia en las empresas. Entre ellas se encuentran:<\/p>\n

    Mayor precisi\u00f3n de las coincidencias: los algoritmos difusos proporcionan una mayor precisi\u00f3n de las coincidencias al vincular la informaci\u00f3n de las direcciones, como los n\u00fameros de los apartamentos y las direcciones, con otros datos de las direcciones que, de otro modo, se perder\u00edan por completo utilizando la coincidencia exacta.<\/p>\n

    Tiene en cuenta los errores de formato y las faltas de ortograf\u00eda: los algoritmos difusos tambi\u00e9n tienen en cuenta la informaci\u00f3n de las direcciones con m\u00faltiples anomal\u00edas para su cotejo. Por ejemplo, en el caso de \u00abMain Street\u00bb, las direcciones que contengan errores tipogr\u00e1ficos (por ejemplo, Man Street), inversiones (por ejemplo, Niam Street) y espacios iniciales (por ejemplo, Main Street) tambi\u00e9n pueden recogerse y cotejarse para una mejor normalizaci\u00f3n de las direcciones<\/a>.<\/p>\n

    \u00datil en ausencia de un identificador \u00fanico: a diferencia de la concordancia exacta que requiere un identificador \u00fanico (como el SSN o el correo electr\u00f3nico para ser consistente), la concordancia difusa es mucho m\u00e1s pr\u00e1ctica cuando se trata de datos sin ning\u00fan dato identificador \u00fanico consistente.<\/p>\n

    Limitaciones de la comparaci\u00f3n de direcciones difusa <\/b><\/h3>\n

    Por muy beneficioso que sea el emparejamiento difuso<\/a>, tiene su parte de inconvenientes y limitaciones. Algunas de ellas son:<\/p>\n

    No detecta las direcciones con variaciones fon\u00e9ticas: las variaciones fon\u00e9ticas, como la calle principal frente a la calle Mane, no pueden ser detectadas por los algoritmos difusos. Esto puede ser un problema, ya que muchos deletrean la informaci\u00f3n de la direcci\u00f3n bas\u00e1ndose en lo que suena y no en su ortograf\u00eda real.<\/p>\n

    Puede detectar variaciones incorrectas en las coincidencias: aunque es \u00fatil para detectar coincidencias con ligeras erratas y otras variaciones, tambi\u00e9n puede incluir falsos positivos (por ejemplo, la calle Maple y la calle Staple) que son err\u00f3neos en su coincidencia.<\/p>\n

    C\u00f3mo utiliza DataMatch Enterprise la concordancia de direcciones difusa<\/b><\/h3>\n

    Data Ladder’s DataMatch Enterprise (DME)<\/a> es una soluci\u00f3n de cotejo de direcciones con certificaci\u00f3n CASS que utiliza una amplia gama de algoritmos de cotejo difusos (por ejemplo, distancia Levensthein, distancia Damerau-Levenshtein, distancia Jaro-Wrinkler, \u00edndice Jaccard, etc.) junto con el cotejo fon\u00e9tico para establecer una mayor precisi\u00f3n de cotejo.<\/p>\n

    El ISD analiza los datos de las direcciones en diferentes incrementos m\u00e1s peque\u00f1os, como el n\u00famero de la calle, el nombre, el nombre de la ciudad y otros detalles que coteja con su base de datos de USPS para la verificaci\u00f3n<\/a> y normalizaci\u00f3n de las direcciones.<\/p>\n

    Si desea m\u00e1s informaci\u00f3n sobre el ISD, consulte la secci\u00f3n de coincidencia de direcciones o p\u00f3ngase en contacto con nosotros<\/a> para cualquier consulta.<\/p>\n

    \"\"<\/p>\n

    C\u00f3mo funcionan las mejores soluciones de concordancia difusa de su clase: Combinando algoritmos establecidos y propios<\/b><\/p>\n


    \nDescargar
    \n<\/a><\/p>\n

    Inicie su prueba gratuita hoy mismo<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Si la idea de cotejar las direcciones de media docena de fuentes se le ha pasado por la cabeza alguna vez, sabr\u00e1 que es cualquier cosa menos un paseo por el parque. 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