Optimice datos relacionales duplicados y fragmentados para obtener mejores perspectivas

Este es un escenario bastante típico que frustra a los usuarios, les hace perder tiempo y perjudica los objetivos de su organización: un cliente, o quizás un miembro del personal, interactúa con su empresa utilizando información ligeramente diferente cada vez, y sus sistemas tratan cada interacción como si fuera nueva. ¿El resultado? Registros duplicados , vistas fragmentadas e ineficiencia operativa.

Este problema de datos aparentemente pequeño tiene un enorme impacto en los resultados comerciales y es más común de lo que se cree.

Cómo se producen los datos relacionales duplicados

A veces, se ingresa información relacional en sus sistemas y nadie la detecta. Puede tratarse de diferentes personas en el mismo hogar o empresa. Puede tratarse de la misma persona o la misma organización , ingresada varias veces con ligeras variaciones. Incluso podría tratarse de datos de producto , ubicación o dirección .

Si estos datos fueran exactamente iguales , su sistema probablemente los detectaría. La mayoría de las plataformas modernas pueden actualizar el registro original o vincular datos nuevos a entradas existentes, si la coincidencia es exacta. Pero esto rara vez ocurre.

En cambio, debido a que estas nuevas entradas no son idénticas, el sistema las trata como nuevas y no relacionadas , generando registros duplicados o fragmentando lo que debería estar unificado.

Los registros duplicados generan fricción para los usuarios finales

Para cualquier persona que utilice el sistema (ventas, soporte, RR. HH., TI), esto puede significar buscar en múltiples sistemas (o varias veces en un solo sistema) solo para encontrar información precisa o completa.

Esto podría ser:

• Un cliente

• Un empleado

• Un paciente

• UN DIRECTOR EJECUTIVO

• O incluso un paramédico o un policía en el campo.

Los riesgos varían, pero el problema es el mismo: los datos duplicados o fragmentados obligan a los usuarios a trabajar más y hacen que sea más difícil confiar en lo que encuentran.

Por qué los datos duplicados y fragmentados perjudican la calidad de los datos

Esta es una de las razones más comunes por las que hablamos de la calidad de los datos . También es una de las principales razones por las que la información no se puede comparar de forma fiable entre sistemas. A menudo, las empresas incluso acaban sustituyendo sistemas completos, no porque la tecnología sea defectuosa, sino porque los datos lo son.

Y el costo va más allá de la tecnología.

El costo real de los datos duplicados

La mala calidad de los datos, especialmente los registros duplicados y fragmentados, conduce a:

• Costos operativos más elevados

• Agotamiento de los empleados por la conciliación manual

• Abandono de clientes debido a experiencias fallidas

• Iniciativas estratégicas fallidas debido a datos poco fiables

• Reducción de la confianza en los sistemas empresariales

No es sólo un problema de TI: es un problema de rendimiento organizacional.

No se pueden esperar datos perfectos, pero sí se puede mejorar

Hay millones de maneras en que este tipo de problema de datos duplicados puede ocurrir. Y nadie espera datos perfectos. Pero podemos hacerlo mucho mejor que históricamente, simplemente comprendiendo los problemas y siendo proactivos.

Resolución de entidades en tiempo real para datos duplicados

Senzing desarrolló una IA de resolución de entidades de primera clase para resolver precisamente estos desafíos. Identifica registros relacionados en tiempo real, incluso cuando los datos son inconsistentes, incompletos o ligeramente erróneos. Se ajusta y corrige automáticamente, y funciona de inmediato para eliminar registros duplicados .

Limpie y combine datos con Match Data Pro

Match Data Pro simplifica la comparación de datos. Nos hemos asociado con Senzing para crear una plataforma potente y orientada a empresas que permite limpiar, comparar, fusionar y gestionar datos en todos los sistemas.

No se requieren conocimientos técnicos. Con solo unos clics, los usuarios empresariales pueden:

• Detectar y resolver registros duplicados

• Unificar datos fragmentados

• Mejorar los informes, los análisis y la confianza del sistema

• Reducir la limpieza manual y la fricción operativa

Reflexiones finales: Una mejor comprensión comienza con datos sin duplicados

Si sus sistemas empresariales no reconocen las relaciones entre sus datos, están actuando en su contra. Los datos relacionales duplicados y fragmentados generan confusión, reducen la productividad y generan información imprecisa.

Con herramientas modernas como Senzing y Match Data Pro, cualquier empresa puede tomar el control de sus datos y eliminar problemas duplicados de forma rápida, asequible y sin complejidad.

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