August 9, 2025
2 min read
Rezolvarea identității, definită ca procesul de conectare și unificare a datelor din surse multiple pentru a crea un profil unic și precis al unei persoane sau entități, a devenit centrală în practicile de gestionare a datelor atât în mediul academic, cât și în cel industrial (Smith et al., 2021). Principala provocare constă în identificarea, potrivirea și consolidarea cu acuratețe a punctelor de date disparate – cum ar fi nume, adrese de e-mail, numere de telefon și comportamente – în special atunci când datele sunt incomplete, inconsecvente sau distribuite în diverse sisteme.
Procesul se desfășoară prin mai mulți pași critici:
Rezultatele studiilor recente demonstrează că potrivirea deterministă asigură o precizie ridicată, dar adesea în detrimentul relevanței (recall), deoarece potrivirile exacte pot omite legături legitime din cauza variațiilor de date (Jones & Patel, 2020). În schimb, metodele probabilistice îmbunătățesc relevanța prin identificarea potrivirilor probabile bazate pe modele, dar pot introduce falsuri pozitive dacă nu sunt calibrate cu atenție (Lee & Chen, 2019). Combinarea ambelor abordări produce, de obicei, o acuratețe optimă.
Mai mult, deduplicarea îmbunătățește semnificativ calitatea datelor prin reducerea zgomotului; totuși, o deduplicare agresivă riscă să fuzioneze entități distincte dacă potrivirea identității este insuficient de precisă. Procesele de îmbogățire adaugă context suplimentar, ceea ce sporește robustețea profilurilor și sprijină luarea unor decizii mai bune în aplicații precum marketingul personalizat și detectarea fraudelor (Wang et al., 2022).
În concluzie, rezolvarea identității depinde de echilibrarea preciziei și relevanței prin tehnici de potrivire personalizate, deduplicare riguroasă și îmbogățire sistematică. Sinteza acestor pași creează un cadru de identitate fiabil și unificat, care stă la baza strategiilor eficiente bazate pe date.
