Deduplicación de datos

Localización y depuración
de datos duplicados en tiempo real.

¿Qué es la deduplicación de datos?

La deduplicación es un proceso de identificación y depuración de registros repetidos almacenados en una base de datos, de acuerdo al grado de similitud entre ellos, para lograr una visión única del cliente con información homogénea.

Los 7 desafíos de la deduplicación de datos

  1. Disponer de una solución que deduplique datos registrados y nuevos
  2. Optimizar los recursos utilizados en esta tarea
  3. Disminuir los requisitos de capacidad de almacenamiento
  4. Reducir el riesgo de datos de mala calidad y procesos fallidos
  5. Conservar solo aquellos datos que son útiles para la organización
  6. Facilitar el acceso a datos únicos y actualizados
  7. Optimizar la gestión de clientes

La deduplicación
de datos exitosa ayuda a:

  • Mejorar la confianza en los datos
  • Contar con mayor claridad en la información
  • Tener un registro único de cada cliente habitual y potencial
  • Aumentar la eficiencia y eficacia de la gestión de datos
  • Tomar mejores decisiones estratégicas
  • Ahorrar tiempo, dinero y esfuerzo
  • Minimizar errores
  • Eficientizar las interacciones con clientes
  • Conseguir una buena imagen corporativa

El mayor beneficio de la deduplicación de datos es el incremento del ROI de la empresa

El proceso de deduplicación
es un paso importante en la estrategia de calidad de datos

La deduplicación de datos es sólo una parte de la estrategia de calidad de datos

Para que el programa de gestión de la calidad de datos de tu empresa funcione, es necesario que cuente con datos precisos, fiables y listos para aprovechar las iniciativas de inteligencia empresarial.

Merlin te ayuda a crear una estrategia de calidad de datos exitosa.

Preguntas frecuentes

  • Cuando no se implementan políticas estrictas de gobernanza de datos ni estrategias de calidad de datos
  • Cuando se utilizan múltiples fuentes para recopilar datos
  • Cuando se realiza una migración de datos o de sistema
  • Cuando la base de datos está en constante crecimiento y resulta difícil realizar un seguimiento de la misma y de los datos relevantes
  • Los registros redundantes o repetitivos afectan la información que utiliza la organización para el contacto con clientes y posibles clientes, la elaboración de informes y la toma de decisiones
  • Deduplicar datos con métodos manuales no resulta una tarea sencilla
  • Los clientes se molestan y los colaboradores se frustran
  • El consumo excesivo del espacio de almacenamiento repercute en el rendimiento del sistema
  • Pérdida de tiempo y dinero
  • La empresa no cuenta con un sistema de calidad de datos
  • No hay pautas sobre cómo introducir datos correctamente
  • Se realiza una migración masiva combinando datos de varias fuentes
  • Errores de software y humanos
  • Las personas brindan una información diferente en distintos puntos de contacto
  • Se agregan datos de terceros, datos provenientes de formularios de registro y datos obtenidos de redes sociales, portales y comunidades a la base de datos

Todo lo que te interesa conocer acerca de la calidad de datos está aquí

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Antes de segmentar una cartera, automatizar recordatorios o priorizar una gestión, bancos, fintechs, billeteras virtuales y entidades financieras necesitan resolver una pregunta clave: si realmente pueden contactar al cliente correcto por el canal correcto.
En contextos de mayor morosidad y fraude digital más sofisticado, evaluar el perfil crediticio de un cliente ya no alcanza. Las organizaciones necesitan confirmar que están analizando a la persona o empresa correcta, con datos confiables, consistentes y enriquecidos con señales de riesgo relevantes.
En escenarios de mayor morosidad, las empresas necesitan interpretar mejor a quién otorgan crédito, cómo priorizan cobranzas y qué señales de riesgo deben mirar. La calidad de datos permite transformar perfiles incompletos en información confiable y accionable.

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