¿Cuál es la mejor manera de depurar y normalizar los datos de direcciones?

Llevamos años trabajando con datos de direcciones, algunos limpios y otros no tanto. Si alguna vez ha tenido que lidiar con una hoja de cálculo desordenada llena de direcciones incoherentes, sabe lo doloroso que puede ser. Y no es el único. Los datos de direcciones son muy difíciles de corregir, especialmente cuando se recopilan de diferentes fuentes, usuarios o sistemas.

Queremos explicarle cómo abordamos este problema de frente, utilizando la creación de perfiles de datos, la limpieza y la concordancia difusa con Match Data Pro. Tanto si tiene 5.000 direcciones como 5 millones, esta guía le ayudará a comprender cómo limpiar, normalizar y deduplicar sus datos de direcciones como un profesional, sin serlo.

Por qué es tan difícil trabajar con datos de direcciones

Es fácil subestimar lo desordenados que pueden llegar a ser los datos de direcciones. Estos son algunos de los problemas que vemos casi siempre:

• Códigos postales que faltan

• Abreviaturas como "St." y "Ave" utilizadas de forma incoherente.

• Números de apartamento o suite que aparecen en el lugar equivocado

• Errores tipográficos como "Nw York" en lugar de "New York".

• Duplicados: misma dirección, formato ligeramente diferente

Ahora multiplíquelo por decenas de miles de registros de CRM, bases de datos de clientes o formularios en línea. El resultado son datos poco fiables, caros de enviar y difíciles de analizar.

Paso 1: Perfile primero sus datos

Antes de pensar en la limpieza, hay que conocer la estructura y la calidad de los datos. Siempre empezamos con la elaboración de perfiles de datos.

Gracias a Match Data Pro, pudimos obtener información inmediata sobre:

• Columnas completas

• Patrones de valores (como abreviaturas comunes o signos de puntuación)

• Valores atípicos en nombres de ciudades o códigos postales

• Porcentaje de registros únicos

Fue revelador. Resulta que casi el 18% de nuestras direcciones estaban incompletas o contenían valores no reconocidos. Sin perfiles, habríamos estado adivinando dónde estaban los problemas.

Paso 2: Normalizar y limpiar

Una vez que supimos con qué estábamos trabajando, llegó el momento de normalizar las direcciones. Esta es la parte más importante (y tediosa) del proceso, pero no tiene por qué serlo.

Match Data Pro hace que la limpieza de direcciones sea flexible y se base en reglas. Así es como lo enfocamos:

a) Normalizar las abreviaturas

Establecemos normas para convertir:

• "St." → "Calle"

• "Ave" → "Avenida"

• "Rd" → "Road"

Estos sencillos cambios tuvieron un gran impacto, especialmente cuando llegó el momento de deduplicar más tarde.

b) Corregir errores tipográficos comunes

Utilizamos diccionarios y patrones de limpieza para corregir los errores ortográficos habituales de ciudades y estados. También funcionó de maravilla con las direcciones internacionales.

c) Dividir y recombinar campos

Muchas direcciones tenían números de piso mezclados con la línea de la calle. Usamos reglas de análisis sintáctico para dividirlas en campos coherentes, como Street_Line_1, Street_Line_2y Unit_Number.

Todo ello con unos pocos clics. Sin código. Sin ediciones manuales.

Paso 3: Cotejar y deduplicar

Una vez estandarizados los datos, puede empezar a realizar la correspondencia difusa para detectar duplicados.

¿Qué es la concordancia difusa de direcciones?

Es el proceso de encontrar registros que son similares, pero no idénticos. Como:

• "123 Main Street Apt 5B"

• "123 Main St #5B"

Son el mismo lugar, pero no coinciden exactamente. Aquí es donde brilla la lógica difusa.

Resultados reales

En nuestro conjunto de datos de 42.000 registros, la concordancia difusa de direcciones con Match Data Pro encontró más de 3.000 posibles duplicados. Esto supone casi un 8% de redundancia: esfuerzo, franqueo y tiempo malgastados.

¿Y lo mejor? No tuvimos que ajustar ningún algoritmo. Simplemente elegimos nuestras definiciones de coincidencias, fijamos un umbral y el sistema hizo el resto, a escala.

Cómo funciona todo

Esto es lo que aprendimos (y cómo nos ayudó Match Data Pro):

¿Qué diferencia a Match Data Pro?

Hemos probado otras herramientas. Muchas son demasiado técnicas, demasiado lentas o demasiado caras. Match Data Pro destaca porque es:

• Rapidez: puede procesar millones de registros rápidamente

• Visual - Gráficos de perfiles claros y reglas de limpieza

• Flexible: admite cualquier formato de dirección

• Personalizable: guarda tus propias definiciones y reutilízalas

• Colaboración: comparta proyectos en todo su equipo con funciones de usuario.

• Conectable - Funciona con sus bases de datos y sistemas de archivos

• Seguro - Las credenciales se guardan y se pueden editar

Incluso puede crear y guardar consultas SQL personalizadas si desea un mayor control.

La recompensa: Datos limpios que funcionan

Los datos de direcciones limpios y deduplicados le ayudan:

• Ahorrar dinero en campañas de publicidad directa

• Mejorar la experiencia del cliente y la precisión del CRM

• Simplificar el envío y la logística

• Informes y análisis más fiables

Es una de esas cosas que se amortizan rápidamente, sobre todo a gran escala.

Reflexiones finales

Antes pasábamos semanas limpiando datos de direcciones. Ahora lo hacemos en horas.

Si se toma en serio la limpieza de datos, la normalización y la correspondencia difusa de direcciones, no necesita programar ni contratar a un científico de datos. Solo necesita la herramienta adecuada.

Match Data Pro nos ayudó a pasar de unas hojas de cálculo caóticas a unos datos limpios y fiables, y puede hacer lo mismo por usted.

¿Listo para probarlo?

Compruebe usted mismo lo fácil que puede ser la limpieza de direcciones.
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