En una entrevista podcast, el Director General de TOLERANT Software, Stefan Sedlacek, reveló cómo funciona la búsqueda tolerante a fallos en las herramientas de calidad de datos y la tecnología que hay detrás. La entrevista fue realizada por Ashley Steele. Puede leer un extracto de la entrevista aquí.
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A pesar de los avances tecnológicos y de la creciente concienciación sobre la gestión de datos, muchas empresas aún no se han dado cuenta de que la calidad de los datos es un requisito esencial para una gestión eficaz de las relaciones con los clientes. El Director General de TOLERANT Software, Stefan Sedlacek, ha sido entrevistado por la revista en línea WebsitePlanet.
TOLERANT Software utiliza la tecnología de memoria asociativa basada en IA para la búsqueda de duplicados tolerante a errores. De este modo, la herramienta de calidad de datos TL Match de TOLERANT Software encuentra registros de datos duplicados aunque se escriban de forma diferente.
La vida media de los datos de los clientes es de siete años por término medio. Esto significa que, al cabo de siete años, la mitad de los datos ya están obsoletos, por ejemplo, porque los clientes se han mudado de casa, se han casado o han suscrito un nuevo contrato telefónico. Las herramientas de calidad de datos TL Match, TL Post, TL Name, TL Move y TL Bank de TOLERANT Software aumentan considerablemente la vida media de los datos de los clientes.
La herramienta de comprobación de duplicados TL Match ha sido lanzada en una nueva versión del producto. La versión TL Match 11.2 ofrece al usuario un diseño de licencia más flexible y nuevas opciones para la asignación de campos. Entre otras cosas, ahora se pueden asignar y buscar con nitidez 429 millones de valores individuales diferentes. Es decir, más de 16 veces más valores que en la versión anterior de TL Match.
TOLERANT Software, especialista en herramientas de calidad de datos con sede en Stuttgart, ha revisado completamente dos de sus herramientas. La herramienta de validación de direcciones TL Post y la herramienta de comprobación de duplicados TL Match pueden ahora gestionarse de forma centralizada en un portal e integrarse fácilmente en entornos en la nube. Una interfaz de usuario modernizada facilita el funcionamiento.
Desde el 25 de mayo de 2018, el nuevo Reglamento General de Protección de Datos de la UE, o RGPD para abreviar, está en vigor y con él un nuevo y ampliado derecho a la información. De acuerdo con el artículo 15 del RGPD, los interesados tienen derecho a recibir confirmación de los responsables del tratamiento sobre si se están tratando datos personales. Esta información debe facilitarse en el momento oportuno. Si se procesan los datos, la empresa correspondiente debe proporcionar mucha más información sobre los mismos.
Los productos de calidad de datos de TOLERANT Software aprovechan todo el potencial de los sistemas de CRM, haciendo posible las aplicaciones de IA e inteligencia empresarial en primer lugar.
La extracción de datos se asocia con mucho tiempo, dinero y esfuerzo en muchas empresas. Las herramientas de TOLERANT limpian y hacen que sus datos sean aptos para el siguiente análisis de datos: rápidos, automatizados, exhaustivos y tolerantes a los errores.
Con nuestras herramientas como TL Match, TL Name, TL Post, puede estructurar y normalizar sus datos con sólo pulsar un botón, enriquecerlos con información adicional o eliminar posibles duplicados de forma tolerante a los errores.
TOLERANT Match es nuestro producto estándar para la búsqueda rápida y precisa de clientes y la detección de duplicados en grandes bases de datos. Hemos integrado un procedimiento descrito en la literatura con la palabra clave «privacy preserving record linkage», que ahora está disponible junto a otros procedimientos de emparejamiento. En el futuro, los usuarios de TOLERANT Match podrán combinar fácilmente la búsqueda seudonimizada con la búsqueda no seudonimizada en un solo proceso de comparación. Se ha desarrollado una herramienta independiente para la seudonimización de datos. Esto permite a la parte A (proveedor de datos) llevar a cabo la seudonimización y transmitir los datos seudonimizados a la parte B para su posterior tratamiento.
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