Dinamismo, innovación y polivalencia
La resolución de entidades de nivel empresarial de Quantexa ofrece una precisión sin precedentes al combinar la comprensión del mundo real con técnicas avanzadas de machine learning e IA. Quantexa es compatible con múltiples casos de uso y aplicaciones desde una única plataforma.
¿Qué distingue a la resolución de entidades de Quantexa?
Creación de datos precisos y completos basados en cuatro principios fundamentales:
Casos de uso
Cree una visión precisa completa de las entidades del mundo real en sus datos
Construya una visión unificada de sus datos
Descubra entidades del mundo real a partir de múltiples fuentes de datos dispares utilizando la mejor resolución de entidades disponible.
Mejore la calidad de los datos
Elimine los duplicados y supere los datos incompletos o de mala calidad, incluso cuando los datos hayan sido manipulados intencionadamente.
Desbloquee decisiones basadas en los datos
Gane confianza en sus datos para impulsar decisiones estratégicas y operativas en toda la organización.
Impulse los análisis de grafos
Cree grafos más ricos y significativos basados en entidades del mundo real y en las relaciones entre ellas.
EL IMPACTO
Lo que hemos logrado
resolución de datos para una rentabilidad rápida
en conciliación de datos por resolución de entidades
en registros por deduplicación
Características del producto
Ingesta de datos con muy poco código
Incorporación más rápida de datos con ausencia de esquema (schema-less) con asignación de datos automatizada y capacidad para procesar estructuras complejas de datos anidados, como empresas, organizaciones y otras entidades complejas.
Preparación de datos inteligentes
Una colección de modelos ML y NLP depura, analiza, translitera y convierte datos de fuentes estructuradas y no estructuradas. Los modelos ML se entrenan y ajustan para cada país del mundo.
Conciliación de datos ofrecida por ML
Modelos de resolución de entidades preconfigurados y alimentados por ML, diseñados para superar los problemas de disponibilidad y calidad de los datos sin necesidad de datos de formación previamente resueltos. Los modelos de ML son totalmente transparentes, comprensibles y ampliables.
Modos dinámicos y en lote
Arquitectura dual que permite resolver entidades con un rendimiento excepcional tanto de forma puntual en lotes como en tiempo real y de forma dinámica durante la solicitud.
Puntuación y ajuste transparentes de la calidad de las entidades
Un conjunto de modelos basados en IA que pueden utilizarse para identificar entidades sobrevinculadas y subvinculadas o ajustar las configuraciones de resolución de entidades.
Arquitectura abierta
Despliegue de forma local o en la nube de su elección. Integre su entorno existente de ciencia de datos y análisis, «data lakes», almacenes y mucho más a través de las API y bibliotecas totalmente compatibles.
