Realizaré una comparación, limpieza y combinación de datos difusos de hojas de cálculo y archivos csv.

En este servicio , realizo la comparación de datos FUZZY, la vinculación de registros, la fusión, la eliminación de duplicados y la limpieza de conjuntos de datos y hojas de cálculo, utilizando el software QDeFuZZiner (https://matasoft.hr/QTrendControl/index.php/qdefuzziner-fuzzy-data-matching -software).

La disponibilidad de datos maestros confiables para una cadena de suministro puede ser crucial para el éxito de una empresa. El desempeño de la cadena de suministro depende de definiciones coherentes de clientes, productos, artículos, ubicaciones y otros objetos de datos maestros. Cuando los datos están mal administrados y son inconsistentes, la cadena de suministro se vuelve menos competitiva. Los buenos datos conducen a cadenas de suministro eficientes, lo que permite que los recursos se gasten en innovación en lugar de hacer frente a los problemas.

Sin embargo, los datos comerciales a menudo son desordenados, contienen entradas duplicadas de las mismas entidades, información faltante, faltas de ortografía y varios otros errores.

En muchos casos, no existe un identificador único que pueda usarse para identificar sin ambigüedades una entidad. Cuando dichas fuentes de datos deben vincularse o desduplicarse únicamente en función de la similitud de cadenas, se denomina coincidencia de datos parciales.

(Tenga en cuenta que también ofrezco otro servicio relacionado con la coincidencia exacta de datos, la fusión y la eliminación de duplicados).