Nuestra metodología combina el análisis a nivel de origen, la normalización de esquemas, la vinculación de registros, la resolución de duplicados, las comprobaciones de conformidad basadas en atributos e identificadores, y la verificación tanto automatizada como manual.
Hemos mejorado con éxito decenas de millones de registros en varios registros, incluso en entornos donde los identificadores compartidos no existen o son de mala calidad. El resultado son datos limpios, coherentes y legibles por máquina que permiten que los registros interoperen, que los servicios funcionen correctamente y que las organizaciones tomen decisiones más precisas e informadas.
Comenzamos con un análisis sistemático a nivel de origen para comprender la estructura, el contenido y los modos de fallo de los datos. Esto incluye el perfilado de esquemas, distribuciones de valores, patrones de valores nulos, inconsistencias y errores sistémicos. El resultado es una línea base factual que define qué se puede corregir, de qué manera y con qué nivel de confianza.
Normalizamos y alineamos las estructuras de datos para crear una base coherente y legible por máquinas. Esto incluye la resolución de desviaciones de esquema, la armonización de definiciones de campos, la estandarización de formatos y la alineación de tipos de datos entre distintas fuentes. Cuando es necesario, rediseñamos los modelos lógicos para apoyar la interoperabilidad sin imponer cambios poco realistas en los sistemas de origen.
Aplicamos técnicas de emparejamiento deterministas y probabilísticas para identificar registros relacionados entre distintos conjuntos de datos, incluso en entornos sin identificadores compartidos fiables. Esto incluye el emparejamiento basado en atributos, la correlación contextual y estrategias de resolución basadas en reglas. Los duplicados se resuelven de forma controlada y auditable, preservando la trazabilidad y la lógica de decisión.
Realizamos una validación exhaustiva de atributos e identificadores frente a reglas definidas, conjuntos de datos de referencia y restricciones externas. Esto incluye comprobaciones de formato, validación de coherencia lógica, controles de rangos y sumas de verificación, así como verificaciones de dependencias entre campos. Cuando los identificadores están ausentes o no son fiables, apoyamos la creación o reconstrucción de claves internas estables.
Combinamos la corrección automatizada con la verificación manual dirigida cuando el riesgo o la ambigüedad requieren criterio humano. Las correcciones se aplican mediante flujos de trabajo controlados que preservan la evidencia, la capacidad de reversión y la auditabilidad. El resultado es una mejora medible de la calidad de los datos sin introducir cambios descontrolados u opacos.
