Cotejo de datos, deduplicación y resolución de entidades
Coincide 2 millones de registros en menos de 2 minutos gracias a algoritmos difusos configurables y a la resolución de entidades con tecnología de Senzing. Crea perfiles, depura, deduplica y fusiona datos de archivos, bases de datos y sistemas CRM. Disponible en modalidades SaaS y de instalación local.
Sin compromiso. Prueba gratuita disponible.
Opciones de despliegue de Match Data Pro
SaaS (Alojamos)
On-Premise/Nube privada
(Usted aloja)
Comparación difusa de datos mediante IA de nivel empresarial
- Concordancia flexible basada en reglas para obtener la máxima precisión.
- Sugerencias de definiciones de partidos basadas en la inteligencia artificial
- Identifique y elimine los duplicados en cuestión de segundos con una deduplicación sencilla.
- Correspondencia difusa entre fuentes de datos ilimitadas
- Sobrescribir y fusionar datos dentro de grupos y crear un Golden Record
- Ajuste de la correspondencia de datos con puntuación y agrupación de correspondencias patentadas
- Comparar decenas de millones de registros en cuestión de minutos
- Validación de los resultados de la IA en casos extremos
Estadísticas de coincidencia aproximada
| Tamaño del conjunto de datos | Índice de coincidencias | Plazo de tramitación | Rendimiento (grabaciones/segundo) | Retirada del mercado | Precisión | F1 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1M | 10% | 30s | ~33,300 | 100% | 100% | 100% |
| 1M | 30% | 90s | ~11,100 | 100% | 99.5% | 99.7% |
| 1M | 90% | 180s | ~5,600 | 100% | 98% | 99.0% |
| 10M | 10% | 3 min | ~55,600 | 100% | 100% | 100% |
| 10M | 30% | 7 min | ~23,800 | 99% | 99.5% | 99.2% |
| 10M | 90% | 21 min | ~7,900 | 99% | 98% | 98.5% |
| 50M | 10% | 8 min | ~104,200 | 100% | 100% | 100% |
| 50M | 30% | 35 min | ~23,800 | 99% | 99.5% | 99.2% |
| 50M | 90% | 90 min | ~9,300 | 98% | 98% | 98.0% |
| 100M | 10% | 40 min | ~41,700 | 100% | 100% | 100% |
| 100M | 30% | 2 h 10 min | ~12,800 | 98% | 99.5% | 98.7% |
| 100M | 90% | 5h | ~5,600 | 98% | 98% | 98.0% |
Gestión de datos basada en proyectos
- Importación y exportación de datos sin fisuras con conectores para bases de datos en la nube, archivos, JSON, Google Drive, Dropbox, OneDrive, SQL y archivos ZIP.
- Solución integral de perfilado de datos para analizar nulos, patrones, tipos, duplicados y anomalías: mejore la calidad de los datos antes de cotejarlos o limpiarlos.
- Potente limpieza de datos con las mejores prácticas de normalización, estandarización, formateo y eliminación de errores para preparar los datos para el cotejo.
- Software avanzado de concordancia difusa para detectar registros similares mediante una lógica personalizable, ideal para la deduplicación, la concordancia de datos y la resolución de entidades.
Reseñas y detalles del producto de Match Data Pro
En G2.com
"Resuelto el problema de la correspondencia compleja de datos difusos"
Director de Tecnología para Mercado Medio (51-1000 empleados)
¿Qué es lo que más te gusta de Match Data Pro?
El proceso paso a paso que guía al usuario a través del proceso de emparejamiento. El proceso sigue un patrón lógico para que el resultado final sea correcto. El emparejamiento de datos difusos es complejo y presenta múltiples permutaciones, pero Match Data Pro ha podido adaptarse a la complejidad de mis conjuntos de datos. Al ser un producto SaaS y local, dispongo de opciones según el usuario y el conjunto de datos. El equipo fue muy servicial durante la incorporación y la formación.
¿Qué problemas resuelve Match Data Pro y cómo le beneficia?
Emparejamiento de múltiples conjuntos de datos de manera oportuna y confiable.
He estado usando la plataforma durante aproximadamente 12 meses y debo decir que es muy fácil de usar.
Consultor Senior ERP Empresa (> 1000 emp.)
¿Qué es lo que más te gusta de Match Data Pro?
Cuenta con todas las herramientas necesarias para tus datos: creación de perfiles, limpieza, lógica difusa y mapeo. Mi favorita es la velocidad con la que la herramienta te permite estar lista y lista para usar en menos de un minuto para crear perfiles de datos.
La mayoría de las demás aplicaciones requieren una gran configuración y una curva de aprendizaje enorme.
La otra cosa es que el precio es muy fácil y claro.
Ben y James han sido excelentes al brindar apoyo y ayudar en lo que han podido.
¿Qué es lo que no te gusta de Match Data Pro?
Un poco más de videos de capacitación, pero estos ya están en producción y hay algunos más por salir.
¿Qué problemas resuelve Match Data Pro y cómo le beneficia?
Proporciona datos limpios con gran rapidez. Esto requiere el uso habitual de hojas de cálculo y causa retrasos, ya que los datos se procesan línea por línea. Sin embargo, con MDP se puede ver el conjunto completo de datos. Se captura cada campo y se proporciona un estado. También es fácil ver los errores con una vista rápida del archivo que muestra los datos reales.
No se necesita registro ni tarjeta de crédito
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Qué puede hacer
con
Match Data Pro
Match Data Pro no solo ofrece una función de comparación de datos difusade primer nivel, sino que está diseñado para que los flujos de trabajo con datos complejos sean más sencillos, más inteligentes y más colaborativos. Esto es lo que puedes esperar
Conecte y sincronice sin problemas datos de diversas fuentes, incluso de sistemas incompatibles,
para permitir una integración de datos unificada, automatizada y en tiempo real
.
Nuestras API e integraciones en la nube le permiten conectarse con las principales plataformas: Snowflake, Google Drive, OneDrive, Dropbox y otras fuentes de datos.
Aproveche los conectores prediseñados que funcionan con prácticamente cualquier formato de archivo o estructura de datos.
Administre todas sus integraciones y flujos de trabajo de datos desde un panel limpio e intuitivo, sin necesidad de codificación.
Mantenga sus datos sincronizados con las herramientas integradas de replicación y sincronización.
Encuentre y solucione rápidamente los problemas de datos
utilizando las herramientas integradas de
para crear perfiles, limpiar,
y supervisar la calidad de los datos.
Cree rápidamente vistas de 360 grados de sus clientes, proveedores o cualquier entidad comercial utilizando fuentes internas y externas.
Estandarice, limpie y elimine duplicados de registros a escala con reglas que evitan que datos incorrectos ingresen al sistema.
Automatice todo su proceso con flujos de trabajo fáciles de usar, reglas reutilizables, control de versiones, programación, webhooks y activadores de API REST.
Trabaje mejor en equipo asignando diferentes niveles de acceso y compartiendo flujos de trabajo de proyectos de forma segura en toda su organización.
Descubre información detallada sobre los datos
con nuestra herramienta de perfilado basada en IA
Descubre valiosos conocimientos sobre los datos con nuestra herramienta avanzada de análisis de perfiles. Con más de 25 métricas clave, te permite analizar a fondo la calidad de los datos y detectar problemas que deben abordarse. Nuestra herramienta ofrece un análisis detallado que te ayuda a identificar inconsistencias y anomalías de forma eficaz.
Mejora la gestión de tus datos con un resumen profesional generado por IA. Personaliza un informe en cuestión de segundos y crea fácilmente conclusiones prácticas gracias a la IA.
Limpieza y estandarización de datos para la IA
Transforme sus datos con facilidad
Libere todo el potencial de sus datos con nuestras herramientas de limpieza de mejores prácticas. Tanto si necesita normalizar los datos para informes específicos como garantizar que cumplen estándares de alta calidad, nuestro software de limpieza de datos irá más allá.
Limpieza de datos sin esfuerzo
Diga adiós a los errores e incoherencias en los datos. Nuestra sencilla interfaz de apuntar y hacer clic le ayuda a limpiar y normalizar sus datos de forma eficaz. Con más de 20 opciones personalizables, puede asegurarse de que sus datos son precisos, fiables y están listos para el análisis.
Ahorre tiempo con reglas reutilizables
¿Gestiona 10 fuentes de datos con los mismos problemas de calidad? Aplique sus reglas de limpieza de datos de una fuente a todas las demás en cuestión de segundos.
Creación automática de reglas con IA
Limpia tus datos automáticamente dejando que la IA analice tu perfil de datos y determine exactamente qué hay que limpiar. Limpia grandes conjuntos de datos en segundos.
Coincidencia precisa y configurable de datos difusos para sus datos
Consiga una coincidencia precisa de datos difusos con nuestra herramienta avanzada y configurable. Nuestro algoritmo personalizado gestiona pequeñas variaciones eficazmente mediante múltiples definiciones (declaraciones OR) y criterios (declaraciones AND) para garantizar una alta precisión. Compare sin problemas hasta un millón de registros en menos de 5 minutos, lo que lo hace perfecto para grandes conjuntos de datos.
Comparación de datos Características principales
Optimice su proceso de comparación de datos con nuestra potente herramienta de comparación de datos difusos.
Alta precisión
Se ha demostrado que nuestra lógica de emparejamiento y agrupación consigue más coincidencias que la competencia.
Configuración personalizada
Configure múltiples definiciones y criterios en ordet para cotejar datos incompletos e incoherentes.
Agrupación propietaria
La agrupación de partidos es importante cuando se necesita un resultado específico. Hemos desarrollado opciones que satisfacen las necesidades de cada caso de uso.
Opciones de puntuación
Somos la única herramienta del sector que ha desarrollado opciones de puntuación. Esto le permite ver la puntuación de la relación de múltiples maneras.
Procesamiento rápido
Compare hasta 1 millón de registros en menos de 5 minutos.
Automatización de proyectos
Interfaz fácil de creación de empleo
Match Data Pro guarda la configuración del proyecto, no los datos, para que pueda actualizar los datos de forma segura y reutilizar o volver a ejecutar los procesos bajo demanda. Es perfecto para tareas recurrentes como la deduplicación de clientes potenciales a partir del envío de formularios, la incorporación de listas o la correspondencia de múltiples fuentes.
Optimice la actualización de sus datos
Elimine el trabajo manual repetitivo con la automatización programada. Una vez configurado el proyecto, Match Data Pro le permite guardar la lógica, actualizar los datos y programarlo para que se ejecute automáticamente a los intervalos que prefiera.
Activar trabajos sin problemas
Tome el control total de sus flujos de trabajo de datos con nuestra potente API REST. Active trabajos guardados mediante programación, automatice la ejecución más allá de las ejecuciones programadas e integre Match Data Pro directamente en sus herramientas o aplicaciones internas.
Ejemplos de casos de uso de cotejo de datos
- Deduplicación de clientes entre sistemas: Identifique y fusione registros de clientes duplicados de distintos sistemas.
- Migración de CRM: Estandarice y haga coincidir los registros al realizar una migración de datos CRM.
- Detección de fraudes y análisis de riesgos: Identifique registros sospechosamente similares que puedan indicar fraude o manipulación de datos.
- Migración de datos y consolidación de sistemas: Estandarice y haga coincidir los registros al realizar una migración de datos CRM.
- Depuración de clientes potenciales en Marketing Automation: Haga coincidir y fusione clientes potenciales similares para garantizar la precisión de la segmentación y los informes.
- Cotejo de pólizas de seguros: Identifique pólizas duplicadas o solapadas con pequeños errores de introducción de datos.
- Cotejo de medios y atribución de derechos de autor: coteje los nombres de los colaboradores y las obras en las bases de datos musicales, editoriales y cinematográficas con los informes de reproducción de los consumidores.
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Vamos a empezar
¿Estás listo para ver cómo Match Data Pro puede simplificar tus operaciones de datos?
Preguntas frecuentes
¿Excel permite realizar búsquedas aproximadas?
Sí. Excel admite la búsqueda aproximada básica a través del complemento «Fuzzy Lookup», que compara valores de texto mediante algoritmos de similitud. Sin embargo, su rendimiento es limitado y no resulta ideal para conjuntos de datos de gran tamaño ni para lógicas de búsqueda complejas.
¿Cuál es un ejemplo de datos difusos?
Los datos imprecisos son aquellos que no son exactos, como los errores ortográficos, las abreviaturas o los formatos inconsistentes.
Ejemplo:
«Jon Smith», «John Smyth» y «J. Smith» se refieren todos a la misma persona, pero difieren ligeramente en la ortografía o la estructura.
¿Se pueden realizar búsquedas aproximadas en SQL?
Sí. SQL puede realizar comparaciones aproximadas mediante funciones como SOUNDEX o DIFFERENCE, o a través de algoritmos de similitud de cadenas como la distancia de Levenshtein o la de Jaro-Winkler. Sin embargo, el SQL nativo no está optimizado para realizar comparaciones aproximadas a gran escala.
¿Qué es la coincidencia aproximada en AML?
En el ámbito de la lucha contra el blanqueo de capitales (AML), la comparación aproximada se utiliza para detectar posibles coincidencias entre personas o entidades en las listas de vigilancia internacionales. Ayuda a identificar variaciones en nombres, direcciones u organizaciones que podrían indicar relaciones ocultas o de alto riesgo.
¿Qué es mejor que la búsqueda aproximada?
La coincidencia aproximada puede mejorarse mediante la resolución de entidades o enfoques híbridos asistidos por IA que combinan la coincidencia basada en reglas, los algoritmos fonéticos y la comparación de datos contextuales, con el fin de lograr una mayor precisión y reducir el número de falsos positivos.
¿Qué se entiende por «datos difusos»?
Los datos difusos son aquellos que no están claramente definidos, estructurados o son coherentes. Pueden contener errores, valores que faltan o incertidumbres que dificultan la correspondencia exacta. Las técnicas difusas se utilizan para interpretar estos datos de forma más inteligente.
¿Cómo se denomina también la búsqueda aproximada?
La coincidencia difusa también se conoce como coincidencia aproximada de cadenas, coincidencia probabilística o coincidencia por similitud. Todos estos términos describen métodos que identifican registros que son similares, pero no idénticos.
¿En qué consiste la técnica FCM?
FCM son las siglas de «Fuzzy C-Means», un algoritmo de agrupación que agrupa los puntos de datos en función de los grados de pertenencia, en lugar de asignaciones rígidas. Se utiliza ampliamente en el aprendizaje automático y la segmentación de datos.
¿Cuál es la diferencia entre la coincidencia exacta y la coincidencia aproximada?
La coincidencia exacta identifica los registros que son idénticos en todos los campos, mientras que la coincidencia aproximada permite coincidencias parciales basadas en puntuaciones de similitud. La coincidencia aproximada es más flexible, por lo que resulta ideal para datos desordenados o incoherentes.
¿Cuáles son los tres tipos de agrupamiento?
Los tres tipos principales de agrupación son:
Agrupación dura: asigna cada punto de datos a un único grupo.
Agrupación difusa: permite que los puntos de datos pertenezcan a varios grupos con probabilidades.
Agrupación jerárquica: crea agrupaciones anidadas basadas en la similitud de los datos.
¿Qué es una base de datos difusa?
Una base de datos difusa gestiona información imprecisa o incierta mediante la lógica difusa. En lugar de condiciones estrictas de verdadero/falso, almacena y procesa grados de verdad, lo que permite una consulta y un análisis de datos más flexibles.
¿Cómo funciona la búsqueda difusa?
La búsqueda difusa funciona comparando texto o cadenas de caracteres mediante métricas de similitud, como la distancia de Levenshtein o algoritmos basados en tokens. Estos determinan el grado de similitud entre dos cadenas y les asignan una puntuación de similitud.
¿Puede la IA mejorar la precisión de la búsqueda aproximada?
Sí. La IA puede mejorar la coincidencia aproximada al aprender patrones contextuales y optimizar los umbrales. En lugar de basarse en puntuaciones de similitud estáticas, los sistemas impulsados por IA se adaptan en función del tipo y la estructura de los datos que se comparan.
¿Qué papel desempeña la lógica difusa en el análisis de datos?
La lógica difusa ayuda a gestionar la ambigüedad en el análisis de datos. Asigna grados de similitud en lugar de resultados binarios (verdadero/falso), lo que permite a los analistas identificar patrones y relaciones que la lógica estricta pasaría por alto.
¿Cómo se mide la similitud entre cadenas de caracteres?
Entre los métodos más habituales se encuentran:
Distancia de Levenshtein: cuenta las modificaciones de caracteres necesarias.
Jaro-Winkler: se centra en la coincidencia de prefijos.
Similitud coseno: compara datos de texto vectorizados.
Estas técnicas arrojan una puntuación de similitud comprendida entre 0 y 1.
¿Qué provoca los errores de coincidencia aproximada?
Se producen errores cuando los umbrales son demasiado amplios o estrictos, o cuando los datos contienen abreviaturas, formatos incoherentes o falta contexto. Un preprocesamiento y un ajuste adecuados mejoran la precisión.
¿Cómo se utiliza la coincidencia aproximada en el marketing?
En marketing, la coincidencia aproximada identifica los clientes potenciales duplicados, fusiona los perfiles de los clientes y armoniza los datos de las campañas procedentes de múltiples fuentes, lo que permite disponer de sistemas CRM más limpios y una mejor segmentación.
¿Es la búsqueda aproximada escalable para el big data?
Las bibliotecas tradicionales de coincidencia difusa tienen dificultades para escalar debido a su coste computacional. Las implementaciones eficientes utilizan el procesamiento distribuido o la agrupación previa para gestionar millones de registros.
¿Qué sectores dependen más de la coincidencia aproximada?
Los sectores que dependen en gran medida de la precisión de los datos —como la sanidad, las finanzas, la administración pública y el comercio minorista— utilizan la coincidencia aproximada para la deduplicación, la detección de fraudes y la resolución de la identidad de los clientes.