La resolución de entidades responde a una pregunta que la coincidencia habitual no puede resolver: ¿qué registros, de entre todas tus fuentes de datos, describen a la misma persona u organización del mundo real? Senzing resuelve esos registros en entidades, asigna a cada una un identificador de entidad y te explica el motivo de cada decisión tomada.
La diferencia con respecto al módulo «Fuzzy Matching» radica en el grado de configuración. «Fuzzy Matching» te ofrece un control total sobre las definiciones, los criterios y los umbrales. Senzing, por su parte, no requiere intervención: solo tienes que asignar tus columnas a los atributos de Senzing, seleccionar tus fuentes de datos y Senzing decide qué elementos se agrupan utilizando sus propios algoritmos.
Lo que obtienes a cambio:
Senzing se integra en tu proyecto junto con el resto de módulos, por lo que puedes importar, depurar y analizar los datos primero, resolverlos después y, por último, exportar el resultado o pasarlo a la siguiente fase del proceso.
Abre Senzing desde el flujo de trabajo de tu proyecto, o bien desde «Resolución de entidades» y, a continuación, «Asignación» en el menú de la izquierda. La pantalla se abre en el paso 1 de 2.
Cada fuente de datos aparece como una ficha en la que se muestran su nombre y el número de registros. Marca las que quieras resolver.
Selecciona una fuente de datos para buscar duplicados en ella, o varias para resolver los registros que se repiten entre ellas. Es necesario que la importación de cada una de ellas haya finalizado primero.
Senzing necesita saber qué significa cada columna. La asignación le indica que la columna «Nombre de contacto» corresponde al nombre completo y que la columna «Fecha de nacimiento» corresponde a la fecha de nacimiento.
Selecciona «Persona» para buscar personas o «Empresa» para buscar empresas. Tu elección determina qué atributos de Senzing se muestran, así que configúralo antes de empezar a asignar datos. La opción predeterminada es «Persona».
Un menú desplegable te ofrece tres formas de avanzar por el tablero:
Los filtros de radio reducen el panel, y un filtro solo aparece cuando hay columnas en ese grupo:
| Filtro | Espectáculos |
|---|---|
| Todos | Todas las columnas |
| Completo | Asignado a un atributo de Senzing y presente en todas las fuentes de datos seleccionadas |
| Parcial | Está asignado a un atributo de Senzing, pero no aparece en al menos una fuente de datos |
| Otras correspondencias | Aparece en más de una fuente de datos, pero aún no se ha asignado |
| Asignación única | Aparece solo en una fuente de datos y aún no se ha asignado |
Cada grupo aparece identificado con su recuento, como por ejemplo «Mapeo completo (11)». Utiliza el cuadro «Filtrar por nombre de columna » para ir directamente a una columna concreta.
Match Data Pro propone asignaciones comparando tus encabezados con un diccionario de nombres conocidos, además de aquellos que hayas elegido recordar. Después de asignar un encabezado manualmente, selecciona «Recordar» para que se asigne automáticamente la próxima vez. «Olvidar» lo elimina.
Como mínimo, asigna los datos que identifican a la entidad: un nombre y, a continuación, cualquier otro dato del que dispongas, como la dirección, la fecha de nacimiento, el teléfono, el correo electrónico o un identificador. Cuantos más atributos identificativos asignes, mejor será la resolución de Senzing. Las columnas no asignadas se transfieren, pero no se utilizan para la correspondencia.
Haz clic en «Ejecutar Senzing», situado en la parte superior derecha del paso de mapeo.
Senzing carga los registros asignados, los procesa y muestra un resultado que puedes consultar. El procesamiento se realiza en segundo plano, por lo que puedes salir de la página y volver más tarde. El tiempo que tarda depende del número de registros y del número de fuentes de datos.
A continuación, en «Resolución de entidades de Senzing» y en «Historial de Senzing» se enumeran todas las ejecuciones bajo el encabezado «Resultado de Senzing», junto con las fuentes de datos procesadas, la fecha de inicio, la fecha de finalización, el estado y las acciones.
Acciones disponibles:
Haz clic en «Ver» en una ejecución finalizada y, a continuación, elige cómo quieres verla mediante los dos botones de opción situados en la parte superior:
Selecciona la fuente de datos, o el par, en el menú desplegable «Fuentes de datos ». A la derecha se muestran el «Total de registros » y el «Total de entidades » correspondientes a esa selección.
Cada pestaña muestra un recuento en tiempo real:
| Pestaña | Significado | Aparece en |
|---|---|---|
| Todos | Todas las entidades de la selección | Ambas opiniones |
| Coincidente | Los registros de Senzing se resolvieron de forma conjunta, como una sola entidad | Ambos |
| Singletons | Registros que se resolvieron en una entidad con exactamente un registro, lo que significa que no se encontró ninguna coincidencia | Solo particulares |
| Ambiguo | Una entidad que podría corresponder a más de una entidad, cuando dichas entidades no pueden corresponder entre sí | Ambos |
| Posibilidades | Dos entidades que comparten características de alta resistencia, pero que, aun así, no pueden resolverse conjuntamente | Ambos |
| Relación | Entidades que, aunque no son la misma, están relacionadas entre sí, como una dirección compartida | Ambos |
Merece la pena comprender los casos ambiguos y los posibles, ya que es ahí donde se dan los casos límite más interesantes.
Una coincidencia ambigua se produce cuando un registro puede corresponder a más de una entidad, y esas entidades no pueden identificarse entre sí. Imaginemos que hay un Patrick Smith y una Patricia Smith en la misma dirección. Si luego llega un Pat Smith a esa misma dirección, podría tratarse de cualquiera de los dos. Como no se puede saber cuál de los dos es, se mantiene separado como ambiguo para ambos.
Se produce una posible coincidencia cuando dos entidades comparten atributos de gran fiabilidad, como un identificador, pero aún así no pueden asociarse debido a otras diferencias. Si los registros de Patrick y Patricia tuvieran el mismo número de carné de conducir, constituirían una posible coincidencia entre sí. Si estuvieran casados, es posible que el identificador de una de las personas se hubiera asignado por error a la cuenta de la otra.
| Columna | Índice |
|---|---|
| Identificador de entidad | El identificador que Senzing ha asignado a la entidad identificada |
| Nombre de la entidad | El nombre que Senzing eligió para representar a la entidad |
| Clave de correspondencias | ¿Qué factores determinaron el resultado del partido? Por ejemplo, +NOMBRE+DIRECCIÓN |
| Nivel de partido | Cómo se relaciona el registro con la entidad; por ejemplo, RESOLVED |
| ENTIDAD_RELACIONADA | La otra entidad, en una fila de relación |
| Fuente de datos | De qué fuente de datos procede el registro |
| CARACTERÍSTICAS | Todos los valores de los atributos que Senzing utilizó para ese registro, ordenados por nombre de atributo |
Los registros que pertenecen a la misma entidad comparten un ID de entidad y se agrupan juntos. El primer registro actúa como punto de referencia y no tiene clave de coincidencia. Cada uno de los registros siguientes muestra la clave de coincidencia y el nivel de coincidencia, que explican cómo se ha realizado la unión.
Cada columna cuenta con un cuadro de búsqueda que admite texto sin formato o expresiones regulares. La opción «Mostrar un registro por entidad» reduce cada entidad a una sola fila en pantalla, lo que convierte la vista en una lista sin duplicados. Esto solo modifica la vista y no afecta al contenido de la exportación.
Los resultados no sirven solo para consultarlos. Convierte cualquier categoría en una nueva fuente de datos para tu proyecto, lista para exportar o alimentar otro módulo.
Abre la tarea de exportación de Senzing y configura lo siguiente:
Haz clic en «Exportar». Cada solicitud aparece en la tabla «Tareas de exportación » junto con sus fuentes de datos, la fecha, el tipo de exportación y el nuevo nombre de la fuente de datos.
La coincidencia aproximada es configurable: tú defines las definiciones de coincidencia, los criterios y el nivel de rigor de cada uno. Senzing no requiere intervención: tú asignas las columnas y él decide qué entidades resolver, utilizando sus propios algoritmos. Utiliza la coincidencia aproximada cuando quieras tener el control, y Senzing cuando quieras resolver entidades sin necesidad de ajustes.
«Person» corresponde a personas. «Enterprise» corresponde a empresas. La elección determina qué atributos de Senzing están disponibles al asignar las columnas.
No. Tus fuentes de datos importadas no se modifican. Los resultados se almacenan en la ejecución de Senzing, y todo lo que exportes se convierte en una nueva fuente de datos.
Sí. Selecciona una única fuente de datos y utiliza la vista «Fuente de datos individual» para buscar duplicados en ella.
Indica los atributos que determinaron la decisión, por lo que «+NAME+ADDRESS» significa que el nombre y la dirección, juntos, permitieron identificar esos registros.
Un registro que acabó siendo una entidad única, lo que significa que ningún otro dato se correspondía con él.
Ese registro es el pilar fundamental de su entidad. La clave de coincidencia aparece en los registros que se han unido a ella.
Una coincidencia ambigua es un registro que podría pertenecer a más de una entidad, sin que dichas entidades puedan identificarse entre sí; por ejemplo, un «Pat Smith» que podría ser tanto Patrick como Patricia Smith en la misma dirección. Una coincidencia posible se da cuando dos entidades comparten un atributo de alta fiabilidad, como un identificador, pero no pueden identificarse entre sí debido a otras diferencias.
Sí. Senzing se puede automatizar como parte de la automatización de Match Data Pro, de modo que un proyecto configurado se ejecuta según una programación o bajo demanda sin que nadie tenga que abrir el módulo.
Ejecuta una tarea de exportación de Senzing para la categoría que desees; esto creará una nueva fuente de datos. A continuación, utiliza la función «Exportación de datos» o pásala a otro módulo.
Para comenzar, haga clic en el botón Nuevo proyecto desde el panel de control.
En Match Data Pro, nuestro enfoque principal es la coincidencia de datos difusos y la resolución de entidades, pero nuestra plataforma va mucho más allá de eso.
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