A correspondência de dados é um processo utilizado em sistemas de informação para identificar, combinar e mesclar registros que correspondem às mesmas entidades de vários bancos de dados ou mesmo dentro de um único banco de dados. Também é conhecido como vinculação de registros ou desduplicação de dados. O processo é fundamental em vários campos, como informática em saúde, mineração de dados, recuperação de texto e limpeza de dados, para garantir a precisão e confiabilidade dos dados.
A evolução histórica da correspondência de dados
A correspondência de dados como conceito remonta à década de 1940, com a primeira aplicação significativa no sector da saúde. Foi inicialmente introduzido por Halbert L. Dunn, que utilizou este método para vincular registros entre registros populacionais e certidões de óbito para pesquisas em saúde pública. Na década de 1950, o termo “ligação de registros” foi cunhado por Robert Ledley. Ao longo dos anos, a correspondência de dados evoluiu com os avanços na tecnologia e no crescimento dos dados, tornando-se uma parte essencial do cenário de gerenciamento de dados.
Explorando o conceito de correspondência de dados
A correspondência de dados envolve a comparação de registros de uma fonte de dados com outra para encontrar entradas relacionadas à mesma entidade. O processo de correspondência é realizado com base em algoritmos e regras específicas. A correspondência pode ser exata (procurando uma correspondência perfeita) ou difusa (tolerando algumas discrepâncias).
Normalmente, o processo envolve estas etapas:
- Pré-processamento de dados: envolve limpeza, transformação e padronização de dados.
- Indexação: ajuda a reduzir o número de comparações.
- Comparação de pares de registros: comparações entre pares são feitas com base em um conjunto de atributos.
- Classificação: Os pares são classificados como correspondentes, não correspondentes ou potenciais correspondentes.
- Avaliação: Avaliar a qualidade das partidas.
A mecânica interna da correspondência de dados
A correspondência de dados opera com base na premissa da comparação. Quando dois conjuntos de dados são inseridos em um sistema de correspondência de dados, o sistema emprega algoritmos para encontrar a “distância” ou “semelhança” entre os conjuntos de dados. O grau de semelhança ou distância determinará se os registros coincidem ou não. Algoritmos comumente usados para este processo incluem o algoritmo Jaro-Winkler, distância Levenshtein e algoritmo Smith-Waterman.
Principais recursos de correspondência de dados
A correspondência de dados exibe vários recursos principais:
- Escalabilidade: Capaz de lidar com grandes volumes de dados.
- Flexibilidade: Pode trabalhar com dados estruturados e não estruturados.
- Precisão: Alta precisão e taxas de recall.
- Velocidade: Capacidade de realizar tarefas correspondentes rapidamente.
Tipos de correspondência de dados
A correspondência de dados pode ser categorizada de duas maneiras principais:
- Por técnica:
- Correspondência Determinística: Usa correspondência exata em um ou mais identificadores.
- Correspondência Probabilística: Usa pontuação estatística com vários identificadores.
- Correspondência Híbrida: Combinação de técnicas determinísticas e probabilísticas.
- Por aplicativo:
- Desduplicação de banco de dados: Remove registros duplicados em um banco de dados.
- Vinculação de banco de dados: Vincula registros em vários bancos de dados.
- Fusão de dados: Combina diversas fontes para produzir informações mais abrangentes.
Aplicações, desafios e soluções de correspondência de dados
A correspondência de dados é usada em todos os setores, desde saúde até finanças, comércio eletrônico e marketing. No entanto, enfrenta desafios como lidar com grandes volumes de dados, manter a privacidade dos dados e garantir alta precisão. As soluções incluem o uso de sistemas de alta capacidade, a implementação de técnicas de preservação da privacidade e o ajuste contínuo dos algoritmos de correspondência para obter melhores resultados.
Comparações e características principais
Em comparação com conceitos semelhantes, como integração e sincronização de dados, a correspondência de dados é mais específica e visa a identificação e fusão de registros idênticos. Embora a integração de dados envolva a combinação de dados de diferentes fontes e o fornecimento de uma visão unificada, a sincronização de dados garante que os dados em dois ou mais locais sejam atualizados simultaneamente para manter a consistência.
Perspectivas e Tecnologias Futuras
O futuro da correspondência de dados reside na aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina e inteligência artificial para maior precisão e eficiência. Com a ascensão do Big Data, a demanda por ferramentas inteligentes e automatizadas de correspondência de dados está aumentando.
Servidores proxy e correspondência de dados
Os servidores proxy podem auxiliar nos processos de correspondência de dados, fornecendo acesso mais rápido aos dados, mantendo a privacidade dos dados e garantindo a integridade dos dados. Por exemplo, um servidor proxy pode ser usado para recuperar dados de diferentes servidores para correspondência, mantendo ao mesmo tempo o anonimato do usuário ou sistema que faz a solicitação.
