Mejora de la calidad de datos a gran escala

RaulWalter desarrolló una metodología que combinaba análisis automatizados, vinculación de registros y verificación manual.

Uno de nuestros proyectos de limpieza de datos más extensos se centró en mejorar la calidad de los conjuntos de datos que poseía una institución financiera nacional. En esos cientos de miles de registros, había errores, inconsistencias o atributos faltantes. Los conjuntos de datos provenían de múltiples fuentes y no podían vincularse de manera fiable, ya que no se disponía de identificadores fiables y los formatos de datos habían evolucionado de forma inconsistente a lo largo de muchos años.

RaulWalter desarrolló una metodología que combinaba análisis automatizados, vinculación de registros y verificación manual. Los conjuntos de datos se enriquecieron utilizando múltiples registros independientes, información de direcciones, datos de servicios públicos y atributos geográficos para establecer conexiones fiables y eliminar duplicados y errores. Como resultado, la calidad de los datos mejoró significativamente, creando una base para el intercambio funcional de datos, procesos de tributación más precisos y una mejor prestación de servicios.

Este proyecto ilustra cómo un flujo de trabajo sistemático y la precisión analítica pueden poner orden incluso en conjuntos de datos muy complejos e históricamente fragmentados.

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