The What, Why, and How of Entity Resolution in Modern Organizations

1. Search Home » Blogs » Data Science     The What, Why, and How of Entity Resolution in Modern Organizations By Deepti Soni | July 5, 2023     Introduction   As a powerful tool for modern organizations, entity resolution harnesses the unlimited potential of data and acts as a critical process for any business. In the world of data, it's not uncommon to come across multiple records for a single entity. Whether it's a customer, product, or location, data sets can contain a tangled web of information that needs to be sorted out. Entity resolution lays out a process for identifying and linking records that refer to the same real­world entity. This allows enterprises to unlock valuable insights and make informed decisions.   This website stores cookies on your computer. These cookies are used to collect information about how you interact with our website and allow us to remember you. We use this information in order to improve and customize your browsing experience and for analytics and metrics about our visitors both on this website and other media. To find out more about the cookies we use, see our Privacy Policy Entity resolution is a crucial process that plays a vital role in data management and analytics. Over the years, the importance of entity resolution in data management has steadily increased across industries. More organizations now recognize the value of entity resolution in improving data quality, accuracy, and consistency.  browser to remember your preference not to be tracked. If you decline, your information won’t be tracked when you visit this website. A single cookie will be used in your Unlocking  Business  Objectives  with  the  Power  of  Effective  Entity

2. Unlocking  Business  Objectives  with  the  Power  of  Effective  Entity Resolution  Accept Decline Organizations  implementing  robust  entity  resolution  solutions  achieve  their  business  objectives  by enhancing their data quality and accuracy, identifying, and mitigating fraud and risk, improving customer experiences,  and  acquiring  valuable  insights  from  their  data.  Effective  entity  resolution  enables organizations  to  make  informed  decisions  and  achieve  outcomes  through  strategic  planning  based  on reliable data. Here are some key business objectives that organizations can accomplish with the support of entity resolution:  Enhance Customer Experience – By consolidating and linking customer records, entity resolution enables organizations to achieve a comprehensive and accurate view of their customers. This is crucial to deliver personalized and relevant customer experiences, which can help increase loyalty and drive revenue.  Improve Operational Efficiency – By automating the entity resolution process, organizations can reduce the time and effort required to reconcile data across multiple sources.  It helps streamline data processing, improve data accuracy and reliability, and minimize error­prone manual data handling – leading to faster and more efficient business operations.   Improve Data Quality – Entity resolution ensures identifying and linking of duplicate records, thus enhancing the accuracy and completeness of an organization's data, leading to better decision­making and more reliable insights. Resolved data reduces data inconsistencies and errors, leading to enhance customer experiences.  Increase Regulatory Compliance – Effective entity resolution can help organizations achieve better regulatory  compliance  by  ensuring  data  is  accurate  and  up  to  date  across  multiple  systems  and platforms. It reduces the risk of compliance violations and penalties and helps achieve data privacy and security requirements.  Better Risk Management – By enabling a unified, reliable, and comprehensive view of the entity and  its  relationships  across  the  business,  the  entity  resolution  process  aids  in  the  proactive identification of high­risk profiles and suspicious relationship chains. It thus enables organizations to take preventive measures to mitigate risks, financial losses and protect their reputation.  Implementing an enterprise­wide entity resolution process is a challenging task that demands meticulous planning, coordination, and execution. It involves integrating and linking data across multiple systems and platforms  to  achieve  ideal  and  holistic  entity  records.  Therefore,  proper  planning  and  execution  are essential to ensure the process succeeds and unlocks its true potential.    Before initiating entity resolution in organizations, it's essential to take stock of existing issues and then evaluate  the  next  steps.  Let's  explore  some  best  practices  and  critical  considerations  for  organizations implementing entity resolution solutions.  Defining Scope and Objectives –The scope of entity resolution should be clearly defined.  This involves identifying the data sources to be included in the process, the type of entities to be resolved, and the level of accuracy required. This ensures the process is focused and aligned with the business goals.  Assessing Data Quality – Before starting an enterprise­wide entity resolution process, it's important to  assess  the  quality  of  your  organization's  data.  This  involves  evaluating  data  completeness, inconsistencies, duplications, and more. This assessment will help design the required customizations needed for effective resolution.  Identifying Stakeholders – Organizations should identify all stakeholders involved and impacted by

3. Identifying Stakeholders – Organizations should identify all stakeholders involved and impacted byIdentifying Stakeholders – Organizations should identify all stakeholders involved and impacted by the process. It is crucial to understand their needs and expectations for the resolution process.  Developing  a  Cross­functional  Team/SMEs  –  An  effective  entity  resolution  often  requires organizations to build a cross­functional team to collaborate. Business users, data analysts, and other IT members will help build a comprehensive resolution process.   Selecting the Right Technology Stack – Organizations can find the right technology stack for their specific  needs  with  proper  evaluation.  This  includes  assessing  data  processing  capabilities, scalability, and integration with existing systems.   Developing a Governance Framework – A robust governance framework establishes clear policies, processes, and roles for managing and resolving entities. Entity resolution is a continuous process, and a clearly defined governance framework is crucial for monitoring and optimizing Overall, entity resolution is an ongoing process that requires continuous attention to ensure the accuracy and integrity of your data. These considerations help design an organization­wide entity resolution pipeline efficiently and effectively.   Entity Resolution Pipeline  The  ER  process  involves  resolving  entities  and  detecting  relationships  among  them,  typically  through automated pipelines that handle incoming entity records. This process usually involves five phases:  Data Preparation/Cleansing – This phase involves preparing the data for analytics by cleaning and transforming  it.  It  includes  steps  like  data  profiling  to  identify  errors  and  inconsistencies,  data standardization to ensure a standard format for comparison, and data cleansing to remove duplicate or irrelevant information.  Blocking – Blocking phase divides data into smaller, manageable subsets, or "blocks," based on specific attributes. This reduces the number of comparisons needed, thus improving processing time and efficiency.  Matching  –  Matching  is  an  essential  phase  of  the  entity  resolution  pipeline  which  involves comparisons,  defining  match  criteria,  scoring,  and  rankings.  Attributes  of  different  records  are compared  to  determine  their  similarity  based  on  predefined  match  criteria.  Various  matching algorithms and techniques are applied to assess the degree of similarity between records. Standard techniques  include  exact/deterministic  matching  and  fuzzy  matching/probabilistic  matching.  The similarity scores obtained from comparisons are ranked to prioritize the most probable matches.  Clustering – It's the process of amalgamating similar records into clusters based on attributes and relationships. It helps identify data discrepancies and potential matches in large datasets. Clustering reduces computational costs and improves matching accuracy. It also uncovers new relationships and patterns in the data, providing valuable insights.  Entity  Consolidation  –  The  identified  related  records  are  merged  into  a  single  representation, combining each record's relevant attributes and information. Duplicate or redundant features are removed, and missing or inconsistent data may be resolved or imputed based on predefined rules or data augmentation techniques. Business rules and domain­specific criteria are applied to determine the entity representation.  Additionally,  here  are  some  essential  factors  to  consider  when  developing  an  efficient solution for entity resolution:   Scale – To effectively handle large amounts of data, it is crucial to incorporate automation, machine learning,  and  human  expertise.  This  combination  enables  organizations  to  process  vast  data

4. efficiently while maintaining accuracy and completeness in entity resolution. efficiently while maintaining accuracy and completeness in entity resolution.  Performance – Performance optimization plays a vital role in ensuring the efficiency and accuracy of the entity resolution process. By leveraging advanced technologies, streamlining workflows, and implementing continuous improvement strategies, organizations can enhance the speed, productivity, and effectiveness of human stewards involved in resolving entities.  Real­time and Batch Processing – The process should support batch and real­time entity resolution needs. The solution should support both real­time and batch processing for entity resolution needs. Batch processing should efficiently handle large data volumes, minimizing errors and improving accuracy. Additionally, the solution should be designed to detect and resolve entity matches in real­ time, leveraging data streams, automated workflows, and expert human analysis to respond quickly and accurately.  Deployment Overview – it is crucial to determine if it should be installed on­site or as a cloud­based solution, as its seamless ability to integrate with data sources and interfaces is required for smooth integration.  The solution should be able to support upstream and downstream applications. This includes proper assessment and planning for required infrastructure, integration needs, speed/latency, availability, and reliability requirements to ensure it can handle the anticipated data volume and processing needs.  Entity resolution is a critical requirement across various industries and verticals. Whether in banking and finance, healthcare, retail, or any other domain, the need to accurately identify and resolve entities is pervasive. For instance, financial institutions face significant challenges in meeting  KYC  compliance,  which  amplifies  their  operational  costs,  becoming  a  cause  of concern. However, effective entity resolution technology can add value and increase efficiency in –  Customer due diligence  Onboarding and account activation  Surveillance  Off­boarding  A  real­time  entity  resolution  solution  allows  for  perpetual  KYC  updates,  reducing  costly remediation  projects.  Moreover,  entity  resolution  technology  improves  the  ability  to  detect financial crimes such as money laundering, human trafficking, and terrorist financing while reducing the number of false positives. It facilitates the prompt identification of suspicious activity, empowering investigators to file relevant reports and take necessary action swiftly. Further,  entity  resolution  contributes  to  stronger  regulatory  compliance  while  driving operational efficiency and customer trust.  CONCLUSION In today's data­driven world, entity resolution is integral for organizations seeking to improve their  decision­making  capabilities  and  acquire  a  competitive  advantage.  Organizations  can improve data quality, reduce redundancy, and gain valuable insights into their data ecosystem by effectively resolving entities. The key to successful entity resolution is a combination of advanced algorithms, expert human analysis, and well­defined governance policies.  Effective entity resolution can unlock the full potential of your data for better decision­making, sustainable growth, and success. Mastech InfoTrellis is well­placed to deliver efficient entity

5. sustainable growth, and success. Mastech InfoTrellis is well­placed to deliver efficient entitysustainable growth, and success. Mastech InfoTrellis is well­placed to deliver efficient entity resolution solutions to organizations looking to improve their data management practices. Our experienced  data  experts  have  a  deep  understanding  of  modernizing  data  systems,  the challenges involved in implementing effective entity resolution solutions, and the expertise to develop and deploy solutions that meet the unique needs of their clients. In 2022, we saw an attrition rate of just 9% against an industry average of over 25%, demonstrating the company's commitment  to  excellence  and  innovation,  making  us  a  trusted  partner  for  organizations seeking to improve their data management capabilities. Partnering with us, organizations can benefit from industry­leading expertise and cutting­edge technology, ensuring they are well­ equipped to manage their data effectively and achieve their business goals. SUBSCRIBE Deepti Soni  Director, Data Science and Analytics Deepti Soni is a Data Science professional with more than ten years of experience in architecting innovative analytical solutions for strategic business problems. MORE READS Resolution for the New Year ­ Reliable and Useful Data as a Foundation for Breakthrough Innovation By Harry Hodge | January 27, 2022 What it means to be an Analytics Advisor in today’s data and computational environment By Maria Singson | November 19, 2021

6. Consumer Confidence after the COVID Crash – Is pent­up demand reallyConsumer Confidence after the COVID Crash – Is pent­up demand really backed with money? By Maria Singson | July 23, 2021 Unravel the secrets behind successful project delivery Play Webinar POPULAR READS Data Science | September 4, 2020 Knowledge Graphs for Fraud Detection ­ Use Case Data Science | May 26, 2021 Antifragility, Machine Learning, and Graph­Structured Data (Ontologies) – Part 1 of 3 Data Science | July 26, 2019 Predictive Analytics in the Retail Industry Data Science | November 19, 2021 What it means to be an Analytics Advisor in today’s data and computational environment Choose Category Data Management Data Science Data as an Asset Intelligence Data Engineering Cloud Services Stay Updated On The Trending Topics On Data And Analytics.

7. Topics On Data And Analytics. S U B S C R I B E W HO  WE  AR E   C ARE ER S   EVENT S   R ES O U RC ES   B LOG C ONTAC T U S Sitemap Terms of Use Privacy Policy Brand Guidelines Mastech InfoTrellis, INC. © 2023 Mastech InfoTrellis is the wholly­owned subsidiary of Mastech Digital