Resolución de entidades en el sector de los servicios financieros: KYC, AML y detección de fraudes
Entity resolution in financial services links fragmented customer and counterparty records across systems to power accurate KYC, AML screening, and fraud detection — with a full audit trail.
Perfilado de datos de IA: cómo el análisis automatizado soluciona los problemas de calidad de los datos antes de que te supongan un coste
AI data profiling automatically scans every dataset field, scores quality, and flags issues before cleansing runs. Free trial, no contract.
Calidad de los datos en los sistemas ERP: por qué es importante, problemas habituales y cómo mejorarla
La mala calidad de los datos del ERP afecta negativamente a las decisiones en materia de compras, finanzas y operaciones. Descubre los siete problemas más habituales relacionados con los datos del ERP y el proceso para solucionarlos antes de que se agraven.
La calidad de los datos en la asistencia sanitaria: cómo los datos erróneos afectan a los resultados de los pacientes
Data quality in healthcare affects patient safety and outcomes. Learn the four-stage pipeline for deduplication and entity resolution. Free trial, no contract.
El coste real de los registros duplicados: cuánto le cuesta a tu empresa disponer de datos erróneos
Los registros duplicados suponen a las organizaciones un coste medio de 15 millones de dólares al año en gastos innecesarios, análisis erróneos y errores operativos. Descubre cómo medirlos, eliminarlos y prevenirlos mediante un proceso de deduplicación de siete etapas.
Limpieza de datos a gran escala: enfoques automatizados para depurar datos sucios
Automated data scrubbing removes errors, duplicates, and inconsistencies through a 7-stage pipeline: profiling, standardising, parsing, address verification, deduplication, entity resolution, and monitoring.
Buenas prácticas para la migración de datos de SAP: los pasos relacionados con la calidad de los datos que la mayoría de los equipos se saltan
Las migraciones de datos de los sistemas ERP fracasan cuando se transfieren datos erróneos. A continuación se detallan los seis pasos para garantizar la calidad de los datos —perfilado, limpieza, deduplicación, resolución de entidades, verificación de direcciones y validación— que la mayoría de los equipos omiten antes de la puesta en marcha.
Cómo eliminar duplicados en los datos de CRM: una guía paso a paso para los equipos de datos y RevOps
La deduplicación de datos de CRM requiere un proceso de seis pasos: perfilado, estandarización, bloqueo, coincidencia aproximada, fusión con reglas de supervivencia y verificación de direcciones. Aquí tienes la guía completa.
Limpieza de datos empresariales: creación de flujos de trabajo repetibles y automatizados para la calidad de los datos
La limpieza de datos empresariales se lleva a cabo mediante un proceso automatizado de seis etapas —creación de perfiles, estandarización, deduplicación, resolución de entidades y verificación de direcciones— y no como un proyecto puntual.
Cotejo de direcciones a gran escala: validación y vinculación de datos de ubicación entre distintos sistemas
La verificación de direcciones a gran escala comprueba cada dirección cotejándola con una base de datos postal y, a continuación, vincula los registros verificados entre distintos sistemas mediante una puntuación aproximada. A continuación se muestra el proceso completo, compuesto por seis etapas.