Fuzzy Matching 101: Guía completa para 2025

Todo lo que necesita saber sobre la resolución de registros duplicados e incoherentes en sus datos con Fuzzy Matching

¿Qué es el emparejamiento difuso?

La concordancia difusa es el proceso de comparar dos datos, como nombres, direcciones o información empresarial, y determinar su similitud, aunque no coincidan exactamente. Esto es especialmente importante cuando:

• Los datos están mal escritos, abreviados o son incoherentes.

• Está intentando fusionar registros de clientes, productos o cuentas

• Trabaja en distintos sistemas con diferentes formatos de introducción de datos.

A diferencia de la concordancia exacta (que dice "John Smith" ≠ "Jon Smyth"), la concordancia difusa intenta responder: "¿Es probable que se trate de la misma entidad?".

¿Por qué es importante la concordancia difusa en 2025?

En el mundo actual, impulsado por los datos, los datos incoherentes conducen a:

• Registros de clientes duplicados

• Errores de notificación

• Integraciones fallidas entre sistemas

• Mala experiencia de usuario y gasto inútil en marketing

El emparejamiento difuso es esencial para:

• Deduplicación de CRM

• Normalización de direcciones y contactos

• Fusión de catálogos de productos

• Vinculación de historiales médicos

• Interoperabilidad de los sistemas públicos y educativos

¿Cómo funciona el emparejamiento difuso?

Existen varias formas de realizar el emparejamiento difuso:

1. Algoritmos de similitud de cadenas

• Jaro-Winkler: Genial para detectar errores tipográficos y transposiciones

• Distancia Levenshtein: Cuenta las inserciones, supresiones y sustituciones.

• Correspondencia basada en tokens: tiene en cuenta el orden de las palabras y la duplicación (por ejemplo, "Smith, John" frente a "John Smith").

2. Correspondencia fonética

• Soundex, Metáfono y Doble Metáfono: Útiles para nombres que suenan igual pero se escriben de forma diferente (por ejemplo, "Smith" frente a "Smyth").

3. Bloqueo y filtrado

Para evitar comparar cada registro con todos los demás (lo que resulta lento), se utilizan herramientas de comparación difusa:

• Claves de bloqueo (por ejemplo, código postal, primer carácter)

• Prefiltros basados en coincidencias exactas o agrupaciones

Enfoque de Match Data Pro sobre las coincidencias difusas

En Match Data Pro, hemos creado un motor de correspondencia difusa personalizable y escalable adaptado a los datos empresariales del mundo real.

Características principales:

• Definiciones de coincidencias definidas por el usuario utilizando tanto la lógica exacta como la difusa.

• Soporte fonético y Jaro-Winkler desde el primer momento

• Controles de umbral para ajustar la sensibilidad de coincidencia

• Flujos de trabajo de revisión y aprobación para la validación humana

• Opciones de exportación de conjuntos coincidentes, no coincidentes y fusionados

• Implantación local o SaaS

Fuzzy Matching en acción: Casos reales

• Limpieza de CRM: Identifique y fusione clientes potenciales duplicados en todos los equipos de ventas.

• Normalización de direcciones: Resolver "123 W Main St" y "123 West Main Street"

• Sistemas sanitarios: Vincule registros de pacientes con diferentes grafías de nombre y formatos de fecha.

• Agencias gubernamentales: Consolidar los registros de los ciudadanos en sistemas con datos parciales o incoherentes.

Retos comunes (y cómo resolverlos)

Empiece hoy mismo con el emparejamiento difuso

Tanto si está limpiando 5.000 registros como 5 millones, la correspondencia difusa le ayuda a garantizar que sus datos son fiables, están deduplicados y listos para tomar decisiones.

Match Data Pro facilita la aplicación de la concordancia difusa como parte de un proceso más amplio de calidad de datos: perfilado, limpieza, concordancia y fusión.

Explore la concordancia difusa en Match Data Pro
Reserve una demostración para verlo en acción con sus datos