Quando falamos de Qualidade de Dados e Governança de Dados, temos que definir estratégias para aprimorar a qualidade da informação e reduzir a quantidade de dados inconsistentes e duplicados.
Uma alternativa para otimizar a limpeza e classificação de dados é o Fuzzy Matching, ou Comparação por Similaridade ou Correspondência Aproximada.
Essa técnica, em conjunto com práticas de Gestão de Dados, permite a identificação rápida e eficaz de registros aparentemente diferentes, mas que representam a mesma informação.
O que é Fuzzy Matching ou Comparação por Similaridade e por que ele é importante na Gestão de Dados?
Fuzzy matching, Comparação por Similaridade ou Correspondência Aproximada é uma técnica de comparação de valores, usualmente entre campos de texto (strings).
Imagine que você precisa fazer um join ou combinar valores para realizar uma análise de dados.
Usualmente, buscamos por correspondências exatas, onde todos os caracteres de um lado são exatamente iguais e na mesma sequência que do outro lado.
O que pode acontecer é que devido a erros de digitação, variáveis linguísticas e ortográficas, falta de padronização, espaços em branco ou caracteres não visíveis, e formatações diferentes, algumas correspondências podem ser perdidas.
Isso pode ser aplicado, por exemplo:
- Nomes: abreviações, apelidos, uso de iniciais, erros ortográficos
- Endereços: diferentes formatações, erros ortográficos, abreviações
- Datas: diferentes formatações
- E-mail: reconhecer diferentes domínios e corrigir erros de digitação
- Telefones: avaliar o formato do número ou códigos de diferentes países
Sendo assim, em vez de procurar por uma correspondência exata, o Fuzzy Matching mede a “distância” da diferença entre dois textos para encontrar pares prováveis.
Aplicações de Fuzzy Matching na Governança de Dados
A Governança de Dados envolve políticas, processos e controles para garantir que os dados sejam confiáveis, seguros e usados de forma ética.
O Fuzzy Matching pode ajudar das seguintes maneiras:
- Identificação de dados duplicados que não são cópias exatas, dificultando sua identificação
- Apoio à padronização de dados mestres ao integrar e consolidar registros
- Mapeamento e integração de fontes de dados diferentes
- Compliance, proteção contra fraudes e conformidade regulatória, ao manter registros completos e consistentes
- Consolidar e unificar informações duplicadas de clientes ou fornecedores, criando uma versão única da verdade
- Unificar registros de fontes diferentes
- Reduzir erros causados por entradas inconsistentes
Com tudo isso, o resultado são modelos com maior acurácia, precisão e confiabilidade, gerando análises mais robustas e completas e permitindo a tomada de decisão mais eficaz.
Técnicas e Algoritmos de Fuzzy Matching
A escolha do algoritmo para Comparação por Similaridade depende do tipo de dados, volume e objetivo da análise.
Os principais algoritmos de Fuzzy Matching e suas aplicações são:
- Levenshtein Distance (ou distância de edição): calcula o número mínimo de operações para transformar uma string em outra
- Jaro-Winkler: para nomes e termos curtos com diferenças leves
- Soundex/Metaphone: usa fonética para detectar similaridade sonora entre palavras
- TF-IDF + Cosine Similarity: para textos maiores e comparação semântica
- Ferramentas como Apache Spark, Talend, Informatica, Dedupe.io e Python (com bibliotecas como
fuzzywuzzy,thefuzz,recordlinkage) são sugestões iniciais
Fuzzy Matching e Qualidade de Dados
A Qualidade dos Dados é um dos pilares centrais da governança.
A Comparação por Similaridade aumenta a Qualidade de Dados porque:
- Elimina registros redundantes, tornando os dados mais limpos e precisos
- Alinha dados conflitantes vindos de fontes distintas, aumentando a consistência do sistema
- Aumenta a completude das bases de dados, uma vez que pode encontrar registros que podem ser unificados e contenham informações complementares
- Reduz falhas em integrações, especialmente em sistemas legados
Boas Práticas para Implementar Fuzzy Matching
- Definir critérios de similaridade e limiares de confiança adequados
- Fazer a limpeza dos dados para remover ruídos e padronizar formatações para serem comparadas
- Combinar regras de fuzzy matching com regras de negócio
- Implementar testes de validação automáticos – e manuais para casos críticos.
- Monitorar os resultados com métricas claras, como precisão, recall e taxa de falso-positivos, para avaliar o funcionamento do algoritmo.