August 9, 2025
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La risoluzione dell'identità, definita come il processo di connessione e unificazione dei dati provenienti da più fonti per creare un profilo unico e accurato di un individuo o di un'entità, è diventata centrale nelle pratiche di gestione dei dati sia in ambito accademico che industriale (Smith et al., 2021). La sfida principale consiste nell'identificare, abbinare e consolidare con precisione punti dati eterogenei—come nomi, email, numeri di telefono e comportamenti—specialmente quando i dati sono incompleti, incoerenti o distribuiti su vari sistemi.
Il processo si articola in diversi passaggi critici:
I risultati di studi recenti dimostrano che l'abbinamento deterministico garantisce un'elevata precisione, ma spesso a scapito della completezza (recall), poiché le corrispondenze esatte possono non cogliere collegamenti legittimi a causa delle variazioni dei dati (Jones & Patel, 2020). Al contrario, i metodi probabilistici migliorano la completezza identificando corrispondenze probabili basate su pattern, ma possono introdurre falsi positivi se non calibrati attentamente (Lee & Chen, 2019). La combinazione di entrambi gli approcci produce tipicamente un'accuratezza ottimale.
Inoltre, la deduplicazione migliora significativamente la qualità dei dati riducendo il rumore; tuttavia, una deduplicazione aggressiva rischia di unire entità distinte se l'abbinamento delle identità non è sufficientemente accurato. I processi di arricchimento aggiungono ulteriore contesto, migliorando la robustezza dei profili e supportando un migliore processo decisionale in applicazioni come il marketing personalizzato e il rilevamento delle frodi (Wang et al., 2022).
In sintesi, la risoluzione dell'identità si basa sull'equilibrio tra precisione e completezza (recall) attraverso tecniche di abbinamento su misura, una rigorosa deduplicazione e un arricchimento sistematico. La sintesi di questi passaggi crea un framework di identità affidabile e unificato che sta alla base di strategie data-driven efficaci.
