{"id":63259,"date":"2018-04-20T00:00:00","date_gmt":"2018-04-20T04:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/importancia-de-la-limpieza-de-datos-en-el-proceso-de-vinculacion-de-registros\/"},"modified":"2022-03-22T06:03:31","modified_gmt":"2022-03-22T06:03:31","slug":"importancia-de-la-limpieza-de-datos-en-el-proceso-de-vinculacion-de-registros","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/es\/importancia-de-la-limpieza-de-datos-en-el-proceso-de-vinculacion-de-registros\/","title":{"rendered":"Importancia de la limpieza de datos en el proceso de vinculaci\u00f3n de registros"},"content":{"rendered":"

<\/h2>\n

\u00bfQu\u00e9 es la vinculaci\u00f3n de registros?<\/h2>\n

El procedimiento de recoger todos los datos asociados a una misma persona y dispersos en los m\u00faltiples conjuntos de informaci\u00f3n, y colocarlos en un solo lugar se identifica como vinculaci\u00f3n de registros. Este procedimiento de vinculaci\u00f3n de registros es significativo en una situaci\u00f3n en la que no se dispone de identificadores sobre la base de un \u00fanico individuo. En estas circunstancias, la vinculaci\u00f3n de los registros se lleva a cabo con el uso de una t\u00e9cnica probabil\u00edstica o cualquier otra que sea capaz de comparar estad\u00edsticas de identificaci\u00f3n personal, por ejemplo, el nombre y la direcci\u00f3n, que tambi\u00e9n pueden implicar la posibilidad de error o pueden cambiar con el tiempo.<\/p>\n

Comparaci\u00f3n detallada de las estrategias utilizadas en la vinculaci\u00f3n de registros<\/h2>\n

La vinculaci\u00f3n de registros se lleva a cabo principalmente en un entorno organizativo o comercial. Es necesario para eliminar los registros id\u00e9nticos de un conjunto de registros con informaci\u00f3n de personas. Los m\u00e9todos utilizados en la vinculaci\u00f3n de registros se sit\u00faan en un rango entre las estrategias probabil\u00edsticas y las deterministas. Una estrategia probabil\u00edstica hace uso de una serie de campos entre los conjuntos de informaci\u00f3n para determinar las probabilidades de similitudes entre ambos registros de datos. Estas probabilidades se ilustran como peso o puntuaci\u00f3n de probabilidad que se considera para cada conjunto de informaci\u00f3n mientras se comparan. En caso de que la puntuaci\u00f3n final de un par de registros sea superior a un umbral de coincidencia definido, se considera que son los registros que est\u00e1n asociados a la misma persona. Por lo tanto, la estrategia probabil\u00edstica concuerda con la imprevisibilidad entre los conjuntos de informaci\u00f3n con similitudes perdidas. Esto significa que tiene la capacidad de relacionar registros de informaci\u00f3n con errores en los campos de vinculaci\u00f3n. Por otro lado, las estrategias deterministas para la vinculaci\u00f3n de registros van desde las simples conexiones de bases de datos mediante un identificador de entidad fiable hasta la vinculaci\u00f3n algor\u00edtmica por pasos m\u00e1s compleja. Esto tambi\u00e9n implica pruebas adicionales para permitir la diferencia entre los registros de datos, que son similares. Esto significa que no depende de una similitud id\u00e9ntica del identificador de la entidad. Los m\u00e9todos de vinculaci\u00f3n probabil\u00edstica son comparativamente m\u00e1s potentes frente a los errores y, en consecuencia, proporcionan una mejor calidad de vinculaci\u00f3n de registros que las t\u00e9cnicas deterministas. Las estrategias probabil\u00edsticas tambi\u00e9n son m\u00e1s flexibles en una situaci\u00f3n en la que es necesario vincular los registros con grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es la limpieza de datos?<\/h2>\n

Para establecer el nivel \u00f3ptimo de excelencia de los enlaces, se han puesto en marcha una serie de estrategias de normalizaci\u00f3n y limpieza de datos en el \u00e1mbito operativo de la vinculaci\u00f3n de registros. Estos m\u00e9todos son frecuentes en los paquetes de software de vincul<\/a> aci\u00f3n de registros y se utilizan habitualmente en todas las unidades de vinculaci\u00f3n de registros. Una fase de limpieza de datos suele liderar el proceso de vinculaci\u00f3n de registros, independientemente del m\u00e9todo de vinculaci\u00f3n que se utilice.
\nLa limpieza de datos<\/a> se identifica ocasionalmente con la depuraci\u00f3n<\/a> o normalizaci\u00f3n<\/a> de datos. Se asocia a la modificaci\u00f3n, eliminaci\u00f3n o cambio de campos en funci\u00f3n de sus valores. Estos nuevos valores mejorar\u00e1n la calidad de la informaci\u00f3n y, por tanto, la har\u00e1n m\u00e1s valiosa para el procedimiento de vinculaci\u00f3n de registros. El aumento de la excelencia de los registros primarios de informaci\u00f3n se traduce en un mayor nivel de calidad del procedimiento de vinculaci\u00f3n. Un mayor volumen de datos de identificaci\u00f3n personal aumenta ampliamente la validez de los resultados de la vinculaci\u00f3n.
\nLa limpieza de datos se ha identificado como una de las formas fundamentales de mejorar la calidad de la vinculaci\u00f3n de los registros en una situaci\u00f3n en la que no se dispone de estad\u00edsticas personales intensamente clasificadas. La limpieza de datos es una de las etapas cruciales en el procedimiento de vinculaci\u00f3n de registros que puede suponer la mayor parte de la lucha de la vinculaci\u00f3n de registros en s\u00ed. Los conjuntos de datos con una mayor solidez permiten mejorar los resultados de la vinculaci\u00f3n de registros.<\/p>\n

Estrategias de limpieza de datos<\/h2>\n

Cuando se trata de la vinculaci\u00f3n de registros, se utiliza una amplia gama de m\u00e9todos de limpieza de datos<\/a>. Algunas estrategias de limpieza de datos tratan de aumentar el n\u00famero de variables separando los campos de texto libre. Otras estrategias de limpieza de datos simplemente persiguen cambiar las variables en una ilustraci\u00f3n particular sin hacer ning\u00fan cambio en la informaci\u00f3n real. Se prev\u00e9 que algunas de las otras t\u00e9cnicas adicionales modifiquen los datos de los campos. Esto puede hacerse eliminando los valores no v\u00e1lidos, alterando los valores o asignando valores a los campos vac\u00edos.<\/p>\n

Limpieza de datos y calidad de la vinculaci\u00f3n de los registros<\/h2>\n

En un marco de vinculaci\u00f3n de registros, el objetivo de la limpieza de datos es mejorar la excelencia de la vinculaci\u00f3n. Esto incluye minimizar el n\u00famero de todos esos dos registros, que se clasifican err\u00f3neamente como asociados a una sola persona y todos esos dos registros que se colocan err\u00f3neamente como no relacionados con una sola persona. Estos errores se suelen identificar como falsos positivos y falsos negativos, respectivamente. En ausencia de una limpieza de datos, es posible que no se descubra un n\u00famero de registros realmente coincidentes debido a que las cualidades relevantes pueden no ser adecuadamente iguales.
\nLas estrategias de limpieza de datos suelen minimizar la incoherencia entre los dos valores del campo en cuesti\u00f3n. Al eliminar los apodos, se encontrar\u00e1 una colecci\u00f3n m\u00e1s reducida de nombres entre los registros de informaci\u00f3n. Del mismo modo, al eliminar las disimilitudes por la puntuaci\u00f3n, se eliminar\u00e1 otra incoherencia. Esto lleva a encontrar un gran volumen de similitudes apropiadas, como se preve\u00eda.
\nLa limpieza de datos es un proceso valioso por su capacidad de mejorar la calidad de la vinculaci\u00f3n de los registros. La limpieza de datos incorpora una amplia gama de t\u00e9cnicas que se adaptan a situaciones concretas. Esto incluye el uso de un nuevo algoritmo, que identifica y corrige la mayor\u00eda de los tipos de error y las complicaciones previstas. El algoritmo es capaz de limpiar los datos junto con el tratamiento de todas las inexactitudes y discrepancias en los registros de informaci\u00f3n o los valores de los campos especificados. A la hora de utilizar estas t\u00e9cnicas, es importante tener mucho cuidado. La importancia de obtener datos con mayor calidad es m\u00e1s importante que el tiempo necesario para procesar un gran volumen de datos. Por lo tanto, el objetivo principal es mantener datos de alta calidad. Como parte integrante del proceso de vinculaci\u00f3n de registros, se puede reconocer que la limpieza de datos va a mejorar la calidad general.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

\u00bfQu\u00e9 es la vinculaci\u00f3n de registros? El procedimiento de recoger todos los datos asociados a una misma persona y dispersos en los m\u00faltiples conjuntos de informaci\u00f3n, y colocarlos en un solo lugar se identifica como vinculaci\u00f3n de registros. 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