Detección automatizada de duplicados y conciliación de registros maestros

Seed: RawData with ID, Name, Email, Date; MasterKey with canonical IDs; Formula: fuzzy match using helper columns and scoring

Guía de Implementación

Este libro proporciona un flujo de trabajo de conciliación semiautomático para detectar duplicados y asignar registros sin procesar a ID maestras mediante coincidencias deterministas y difusas.Comience con claves deterministas (correo electrónico, identificación nacional) mediante COINCIDENCIA/BUSCARX exacta.Para casi duplicados, calcule campos normalizados (recortar, reducir, eliminar puntuación) y utilice una coincidencia de cadenas aproximada mediante algoritmos auxiliares: distancia de Levenshtein en VBA o coincidencia aproximada mediante INDEX/MATCH con LEFT/N y umbrales de similitud.Cree una columna de puntuación de coincidencia que combine coincidencias exactas, superposición de tokens y proximidad de fechas;marque coincidencias de alta confianza para la fusión automática y presente candidatos de baja confianza en una hoja de revisión.Incluya registros de conciliación, pistas de auditoría y un proceso incremental que escriba las fusiones aceptadas en MasterKey.Esto reduce la limpieza manual y prepara los datos para análisis posteriores con alta integridad.

🔗 Aviso de clasificación de fallas en la canalización de datos	🔗 Aviso de identificación de riesgo de sucesión	🔗 Horario de padres voluntarios y seguimiento de la asignación de tareas
🔗 Mensaje de evaluación de preparación para la entrega	🔗 Calculadora de variación del presupuesto del proyecto y valor ganado (EV)	🔗 Porcentaje de integridad de los datos
🔗 Índice de velocidad de progreso estudiantil	🔗 Detección de valores atípicos mediante IQR	🔗 Monitoreo de la tasa de consumo de presupuesto