Guía de resolución de entidades: Todo lo que necesitas saber

¿Alguna vez has intentado encontrar a alguien en Facebook, sólo para ver que tiene cinco cuentas diferentes?
Ahora imagina que esto ocurre a escala.
Decenas de miles de cuentas duplicadas en el CRM o la base de datos de una empresa.

Es entonces cuando necesitas resolución de entidades. Un potente proceso de cotejo de registros que identifica y consolida estas cuentas duplicadas para proporcionar una única fuente de verdad.

En este artículo, exploraremos qué es la resolución de entidades, algoritmos y técnicas avanzadas, y mostraremos casos de uso del mundo real para resaltar su importancia.

Tanto si eres un profesional de los datos como si simplemente te interesa la gestión de datos, esta guía te proporcionará todo lo que necesitas saber para dominar la resolución de entidades…

¿Qué es la resolución de entidades?

Imagina que tu empresa tiene innumerables registros de clientes dispersos en varias bases de datos.
Necesitas saber si «John Smith» en un registro es el mismo que «Jon Smythe» en otro.

La resolución de entidades es el proceso que lo hace posible.
Identifica y fusiona los registros que se refieren a la misma entidad del mundo real, a pesar de las variaciones en la forma en que se registran.
Une puntos que, de otro modo, permanecerían aislados, y transforma los datos fragmentados en un todo cohesionado, permitiendo una mejor toma de decisiones.

Tomemos, por ejemplo, un sanidad Ejemplo.
Un paciente, Michael Brown, aparece registrado como «Michael B.», «M. Brown» y «Mike Brown» en la base de datos del hospital, en diferentes puntos de contacto.
Su identidad está vinculada por su fecha de nacimiento y otros identificadores personales.

Sin embargo, como también ha cambiado de número de teléfono y de dirección física un par de veces, su información no está consolidada.
Si alguna vez se corrompen los datos de su fecha de nacimiento, o si alguien comete un error al registrar esta información, ¡se generaría una identidad completamente nueva!

Las organizaciones que disponen de procesos de resolución de entidades evitan que esto ocurra.
En sectores como las finanzas, la banca y los seguros, donde las identidades falsas y duplicadas suponen una amenaza importante para la seguridad y la reputación de una empresa.

En términos más sencillos, ayuda a las empresas a unificar los datos dispersos de los clientes en múltiples sistemas en un único perfil, creando un registro maestro que representa la información más actualizada y completa que la empresa posee sobre la entidad.
Con una base de datos de millones de registros, la resolución de entidades se realiza a escala, donde los registros no sólo se consolidan, sino que también se tratan en busca de duplicados e información redundante.

Además, los sistemas avanzados de ER también identifican las relaciones entre entidades, por ejemplo, vinculando a los clientes casados bajo una entidad de relación para marcar los datos del hogar.

El conocimiento de las relaciones mejora la ER al identificar vínculos sutiles entre registros, garantizando la precisión y la eficacia.
Por ejemplo, en un sistema hospitalario, la conciencia de relación puede reconocer dos registros de pacientes con nombres diferentes pero que comparten un número de teléfono y una dirección como pertenecientes a la misma familia.

¿Por qué es importante hacer bien la resolución de entidades?

La resolución de entidades es la piedra angular de las operaciones empresariales estratégicas.
He aquí por qué es esencial acertar en la resolución de entidades:

Visión unificada para decisiones inteligentes

La resolución de entidades sustenta la toma de decisiones estratégicas al proporcionar una visión unificada de los datos.
¿Qué pasaría si el sistema hospitalario no identificara a Michael Brown como una única entidad y, en su lugar, lo tratara como múltiples individuos?

Esto daría lugar a registros inexactos de la historia clínica, información contradictoria durante el tratamiento y comprometería la atención al paciente.

La resolución precisa de entidades elimina los silos de datos, lo que da lugar a una visión consolidada de los datos de los clientes.
Con una única fuente de verdad para todas las entidades, es más fácil obtener información y tomar decisiones más inteligentes.

Como se destaca en Avances científicosla resolución adecuada de entidades es fundamental para garantizar la fiabilidad de los datos y apoyar la toma de decisiones estratégicas en diversos sectores.

Crear confianza con precisión

Identificar erróneamente a los clientes o no reconocer las interacciones repetidas puede provocar su insatisfacción y dañar la confianza.

¿Cómo te sentirías si tu banco no te reconociera como cliente a largo plazo?

La resolución de entidades puede vincular con precisión a los clientes con sus interacciones y proporcionar servicios personalizados que generen confianza y fidelidad.

Gobernanza de datos mejorada

Una gobernanza de datos eficaz se basa en la resolución precisa de entidades.
Garantiza que las políticas de datos se apliquen correctamente en todos los conjuntos de datos, manteniendo la integridad y el cumplimiento de los datos.

¿Cómo protegerás la información sensible si no puedes identificar los registros vinculados a un mismo cliente?

Innovación e I+D

En investigación y desarrollo, especialmente en sectores como el farmacéutico y el tecnológico, la integración precisa de datos procedentes de múltiples fuentes acelera la innovación.

¿Qué ocurrirá si el mismo medicamento se aprueba con dos nombres distintos?
Ahí es donde entra en juego la resolución de entidades.
Ayuda a identificar y consolidar la información duplicada.

Inteligencia competitiva

Las empresas utilizan la resolución de entidades para obtener inteligencia competitiva.
Al vincular con precisión datos de diversas fuentes, las empresas pueden controlar las actividades de la competencia, las tendencias del mercado y las preferencias de los clientes.

Imagina la ventaja que tendrás si sabes que el nuevo producto de tu competidor se dirige a la misma base de clientes que el tuyo, pero con una estrategia de marketing diferente.

Personalización a escala

Los consumidores modernos esperan experiencias personalizadas.
¿Has visto alguna vez la sección «Recomendado para ti» de Amazon?

Las entidades pueden vincularse a través de conjuntos de datos, para comprender las preferencias de los clientes, el comportamiento de compra y personalizar los servicios.
Con la resolución de entidades, las empresas pueden ofrecer experiencias únicas a escala.

Facilitar las fusiones y adquisiciones

Durante las fusiones y adquisiciones, combinar conjuntos de datos de distintas organizaciones es una tarea compleja.

Supongamos que se produce una fusión entre dos bancos.
Sin la resolución de entidades, no habría forma de identificar si «John Smith» en una base de datos es la misma persona que «Jonathan Smythe» en la otra base de datos.

Analítica avanzada e IA

Se necesitan datos unificados para entrenar modelos de aprendizaje automático fiables y generar ideas predictivas precisas.
¿Qué ocurrirá si los científicos de datos construyen modelos a partir de datos fragmentados e incoherentes?

La resolución de entidades permite mejorar las capacidades de análisis, IA y aprendizaje automático.
Al vincular entidades relacionadas, mejora la calidad de los datos utilizados para el análisis.

En el mundo de los datos, no seas el que sigue utilizando una máquina de escribir cuando todos los demás tienen un superordenador.

Cómo suelen gestionar las ER las empresas

La resolución de entidades es esencial, pero conlleva importantes retos que pueden complicar el proceso, lo que pone de relieve la necesidad de técnicas avanzadas de resolución de entidades.
Los procesos tradicionales de gestión de la resolución de entidades a menudo agravan estos retos.

Problemas de coherencia

Los procesos tradicionales de ER se basan en gran medida en la introducción manual de datos y la correspondencia básica basada en reglas.
Las distintas fuentes de datos suelen tener formatos diferentes, entradas incompletas o información obsoleta.
El nombre de un cliente puede escribirse de forma diferente en las distintas bases de datos, o las direcciones pueden estar registradas parcialmente.

Estas incoherencias dificultan el cotejo preciso de los registros.
Los procesos manuales tienen dificultades para garantizar la coherencia, lo que da lugar a datos fragmentados y poco fiables.

Más datos, más problemas.
Pero al menos son problemas de categoría.

Complejidad de los procesos manuales

Tradicionalmente, las empresas gestionan la resolución de entidades examinando manualmente grandes cantidades de datos para identificar duplicados e incoherencias.
Este proceso intensivo en mano de obra requiere tiempo y recursos humanos significativos.
Los procesos manuales carecen de la precisión y velocidad de los sistemas automatizados.
La complejidad aumenta con el volumen de datos, por lo que resulta casi imposible gestionarlo eficazmente sin automatización.

Abordar los falsos positivos y negativos

Uno de los aspectos más difíciles de la resolución de entidades es hacer frente a los falsos positivos y negativos.
Los métodos tradicionales suelen implicar una simple coincidencia de cadenas, que puede identificar erróneamente los registros.
Los falsos positivos se producen cuando dos registros distintos se identifican incorrectamente como la misma entidad.
Los falsos negativos se producen cuando dos registros que deberían coincidir permanecen separados.

Ambos escenarios pueden dar lugar a problemas importantes, como la fragmentación de los datos y la desinformación.
Los procesos manuales son especialmente propensos a estos errores debido a su dependencia de reglas básicas de concordancia y a la falta de algoritmos sofisticados de resolución de entidades.

Cómo ayudan las herramientas de resolución de entidades con estos retos

Las herramientas de resolución de entidades ofrecen ventajas significativas sobre los procesos manuales, abordando necesidades críticas y mejorando la eficacia.

Los procesos tradicionales de resolución de entidades suelen enfrentarse a numerosos cuellos de botella e ineficiencias.
Los métodos manuales son propensos a errores, consumen mucho tiempo y no son capaces de escalar eficazmente con volúmenes de datos crecientes.

Sin embargo, las herramientas avanzadas de resolución de entidades ofrecen soluciones sólidas a estos retos:

• Algoritmos de emparejamiento propios incorporados con una precisión inigualable: Las herramientas avanzadas de resolución de entidades utilizan algoritmos sofisticados e IA para identificar y fusionar registros con gran precisión.
  Estas herramientas emplean una combinación de métodos de correspondencia de datos como algoritmos difusos, numéricos, exactos y propios para detectar variaciones e incoherencias sutiles que los métodos manuales suelen pasar por alto.

Por ejemplo, pueden resolver coincidencias no exactas como «Olie» y «Oliver» comprendiendo los errores humanos y los nombres que suenan parecido.
Del mismo modo, estas herramientas ofrecen flexibilidad para crear reglas personalizadas, establecer diccionarios y definir condiciones de coincidencia.
Esto garantiza un control granular sobre los procesos de correspondencia de datos.

• Tiempo reducido–a–Primer Resultado: El tiempo hasta el primer resultado se refiere al tiempo que se tarda en obtener resultados iniciales y precisos del procesamiento de datos.
  Los entornos empresariales acelerados requieren una visión puntual de los datos.
  La resolución manual de entidades requiere mucho tiempo y trabajo.
  Las herramientas de ER automatizan este proceso.

Al manejar eficientemente grandes volúmenes de datos, estas herramientas proporcionan una visión más rápida, lo que permite a las empresas tomar decisiones a tiempo y evitar perder oportunidades.
Piensa en una herramienta que pueda transforma 1 millón de registros en sólo 3 minutos.
Yes, that’s right.

• Ahorro de costes: La resolución manual de datos es costosa.
  Requiere importantes recursos humanos y tiempo, lo que conlleva mayores costes operativos.
  Las herramientas de resolución de entidades automatizan estos procesos, reduciendo la necesidad de una amplia intervención manual.
  Esto no sólo reduce los costes, sino que libera recursos para centrarse en tareas más estratégicas.

Por qué no hay que ignorar las urgencias

Ignorar o aplicar mal la resolución de entidades expone a las organizaciones a riesgos importantes, a menudo subestimados.

✅ Costes ocultos: Los datos inexactos generan costes ocultos.
La facturación incorrecta, los envíos duplicados y los errores de inventario se acumulan, drenando recursos financieros sin detección inmediata.

✅ Esquemas de fraude no detectados: Los defraudadores explotan los datos fragmentados.
Creando ligeras variaciones en su información, evitan ser detectados.
Una resolución deficiente de las entidades no consigue conectar estos puntos, lo que permite que sofisticadas tramas de fraude persistan sin ser detectadas.

✅ Riesgos para la seguridad del paciente: En sanidad, una mala resolución de entidades puede poner en peligro la seguridad del paciente.
Las historias clínicas fragmentadas pueden hacer que se pasen por alto alergias, tratamientos incorrectos o historiales médicos pasados por alto, lo que repercute directamente en la atención al paciente.

✅ Interrupciones en la cadena de suministro: En logística, los errores de resolución de entidades pueden perturbar las cadenas de suministro.
Los proveedores mal identificados y los pedidos redundantes provocan escasez o exceso de existencias, perturbando las operaciones y aumentando los costes.

✅ Incumplimiento de los plazos reglamentarios: Los organismos reguladores exigen datos precisos para los informes de cumplimiento.
Una resolución deficiente de las entidades puede provocar imprecisiones en la información financiera o en las pistas de auditoría, lo que puede dar lugar a incumplimientos de plazos y multas sustanciales.

✅ Exposición a la violación de datos: La resolución incompleta de entidades aumenta la vulnerabilidad a las violaciones de datos.
Los silos de datos desconectados pueden dejar lagunas de seguridad, facilitando a los atacantes la explotación y el acceso a información sensible.

✅ Puntos ciegos operativos: Los datos incoherentes crean puntos ciegos operativos.
Los directivos pueden pasar por alto información crítica sobre las métricas de rendimiento o el comportamiento de los clientes, lo que conduce a decisiones estratégicas erróneas.

Citemos un ejemplo.
Un estafador abre cuentas bancarias con los nombres «Robert Lee», «R. Lee» y «Bob Lee», cada uno con ligeras variaciones en los números de la Seguridad Social y las direcciones.
La IA detecta las similitudes, como números de teléfono compartidos y patrones de transacciones inusuales, y marca estas cuentas para su revisión, ayudando al banco a prevenir el fraude y proteger a sus clientes.

¿Cuáles son los casos de uso más comunes de la resolución de entidades?

He aquí algunos de los casos de uso de resolución de entidades más impactantes:

Servicios bancarios y financieros:

La resolución de entidades ayuda a los bancos e instituciones financieras a detectar y prevenir el fraude mediante la identificación de cuentas duplicadas y patrones de transacciones sospechosas.
Por ejemplo, un banco puede utilizar la resolución de entidades para vincular cuentas abiertas con nombres distintos pero con la misma dirección y número de teléfono, descubriendo posibles tramas de blanqueo de dinero.

Al consolidar la información de los clientes de distintas sucursales y servicios, las instituciones pueden supervisar las actividades con mayor eficacia y garantizar el cumplimiento de la normativa contra el blanqueo de capitales (AML).

Detección del fraude en los seguros:

En el sector de los seguros, la resolución de entidades se utiliza para identificar las reclamaciones fraudulentas mediante la vinculación de registros relacionados en distintos sistemas.
Por ejemplo, si una persona presenta varias reclamaciones por el mismo siniestro utilizando ligeras variaciones de su nombre, la resolución de entidades puede detectar estas incoherencias.

Al cruzar las reclamaciones con datos históricos y bases de datos externas, las compañías de seguros pueden reducir el fraude, mejorar la precisión del procesamiento de sus reclamaciones y ahorrar millones en pagos fraudulentos.

Gestión de datos de clientes:

Las empresas utilizan la resolución de entidades para crear una visión única y unificada de sus clientes.
Por ejemplo, una empresa minorista podría consolidar los registros de su tienda online, programas de fidelización y puntos de venta físicos para construir un perfil completo de cada cliente.

Esto permite a la empresa mejorar el servicio al cliente, personalizar los esfuerzos de marketing con promociones específicas y mejorar la experiencia general del cliente reconociendo y recompensando a los clientes fieles en todos los canales.

Prevención del fraude monetario:

Las instituciones financieras utilizan la resolución de entidades para evitar el fraude monetario, identificando las relaciones entre cuentas aparentemente no relacionadas.
Por ejemplo, la resolución de entidades puede revelar que varias cuentas con nombres diferentes, pero con direcciones de correo electrónico y patrones de transacción comunes, están conectadas, lo que indica la existencia de una posible red de fraude.

Esto ayuda a detectar actividades de blanqueo de dinero y otros delitos financieros, garantizando la integridad de las transacciones financieras y el cumplimiento de la normativa financiera.

Inmigración y verificación de identidad:

Las agencias gubernamentales utilizan la resolución de entidades para verificar la identidad de las personas en los procesos de inmigración.
Por ejemplo, al consolidar los registros de las solicitudes de visado, las entradas fronterizas y las bases de datos nacionales de identificación, las agencias pueden identificar con precisión a las personas, evitar el fraude de identidad y garantizar la correcta administración de las políticas de inmigración.

Esto garantiza que la persona que solicita un visado no está utilizando una identidad diferente para entrar ilegalmente en el país.

Atención sanitaria y gestión de pacientes:

Los hospitales y los proveedores de asistencia sanitaria utilizan la resolución de entidades para crear historiales precisos de los pacientes, vinculando datos fragmentados de distintos sistemas.
Por ejemplo, un paciente que visita varias clínicas puede tener diferentes registros con variaciones de su nombre.

La resolución de entidades garantiza la fusión de estos registros, proporcionando un historial médico completo.
Estos datos precisos ayudan a prestar una atención adecuada, evitar la duplicación de pruebas y garantizar la seguridad del paciente teniendo en cuenta toda la información médica relevante.

Comercio electrónico y venta al por menor:

Las plataformas de comercio electrónico y las empresas minoristas utilizan la resolución de entidades para consolidar los historiales de compra de los clientes, tanto online como en tienda.
Por ejemplo, un cliente puede utilizar diferentes direcciones de correo electrónico para las compras en Internet y en la tienda.

La resolución de entidades puede fusionar estos registros, proporcionando una visión holística del comportamiento de compra del cliente. Esto ayuda a ofrecer recomendaciones personalizadas, mejorar la gestión del inventario y aumentar la satisfacción del cliente ofreciéndole una experiencia de compra sin fisuras.

Aplicación de la Ley y Seguridad Pública:

Las fuerzas de seguridad utilizan la resolución de entidades para vincular los antecedentes penales, identificar a los sospechosos y prevenir delitos.
Por ejemplo, un sospechoso puede utilizar diferentes alias en distintas jurisdicciones.
ER puede consolidar estos registros, proporcionando un perfil completo que mejore las capacidades de investigación.

Esto ayuda a las fuerzas de seguridad a identificar y seguir rápidamente a los sospechosos, conectar casos relacionados y mejorar la seguridad pública mediante estrategias de prevención del delito más eficaces.

Cómo elegir el software de resolución de entidades adecuado

La resolución de entidades es un proceso caro y complejo que requiere una cuidadosa consideración para asegurarte de que eliges la herramienta adecuada a tus necesidades.
La eficacia de tus esfuerzos de ER repercute directamente en la calidad de tus datos, la eficacia operativa y la capacidad de toma de decisiones.

Al seleccionar una herramienta de resolución de entidades, es esencial evaluar varios factores clave para tomar una decisión informada.

He aquí algunas cosas que te ayudarán a hacer la elección correcta:

Comprende tus necesidades

Empieza por identificar tus requisitos específicos.
¿Qué tipo de datos manejas?
¿Qué tamaño tienen tus conjuntos de datos?
Conocer tus necesidades ayuda a seleccionar un software que se ajuste a tus objetivos empresariales.

Evaluar la precisión y el rendimiento

Busca un software que ofrezca un alto rendimiento y precisión de coincidencia.
Comprueba si la herramienta utiliza algoritmos avanzados de resolución de entidades e IA para garantizar una correspondencia precisa de los datos.
Solicita demostraciones o pruebas para ver cómo maneja el software tus datos.

Escalabilidad

Asegúrate de que el software puede escalar con tu empresa.
A medida que crecen tus datos, la herramienta debe ser capaz de gestionar volúmenes crecientes sin comprometer la velocidad ni la precisión.
La escalabilidad es clave para la eficacia a largo plazo.

Capacidades de integración

El software debe integrarse fácilmente con tus sistemas actuales.
Comprueba la compatibilidad con tus bases de datos, sistemas CRM y otras fuentes de datos.
Una integración perfecta minimiza las interrupciones y garantiza una transición sin problemas.

Interfaz fácil de usar

Una interfaz fácil de usar facilita a tu equipo el uso eficaz del software.
Busca un diseño intuitivo y recursos de apoyo completos.
La formación y los manuales de usuario deben estar fácilmente disponibles.

Coste y rentabilidad

Considera el coste del software y el posible retorno de la inversión.
Aunque algunas herramientas puedan parecer caras, pueden ahorrar costes a largo plazo al mejorar la precisión de los datos y reducir el trabajo manual.
Calcula los beneficios a largo plazo para tomar una decisión informada.

Asistencia al vendedor

Es esencial un sólido apoyo del proveedor.
Elige un proveedor que ofrezca un servicio de atención al cliente y un soporte técnico fiables.
Comprueba las reseñas y testimonios para calibrar su reputación.

Seguridad

La seguridad de los datos es primordial.
Asegúrate de que el software cumple las normas y reglamentos del sector.
Busca funciones como la encriptación y los controles de acceso para proteger tus datos.

Seleccionar el software adecuado implica considerar detenidamente estos factores.
Si te centras en tus necesidades específicas y evalúas cada aspecto a fondo, podrás encontrar una herramienta que mejore tus procesos de gestión de datos y apoye el crecimiento de tu empresa.

Reflexiones finales

La resolución de entidades limpia los datos desordenados mediante la fusión de registros duplicados, dando a las empresas una visión clara de su información.
Este proceso es crucial para tomar decisiones inteligentes, mejorar la satisfacción del cliente y cumplir la normativa.

Mediante el uso de técnicas y herramientas avanzadas, la resolución de entidades gestiona las incoherencias, se adapta al crecimiento de los datos y reduce los errores. Tiene potentes aplicaciones en campos como la sanidad, la conservación y las ciudades inteligentes.

En resumen, conseguir una resolución de entidades correcta ayuda a las organizaciones a gestionar mejor sus datos, tomar decisiones informadas y operar con más eficacia, garantizando que se mantienen a la cabeza en un mundo impulsado por los datos.