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TOLERANT Match 12.0 ya está aquí, y ofrece todo lo que las empresas modernas necesitan para una comparación eficiente, una limpieza de datos limpia y una integración en la nube potente. Además de una arquitectura revisada, nuevas funciones de supervisión y un mayor rendimiento, la versión también incluye una novedad destacada para los usuarios: una búsqueda multinivel renovada que mejora considerablemente la calidad y la estructura de los resultados.

Los duplicados de direcciones representan un riesgo significativo para las empresas, ya que no solo afectan la eficiencia de las medidas de marketing y ventas, sino que también pueden disminuir la calidad de los análisis y decisiones. Cuando las direcciones se registran de forma duplicada en las bases de datos, pueden surgir una variedad de problemas que tienen tanto efectos negativos a corto como a largo plazo.

La búsqueda de duplicados juega un papel crucial en la transparencia de las empresas y sus relaciones con los clientes. Una alta calidad de los datos de los clientes es esencial para tomar decisiones fundamentadas y garantizar la eficiencia en las actividades de marketing y ventas. Cuando las empresas cuentan con registros duplicados o erróneos, esto puede llevar a problemas significativos, como campañas ineficaces, análisis incorrectos y costos innecesarios.

Gut gepflegte Adresslisten und Kundenstammdaten sind die Basis für erfolgreiche Marketing- und Vertriebsaktionen. Darüber hinaus ist eine fehlerfreie Adressdatenbank entscheidend für aussagekräftige Analysen und Statistiken. Nur so können Sie operative und analytische Entscheidungen treffen, die Ihr Unternehmen voranbringen.

La identificación de duplicados en las bases de datos de direcciones es un paso decisivo para garantizar la calidad de los datos y optimizar los datos de sus clientes. Los métodos eficaces utilizan enfoques innovadores para detectar duplicados de forma precisa y eficiente. Para ello se utilizan diversas técnicas que combinan procesos automatizados y algoritmos inteligentes.

La clasificación eficiente de los datos en el benchmark es fundamental para poder realizar análisis y comparaciones precisos. En el panorama actual de los datos, existen diversas técnicas de clasificación que ayudan a las empresas a organizar y utilizar mejor sus datos. Estas técnicas van desde simples reglas de categorización hasta complejos algoritmos basados en el aprendizaje automático.