El Data Matching colabora con las empresas que tienen un gran volumen de datos a realizar conciliaciones y comparación de datos más precisos, lo que produce resultados más eficientes.
Las empresas en su labor diaria emplean una red de sistemas de información y aplicaciones que forman la infraestructura de datos interna. Dado que los datos de la empresa se recopilan a través de diversas personas y canales, existe una alta probabilidad de discrepancia en la información cargada. Y ahí es donde entra en juego el Data Matching.
Entonces, ¿Qué es el Data Matching?
El Data Matching es conocido como emparejamiento o comparación de datos. Se trata de la búsqueda de coincidencias y discrepancias entre datos que provienen o no de diferentes fuentes.
Su objetivo principal es saber si dos datos recopilados y planteados como diferentes, son el mismo dato.
El proceso se basa en un algoritmo automatizado de coincidencia de datos, donde cada pieza del conjunto de datos se identifica y se compara con cada pieza del otro conjunto de datos.
Esta automatización, gracias al machine learning, brinda mayor exactitud y posibilidades amplias de manejo de los datos. Se obtiene así, una poderosa herramienta que aprovecha las capacidades de aprendizaje de los algoritmos, como el procesamiento del lenguaje o las coincidencias múltiples, brindando flexibilidad.
Los patrones de emparejamiento de datos se pueden personalizar, redefiniendo qué es una coincidencia en función de la necesidad para una amplia gama de tipos de datos.
¿Para qué sirve el Data Matching?
Al encontrar coincidencias precisas y a una velocidad extraordinaria, las empresas pueden identificar más fácilmente los registros duplicados y fusionarlos. Así es como las conciliaciones, la comparación de registros y los datos de los clientes se exponen como datos fiables.
El data matching permite a las organizaciones tener una visión más completa de cada dato. Cliente, paciente, cuenta de un proveedor se unifican en información completa de diversas fuentes, descartando valores duplicados y garantizando que los datos sean limpios y precisos.
Es una forma de evitar contenido duplicado, es útil para la minería de datos, sirve para identificar vínculos entre dos conjuntos de datos, para validar que un dato es correcto y más.
Los datos más habituales que se utilizan para el proceso de Data Matching son transacciones, productos, pagos, compras, clientes, precios, rendimiento, inventario, entre otros.
El Data Matching ayuda a identificar, combinar y fusionar los registros almacenados en los sistemas de información, consolidando los datos y creando una vista única de la información.
Para el caso del marketing es una herramienta que cobra mucha importancia ya que en la recopilación de información del cliente a través de diferentes canales, se genera una duplicación de información que puede ser contraproducente para la efectividad de las estrategias.
Por ejemplo, un cliente no interactúa por un sólo medio. En los diversos puntos de contacto (redes sociales, página web, local físico, llamada telefónica) los datos recopilados pueden diferir y estar más completos o con menos información y crear diferentes fichas de una misma persona.
Con el Data Matching, se obtiene una vista completa del cliente e información concreta sin duplicar, lo que beneficia a la empresa ya que se se toman decisiones comerciales bien fundamentadas para lograr un mayor ROI y crecimiento comercial.
Para el caso de administración, el servicio optimiza los procesos de conciliación. Se pueden realizar esta tarea con una efectividad del 100%, sin errores humanos y una velocidad 100 veces superior a una conciliación manual.
La coincidencia de datos permite mejorar la calidad y la coherencia de los datos, lo que colabora con las empresas para optimizar sus procesos. Esta técnica es crucial (y necesaria) para la calidad de los datos. Gracias al Data Matching se obtiene un resultado único y verdadero, en el cual se puede confiar.
También, facilita la estandarización. Puesto que los registros se guardan en diferentes formatos y fuentes, el servicio brinda la capacidad de definir un estándar.
Podríamos resumir que el servicio consiste en:
Identificar registros coincidentes.
Validar datos.
Establecer relaciones entre registros de fuentes diferentes.
Detectar fallos, elementos sospechosos o faltantes.
Conciliar cuentas bancarias, impuestos, pólizas de seguros, control de procesos de stock, retenciones de tarjetas de crédito o proveedores.
Analizar a clientes y posibles consumidores, y su comportamiento.
Realizar Inteligencia de ventas.
Aplicaciones del Data Matching en las industrias:
Administración y finanzas: Permite comparar operaciones de ventas con los cobros provenientes de los distintos medios de pago. Así, corroborar que las ventas están reflejadas en los ingresos.
Tienda Online: Identificar productos iguales de diferentes tiendas e-commerce, para la comparación de precios.
Laboratorios: Combinar registros de diferentes componentes para detectar elementos coincidentes y discrepantes.
Recursos humanos: Se suele utilizar para comparar legajos con nóminas y verificar mensualmente que lo ejecutado coincida con lo acordado para cada colaborador.
Sector público: Detectar fraudes o morosos a través de números de documento o pasaporte.
Usualmente, una empresa sin importar su rubro, utiliza este servicio para conciliar datos como bancos, tarjetas de crédito, stock, ventas, clientes, nóminas, y operaciones.
Conclusión:
El éxito de una empresa se basa en el uso de sus recursos de la manera más eficiente posible. Con el servicio de Data Matching, las empresas pueden optimizar los niveles de precisión en todas las unidades de negocio, mejorando así la productividad del equipo y la eficiencia de toda la empresa.
Hoy en día todas las industrias manejan volúmenes de datos en contante crecimiento, y trabajar sin verificar ni controlarlos, puede representar un riesgo empresarial importante. Realizar comparación de datos aporta un ahorro considerable en tiempos y costos para las empresas.
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