{"id":63005,"date":"2021-02-02T00:00:00","date_gmt":"2021-02-02T05:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/utilizacion-de-la-concordancia-de-datos-para-resolver-los-problemas-de-resolucion-de-identidades\/"},"modified":"2022-03-08T12:01:37","modified_gmt":"2022-03-08T12:01:37","slug":"utilizacion-de-la-concordancia-de-datos-para-resolver-los-problemas-de-resolucion-de-identidades","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/es\/utilizacion-de-la-concordancia-de-datos-para-resolver-los-problemas-de-resolucion-de-identidades\/","title":{"rendered":"Utilizaci\u00f3n de la concordancia de datos para resolver los problemas de resoluci\u00f3n de identidades"},"content":{"rendered":"

Los consumidores interact\u00faan con una marca a trav\u00e9s de cientos de puntos de contacto entre dispositivos, plataformas y canales. Durante el viaje del comprador, los consumidores utilizan 3-4 dispositivos conectados a Internet. Y para 2021, se espera que la cifra aumente a 13 dispositivos. Este aumento exponencial del uso de los dispositivos indica tambi\u00e9n un aumento repentino de los datos. Esta afluencia de datos est\u00e1 exigiendo a las organizaciones que dispongan de estrategias de limpieza de datos<\/a> adecuadas para que sus datos organizativos se mantengan siempre actualizados, precisos y coherentes.<\/p>\n

Las empresas recopilan estos datos de varios puntos de contacto con el consumidor y los utilizan para dise\u00f1ar experiencias mejores y personalizadas para ellos. Y si los datos se recopilan mediante m\u00faltiples sistemas dispares -lo que ocurre normalmente hoy en d\u00eda-, resulta crucial realizar la resoluci\u00f3n de<\/a> identidades o entidades<\/a>.<\/p>\n

Resoluci\u00f3n de identidades: proceso de relacionar m\u00faltiples registros sobre la base de \u00abidentificadores \u00fanicos\u00bb, de manera que todos los registros coincidentes representen a un \u00fanico usuario\/entidad.<\/p><\/blockquote>\n

El proceso de resoluci\u00f3n de identidades produce una visi\u00f3n \u00fanica, precisa y de 360 grados de cada entidad, incluyendo todos sus registros de comportamiento, transacciones y compromisos conectados entre s\u00ed. De este modo, podr\u00e1 comprender todo el alcance del usuario en su conjunto, en lugar de intentar dar sentido a informaci\u00f3n dispar.<\/p>\n

\u00bfPor qu\u00e9 necesita su organizaci\u00f3n la resoluci\u00f3n de identidades?<\/b><\/h3>\n

Las organizaciones suelen malinterpretar la importancia real de la resoluci\u00f3n de entidades para su empresa. No se trata s\u00f3lo de dirigirse a un cliente potencial o a un cliente con su nombre de pila correcto en un correo electr\u00f3nico. Se trata m\u00e1s bien de dar un paso m\u00e1s consciente para conocer mejor a sus clientes potenciales y dise\u00f1ar experiencias personalizadas para ellos. Se trata de identificar patrones y comportamientos asociados a un mismo usuario a trav\u00e9s de varios sistemas de compromiso, y utilizarlo para maximizar el impacto de la marca y la conversi\u00f3n de clientes potenciales.<\/p>\n

Como se menciona en el estudio de Forrester: \u00bfEst\u00e1 su programa de identidad construido sobre un castillo de naipes?<\/a> aqu\u00ed est\u00e1n las 5 principales razones para implementar la resoluci\u00f3n de entidades a sus bases de datos:<\/p>\n

    \n
  1. Perfiles m\u00e1s completos de sus clientes potenciales, prospectos y clientes, que le permiten dise\u00f1ar experiencias mejores y personalizadas seg\u00fan sus patrones de comportamiento y preferencias.<\/li>\n
  2. Mejores controles de datos y seguridad sobre sus datos organizativos, que le permiten seguir las normas y directrices de cumplimiento de datos<\/a>, como GDPR, CCPA e HIPAA, etc.<\/li>\n
  3. Oportunidades para realizar ventas adicionales y cruzadas de sus productos y servicios a los clientes existentes, y dar forma a la trayectoria del cliente ofreciendo recomendaciones pertinentes.<\/li>\n
  4. Medici\u00f3n m\u00e1s precisa y eficaz del marketing, como los clientes potenciales cualificados, las tasas de conversi\u00f3n de clientes potenciales, el retorno de la inversi\u00f3n en marketing y el compromiso de los clientes, etc.<\/li>\n
  5. Mejora de los an\u00e1lisis de datos que ofrecen una visi\u00f3n precisa, completa y coherente de la imagen, la percepci\u00f3n y la experiencia de la marca.<\/li>\n<\/ol>\n

    \u00bfC\u00f3mo se realiza la resoluci\u00f3n de identidades? <\/b><\/h3>\n

    Un proceso de resoluci\u00f3n de identidad relaciona tres tipos de informaci\u00f3n sobre un individuo:<\/p>\n

    Informaci\u00f3n terrestre: implica la informaci\u00f3n de contacto personal de un usuario, como el nombre, la direcci\u00f3n de casa y del trabajo, el n\u00famero de tel\u00e9fono, etc.
    \nInformaci\u00f3n de los dispositivos: implica datos de IP u otra informaci\u00f3n que identifique de forma exclusiva los dispositivos que est\u00e1n asociados a un usuario.
    \nInformaci\u00f3n digital: incluye direcciones de correo electr\u00f3nico, perfiles en redes sociales, visitas a sitios web, clics en CTA, descargas de recursos, etc.<\/p>\n

    El proceso de resoluci\u00f3n de la identidad tiene los siguientes cinco pasos:<\/p>\n

    Paso 1: Identificar las variables que representan una entidad: <\/b><\/h4>\n

    Consiste en identificar las diferentes plataformas, canales y dispositivos que utiliza una entidad durante su viaje de compra.<\/p>\n

    Paso 2: Trazar todas las interacciones de los usuarios <\/b><\/h4>\n

    En este paso, la informaci\u00f3n recopilada en el paso 1 se relaciona para construir varias interacciones o puntos de contacto que un usuario tuvo con su marca.<\/p>\n

    Paso 3: Construir el recorrido del comprador mediante la concordancia de datos <\/b><\/h4>\n

    Ahora que ha identificado todos los puntos de contacto de un usuario, es el momento de relacionar las diferentes interacciones para comprender el recorrido completo del comprador. Este paso requiere que se realice la correspondencia de registros de datos de todas estas interacciones para poder evaluar cu\u00e1les de ellas pertenecen a la misma entidad.<\/p>\n

    En pocos casos, este cotejo de datos<\/a> es bastante sencillo, ya que siempre hay alguna informaci\u00f3n que es \u00fanica para cada registro, como el correo electr\u00f3nico o la direcci\u00f3n IP. Pero en los casos en los que no existen identificadores \u00fanicos, es necesario implementar complejos algoritmos de cotejo de datos para realizar cotejos fon\u00e9ticos, num\u00e9ricos o difusos<\/a>.<\/p>\n

    Paso 4: Validaci\u00f3n de los resultados coincidentes <\/b><\/h4>\n

    En este paso, hay que verificar que las interacciones que se etiquetan como pertenecientes al mismo individuo parecen adecuadas, y decidir por las interacciones que quedan sin emparejar.<\/p>\n

    Paso 5: Crear el disco de oro <\/b><\/h4>\n

    Sobre la base de los resultados cotejados y validados, ahora puede crear un registro dorado maestro que sirva como \u00fanica fuente de verdad que muestre el recorrido completo de sus clientes potenciales, prospectos y clientes. Esto se convierte en el motor de todos sus esfuerzos de marketing y ventas, ya que proporciona una visi\u00f3n precisa, correcta y coherente de los datos.<\/p>\n

    Desaf\u00edos a superar en la resoluci\u00f3n de las entidades <\/b><\/h3>\n

    El proceso de resoluci\u00f3n de la identidad es bastante sencillo. Pero hay m\u00faltiples retos que se encuentran al realizar estos pasos. A continuaci\u00f3n se enumeran los retos m\u00e1s importantes:<\/p>\n

    Identificadores \u00fanicos ausentes, incompletos o incoherentes <\/b><\/h4>\n

    Como se explica en el proceso anterior, todas las interacciones del usuario se relacionan entre s\u00ed para construir el recorrido completo del comprador. Esto se lleva a cabo a partir de los campos de datos que identifican de forma exclusiva a la entidad, como la direcci\u00f3n de correo electr\u00f3nico, la informaci\u00f3n IP del dispositivo, etc. Pero es bastante dif\u00edcil tener identificadores \u00fanicos completos y coherentes en todos los conjuntos de datos procedentes de varios sistemas de compromiso. A continuaci\u00f3n se exponen algunas situaciones que deben resolverse antes de que pueda producirse un cotejo de datos preciso:<\/p>\n

      \n
    1. Losidentificadores \u00fanicos existen pero est\u00e1n incompletos:<\/b> esto sucede cuando varios sistemas no logran captar los campos de datos de identificaci\u00f3n \u00fanica para algunas interacciones de los usuarios debido a cualquier raz\u00f3n.<\/li>\n
    2. Existen identificadores \u00fanicos, pero son incoherentes:<\/b> esto sucede cuando se integran datos de varios sistemas para completar el recorrido del comprador. En este caso, tiene identificadores \u00fanicos en cada conjunto de datos, pero no son los mismos. Puede que una aplicaci\u00f3n utilice la direcci\u00f3n de correo electr\u00f3nico para identificar a un usuario, mientras que la otra aplicaci\u00f3n utiliza la direcci\u00f3n IP.<\/li>\n
    3. Losidentificadores \u00fanicos no existen en absoluto: <\/b>en este caso, hay que combinar diferentes campos para identificar de forma \u00fanica una interacci\u00f3n. Por ejemplo, el campo nombre junto con el tel\u00e9fono de contacto o la direcci\u00f3n postal, pueden dar unicidad a un registro de interacci\u00f3n con el usuario.<\/li>\n<\/ol>\n

      Datos poco limpios y no estandarizados<\/b><\/h4>\n

      La mala calidad de los datos es otro problema com\u00fan asociado a la resoluci\u00f3n de entidades. Para que sus registros sean comparables y puedan resolverse para formar entidades, necesita datos limpios y estandarizados<\/a>. Para ello, debe asegurarse de que sus registros de datos contienen informaci\u00f3n precisa, completa, coherente, \u00fanica, v\u00e1lida y actualizada. Si sus registros de datos no est\u00e1n a la altura de estas seis dimensiones cr\u00edticas de la calidad de los datos, espere que sus entidades resueltas tengan niveles de precisi\u00f3n muy bajos.<\/p>\n

      Complejidad computacional <\/b><\/h4>\n

      Cuando consideramos la resoluci\u00f3n de entidades, significa comparar los registros de datos para evaluar qu\u00e9 registros pertenecen al mismo individuo. En este proceso, cada registro de datos debe compararse con todos los dem\u00e1s registros del mismo conjunto de datos. Y como la mayor\u00eda de las organizaciones utilizan m\u00faltiples aplicaciones de datos que rastrean las interacciones de los usuarios, un solo registro tambi\u00e9n se compara con todos los registros presentes en m\u00faltiples conjuntos de datos.<\/p>\n

      Se espera que la complejidad computacional de estas comparaciones crezca de forma cuadr\u00e1tica a medida que aumenta el tama\u00f1o de la base de datos. Esto indica que su proceso de resoluci\u00f3n de identidades debe llevarse a cabo mediante un sistema de datos que pueda soportar una potencia computacional tan compleja.<\/p>\n

      Ajuste de los algoritmos de comparaci\u00f3n de registros para maximizar la precisi\u00f3n <\/b><\/h4>\n

      Dado que los algoritmos de comparaci\u00f3n de datos deben ajustarse para lograr la m\u00e1xima precisi\u00f3n en un conjunto de datos determinado, es un reto abrumador garantizar el menor n\u00famero de falsos positivos y negativos con sus variables ajustadas.<\/p>\n

      Uno de los principales problemas de la resoluci\u00f3n de entidades es la cantidad de esfuerzo que supone revisar manualmente cada registro clasificado incorrectamente o dejado sin emparejar. Los m\u00e9todos tradicionales de cotejo de datos que se basan \u00fanicamente en algoritmos deterministas hacen poco para aliviar a las empresas de este dilema. Adem\u00e1s, no permiten un f\u00e1cil ajuste fino, lo que dificulta que el usuario obtenga realmente resultados optimizados.<\/p>\n

      Utilizaci\u00f3n de un motor de limpieza y cotejo de datos de autoservicio para la resoluci\u00f3n de identidades<\/b><\/h3>\n

      Repasamos todo el proceso de resoluci\u00f3n de identidades, as\u00ed como los retos que se suelen encontrar durante su aplicaci\u00f3n. Se pueden utilizar m\u00faltiples soluciones y sistemas para superar estos retos, pero la decisi\u00f3n inteligente es adaptar una herramienta automatizada de autoservicio que realice varios pasos de perfilado de datos<\/a>, limpieza<\/a>, correspondencia, deduplicaci\u00f3n<\/a> y fusi\u00f3n de datos<\/a>, todo junto en una \u00fanica plataforma.<\/p>\n

      El cotejo de datos forma parte del marco de gesti\u00f3n de la calidad de los datos<\/a> de DataMatch Enterprise, que permite a los usuarios cotejar, fusionar y deduplicar registros de m\u00faltiples fuentes de datos. Lo que hace que el ISD sea \u00fanico es su capacidad de permitir la conexi\u00f3n simult\u00e1nea de m\u00faltiples fuentes de datos para su cotejo en todas ellas.<\/p>\n

      Construido sobre algoritmos inteligentes de aprendizaje autom\u00e1tico, DataMatch Enterprise<\/a> de Data Ladder devuelve una tasa de precisi\u00f3n de coincidencia del 95 – 100%, ya que utiliza varios algoritmos a la vez para evaluar los patrones de datos para posibles coincidencias. El software tambi\u00e9n permite ajustar las coincidencias, dando al usuario oportunidades ilimitadas para refinar los datos<\/a>.<\/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>
      \n\"\"<\/p>\n

      Resoluci\u00f3n de identidad para las instituciones del gobierno y del sector p\u00fablico<\/strong><\/p>\n

      Lea este art\u00edculo t\u00e9cnico para ver c\u00f3mo hemos ayudado a las instituciones gubernamentales y p\u00fablicas a gestionar los retos de resoluci\u00f3n de identidades con nuestra s\u00f3lida soluci\u00f3n.<\/p>\n


      \nDescargar
      \n<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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