La Entity Resolution es una tarea o conjunto de tareas de especial importancia en el mundo actual. Los datos que recolectamos para construir escenarios basados en la realidad traen consigo ciertas dificultades. En ocasiones estos datos registran ambigüedades y problemas de entidades del mundo real que pueden restar veracidad a los análisis que desarrollamos y restar valor a nuestros datos.
A continuación conocerás un poco más sobre la Entity Resolution, sus principales retos y algunas aplicaciones que puedes desarrollar para tus datos.
¿Qué es la Entity Resolution?
La entity resolution es la tarea de eliminar las ambigüedades existentes en los registros correspondientes a entidades del mundo real que forman parte de un conjunto de datos. Este proceso de resolución de entidades estudia todos los conjuntos y registros que conforman un conjunto de datos y detecta las entidades o las menciones a las mismas mediante procesos de vinculación y agrupación.
Esto permite que al analizar conjuntos completos de datos podamos identificar diferentes elementos valiosos. Por ejemplo, si en un texto encontramos diferencies menciones a un nombre especifico, diferentes direcciones para un mismo negocio o un conjunto de diferentes foros para un objeto en particular, la Entity Resolution nos ayuda a entender que estos datos están relacionados, que pueden ser agrupados y estudiados de forma conjunta para evitar que se produzcan vacíos de información.
Estos procesos tienen un gran rango de aplicaciones, en especial en el desarrollo de políticas públicas de gestión de datos abiertos, salud pública, aplicación de instrumentos legales, prevención de delitos, reducción del crimen, creación de grafos de conocimiento, entre otros. Estos procesos adicionalmente pueden ser desarrollados en diferentes tipos de bases de datos, como por ejemplo bases de datos orientadas a grafos, donde su nivel de profundidad es mucho más elevado.
Que tareas desarrolla el Entity Resolution
Este proceso como ya os comentamos se encarga de despejar las ambigüedades en los datos provenientes de entidades del mundo real. Estos datos se caracterizan por que su frecuencia no está vinculada a otros datos relacionados y también puede suceder que los datos sean ingresados a la base de datos con errores normales que pueden ser cometidos por un operador de daos como un tipo de letra inadecuado, error de calculo o un error interpretativo.
Este tipo de errores origina problemas que a la larga dificultan el análisis de los datos como por ejemplo:
- Duplicación de datos
- Formato incoherente o incorrecto
- Inconsistencias
Estos tres inconvenientes pueden generar problemas serios a la hora de entender conjuntos de datos. Porque los algoritmos de análisis no pueden distinguir los datos si estos están incorrectos. Pueden analizar de forma errónea datos dobles, incorrectos e inconsistentes, lo que restaría total valor a nuestros análisis.
Vinculación de registros y depuración de registros
Existen algunos procesos importantes que nos pueden ayudar en la entity resolution. Entre los más destacados está la depuración de registros y la vinculación. Al aplicar una depuración de registros o prueba de duplicación en conjuntos de datos podemos detectar, clasificar y eliminar los datos duplicados en un conjunto. Mientras que al hacer una vinculación de registros nos encargamos de buscar de registros en un conjunto de datos que se refiere a la misma entidad en diferentes fuentes de datos.
Adicionalmente a estos procesos de depuración, tenemos el proceso de canonicalización que se ocupa de la conversión de datos con más de una posible representación en un formulario estándar.
Ventajas de aplicar pruebas de duplicación:
Al aplicar pruebas de duplicación para Entity resolution podemos mejorar considerablemente la calidad y la integridad de los datos. Esto además de darnos un escenario claro y directo sobre nuestros datos nos permite reducir costos de operatividad, gestionar datos confiables, identificar múltiples registros para simplificarlos.
La utilidad de este proceso de simplificación de datos tiene una gran relevancia ya que a medida que crecen los datos vinculados y el requisito de razonamiento basado en gráficos se extiende más allá de las aplicaciones teóricas. Su alcance en el terreno de la prevención de fraude, el análisis contextual y el aprovechamiento para el Big Data es gigantesco, por lo que debe ser estudiado a profundidad e incorporado a nuestros proyectos.
Esperamos que esta información sea de utilidad para empezar a conocer más sobre Entity resolution. Si deseas saber más sobre este apasionante tema puedes visitar nuestro webinar gratuito sobre Entity Resolutión o ver más de Grapheveryewhere.
