Los grafos para la resolución de entidades representan una gran solución para las empresas. En la actualidad, quienes dirigen proyectos que aprovechan recursos tecnológicos y de gestión de data conocen los beneficios de tener múltiples fuentes. Esto les permite construir modelos y registros detallados sobre los usuarios que poseen, los productos que ofrecen y otros elementos importantes donde se puede obtener información valiosa.
Dependiendo del tamaño y el alcance de las empresas, las diferentes fuentes pueden ser departamentos, sistemas informáticos, bases de datos e inclusive puede ser el producto de la mezcla de elementos internos y externos. Sin embargo, de la fusión de fuentes pueden derivarse algunas dificultades importantes. Una de ellas es la entity resolution. Debemos decidir de forma acertada cuando diversas entidades provenientes de fuentes diferentes de datos, representan de verdad a la misma entidad en el mundo real.
Para lograr realizar este análisis con efectividad podemos contar con herramientas de grafos que nos permiten comprender de forma visual y contextual los datos. A continuación descubrirás más sobre como utilizar grafos para la resolución de entidades de clientes.
Fusión de datos y consideración de las fuentes
Para poder comprender la utilidad de los grafos para la resolución de entidades de clientes podemos plantear casos donde las diferentes fuentes concentren información sobre los mismos grupos de clientes pero contienen diferentes campos. Esto puede suceder en una base de datos de clientes que es gestionada por diferentes unidades de negocios. En un caso podemos recolectar nombres, emails y direcciones; mientras otra fuente toma el teléfono de los usuarios, la edad y un código interno.
En un entorno de datos controlado y depurado, uno de los datos podría bastar para identificar de forma única a un usuario. En el mundo real, podríamos enfrentarnos a un conflicto importante; ya que difícilmente uno solo de estos datos de forma aislada podría permitir identificar de forma única a nuestros clientes. El reto en este caso sería fusionar y organizar los datos de forma tal que cualquiera de los datos incluidos en la base de datos nos permita encontrar todos los atributos de un cliente en las diferentes fuentes.
Realizar el proceso de análisis sobre este tipo de casos utilizando una base de datos relacional, no solo demanda una mayor inversión de tiempo en la ejecución de consultas, sino que también puede generar problemas de perdida de datos ya que es extremadamente complicado entender cual dato puede ser utilizado como clave principal sin que se genere un fallo en la consulta. Las limitaciones de las bases de datos relacionales le impiden procesar elementos de este nivel de complejidad, por lo que utilizar una bases de datos orientada a grafos nos permite crear una solución escalable, rápida y eficiente.
Solución basada en gráficos
Para procesos de entity resolution los grafos son una solución perfecta. Podemos modelar bases de datos aprovechando las características de los grafos. Podemos designar un nodo para cada usuario y que esté se conecte a través de aristas a cada uno de los datos o detalles que posea. Esto nos permite representar un grafo donde se concentre la totalidad de nuestros usuarios pudiendo ser identificados con un dato especifico, convirtiendo a estos datos en identificadores y permitiendo que se agreguen más datos adicionales sin que afecte el rendimiento de las consultas.
El hecho de que los grafos nos permitan plantear de forma más simplificada la fusión de fuentes, también puede generar conflictos en los datos, pero que pueden ser solucionados estableciendo los parámetros correctos. Al fusionar diversas fuentes de datos podemos detallar los valores en los atributos, de forma que en las consultas podamos tomar el valor más actualizado o el mejor valorado según sea el caso.
Esto nos permite entender que las bases de datos orientadas a grafos implementadas para entity resolution nos ayuda a proporcionar a los diferentes usuarios, información eficiente, fácil de entender como producto de la fusión de conjuntos o fuentes de datos. La flexibilidad de los conjuntos de datos en grafos, permiten gestionar de forma simple los faltantes de información. Adicionalmente la actualización o incorporación de datos es más sencilla y eficiente de administrar. También es importante destacar que la inferencia basada en grafos hace que la fusión de registros de diferentes entidades sea realizada de forma eficiente.
Esperamos que esta información sea de utilidad para comprender más sobre la utilización de grafos para la resolución de entidades de clientes.
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