Perfiles de datos de inteligencia artificial
Analizar y comprender
Perfiles de datos basados en IA: Comprenda sus datos al instante
Aproveche la inteligencia artificial para analizar, puntuar y diagnosticar la calidad de sus datos de forma más rápida e inteligente que nunca.
Problemas comunes de calidad de datos
Entre los problemas de datos más comunes detectados durante la elaboración de perfiles de datos se incluyen los valores que faltan, los formatos no válidos, los tipos de datos incoherentes y los duplicados. La identificación temprana de estos problemas ayuda a mejorar la limpieza de datos y aumenta la precisión de cualquier cotejo difuso difusa. Una herramienta de cotejo de datos o un software de cotejo de datos fiables empiezan por un perfilado exhaustivo.
Ventajas de perfilar los datos antes de limpiarlos
- Identifique errores ocultos: Detecte nulos, formatos no válidos y valores atípicos antes de que causen problemas posteriores.
- Comprender la estructura de los datos: Conozca los tipos de columnas, los patrones y las incoherencias.
- Informar sobre la lógica del emparejamiento: Detecta irregularidades que afectan a la coincidencia difusa y mejora la precisión de la definición.
- Guía para una limpieza de datos eficaz: Concentre los esfuerzos de limpieza donde realmente existan problemas.
- Ahorre tiempo y recursos: Evite procesamientos innecesarios seleccionando los campos adecuados.
Identificar duplicados
1: Las filas distintas pueden indicarle rápidamente cuánta duplicación tiene en una columna.
2: Los histogramas también facilitan la visualización de los valores repetitivos contenidos en una columna.
Garantizar la coherencia de los datos antes de limpiarlos
- ¿El conjunto de datos y todos los datos contenidos en cada campo o columna cumplen con los requisitos? ¿De cuántas maneras diferentes aparecen las fechas y los números de teléfono? Este módulo analiza la sintaxis y los tipos de campo.
- Los valores válidos e inválidos se pueden marcar, visualizar y corregir fácilmente según sea necesario.
Encuentra tendencias fácilmente
1: Perfil estadístico para valores numéricos y de cadena.
2: Identifique fácilmente los valores mínimo, máximo, medio, mediano, moda y extremos en cada columna.
Informe sobre perfiles de datos de IA
Generación automática de información: La IA interpreta patrones, detecta anomalías y crea informes de perfiles automáticamente.
Puntuación de calidad basada en IA: Los modelos ligeros de IA calculan las puntuaciones de exactitud, singularidad, conformidad y precisión, y las explican.
Recomendaciones de reglas inteligentes: Basándose en los resultados de la creación de perfiles, la IA puede sugerir reglas de limpieza y correspondencia para preparar los datos para la deduplicación y la integración.
AI analiza los datos de resumen a nivel de columna (por ejemplo, porcentaje de nulos, puntuación, coincidencias de tipo).
La IA sugiere reglas de limpieza, define criterios de coincidencia difusa y destaca las áreas de riesgo clave con explicaciones reales.
Opciones del informe AI Data Proling
Tono: Amigable → Conversacional, accesible a las partes interesadas no técnicas.
Estilo: Resumen breve → Sea conciso y vaya al grano.
Tipo: Viñetas → Fácil de escanear
Público: Usuarios empresariales → Centrarse en conocimientos prácticos de alto nivel, no en profundizaciones técnicas.
Áreas de interés: Incluye identidad, singularidad, patrones, puntuación, conocimientos estadísticos → Dile a la IA que cubra esos temas específicamente.
Secciones adicionales: Resumen ejecutivo, soluciones sugeridas, ejemplos → Explicar el impacto en el mundo real y mostrar las ganancias rápidas.
Detección de patrones y formatos
Descubra patrones ocultos y formatos no estándar en nombres, direcciones, números de teléfono, correos electrónicos y mucho más. Match Data Pro utiliza análisis basados en expresiones regulares y diccionarios personalizados para detectar incoherencias estructuradas, como mayúsculas frente a minúsculas, delimitadores mal colocados o combinaciones de palabras inusuales, para que pueda normalizar sus datos con confianza antes de ejecutar cualquier herramienta de correspondencia de datos u operación de limpieza.
Ejemplo de contenido de personalización (para AI Prompting)
Estamos preparando datos para una próxima migración de CRM y necesitamos identificar problemas de calidad de identidad e incoherencias de formato. Concéntrese en destacar los problemas de unicidad, las anomalías de puntuación y los tipos de datos no válidos. Incluya sugerencias prácticas y ejemplos reales que se ajusten a los datos de contacto B2B (por ejemplo, nombres, correos electrónicos, números de teléfono). El equipo ejecutivo lo revisará, así que incluya un breve resumen ejecutivo con elementos visuales.
Perfiles de datos - Escanee, puntúe y comprenda sus datos
Obtenga un rápido recorrido sobre cómo Match Data Pro perfila sus datos, detectando nulos, incoherencias, formatos no válidos y mucho más. Vea cómo la creación de perfiles prepara el terreno para una limpieza de datos eficaz y una correspondencia difusa precisa.