Duplicados
Productos idénticos o potencialmente equivalentes.
- HP LaserJet M404DN
- Laserjet M404 DN HP
- HP M404DN
Posible duplicado
Capa 1 de 3 · Data Intelligence
Antes de usar IA, asegúrate de poder confiar en tus datos.
Kumora analiza tu catálogo, identifica problemas de calidad y transforma datos inconsistentes en información preparada para búsqueda, compatibilidad y venta asistida por IA.
Una IA es tan confiable como los datos que consulta.Kumora analiza primero los datos que alimentarán las recomendaciones.
Salud del catálogo
Ejemplo ilustrativoTu catálogo hoy
18.420productos
Pero también
- 384posibles duplicados
- 1.240productos sin categoría
- 612productos sin marca
- 92productos con precio inválido
- 146unidades de medida inconsistentes
- 350productos sin atributos críticos
- 26relaciones de compatibilidad incompletas
Catalog Health Score
Promedio ponderado de seis dimensiones
82/ 100
Kumora convierte problemas abstractos de calidad de datos en métricas accionables.
- Completitud78
- Consistencia91
- Unicidad86
- Validez89
- Actualización74
- Relaciones68
AI Catalog Readiness
¿Tu catálogo está preparado para que una IA venda correctamente?
69%
ListoPor corregir
- Atributos completos: Por corregir
- Categorías consistentes: Por corregir
- SKUs únicos: Listo
- Unidades normalizadas: Por corregir
- Precios válidos: Listo
- Stock actualizado: Por corregir
- Relaciones entre productos: Por corregir
- Compatibilidades: Por corregir
- Trazabilidad: Listo
Antes de poner un agente sobre datos deficientes, Kumora identifica qué debe corregirse.
Data Profiling
- productos analizados
- 18.420
- atributos
- 47
- fuentes
- 6
- observaciones
- 3.814
Datos confiables. Recomendaciones confiables.
Menos errores
Evita que datos inconsistentes lleguen al proceso comercial.
Mejor búsqueda
Productos normalizados producen mejores resultados.
IA más confiable
La IA trabaja sobre información estructurada y validada.
Implementación más rápida
Detecta problemas antes de que bloqueen proyectos.
Menos dependencia manual
Automatiza controles que normalmente viven en Excel.
Gobernanza
Permite saber quién cambió qué y por qué.
Detección y normalización
Detecta antes de vender. Normaliza sin perder control.
Kumora encuentra problemas antes de que lleguen al cliente y propone correcciones que tu equipo revisa.
Qué detecta Kumora
Datos incompletos
Atributos críticos ausentes.
- Voltaje: —
- Potencia: —
- Modelo: ABC-500
2 atributos requeridos faltantesInconsistencias
El mismo valor escrito de formas distintas.
- Negro
- Black
- BK
- NGR
Normalización sugerida: NegroValores inválidos
Datos fuera de su tipo o rango.
- Precio = 0
- Stock = -4
- Peso = "N/A"
Datos inválidos detectadosRelaciones rotas
Referencias a registros que no existen.
- Accesorio → producto inexistente
Referencia inválidaCompatibilidad incompleta
Faltan datos para validar un calce.
- Modelo: Mazda CX-5
- Año: —
- Motor: —
Compatibilidad insuficientemente definida
Normaliza sin perder control
Kumora propone. Tu equipo decide.
- Datos originales
- Kumora analiza
- Detecta anomalías
- Sugiere normalización
- 5Humano revisa
- 6Datos aprobados
Ejemplos
Original · Modelo de vehículo
- Mazda CX5
- Mazda CX-5
- MAZDA CX 5
Kumora sugiere
3 variantes del mismo modelo
Mazda CX-5
Pendiente de revisión
Impacto
Antes
3 modelos distintos llegan al motor de compatibilidad
Después
1 identificador normalizado para validar compatibilidad
IA donde ayuda a interpretar. Reglas donde importa ser exacto.
La IA puede sugerir una corrección. Las reglas determinan si el dato cumple el estándar.
IA · Sugiere
- Detectar nombres equivalentes
- Sugerir categorías
- Homologar descripciones
- Inferir atributos candidatos
- Detectar posibles duplicados
- Sugerir taxonomías
Reglas · Controlan
- Formato de SKU
- Campos obligatorios
- Unidades permitidas
- Tipos de datos
- Rangos válidos
- Relaciones
- Unicidad
- Políticas de publicación
Gobierno del dato
Normaliza una vez. Monitorea siempre.
Kumora puede analizar datos mediante archivos, APIs o conexiones de solo lectura. Las correcciones se revisan antes de aplicarse.
Conecta tus datos
Solo lectura- Excel / CSV
- ERP
- PIM
- Base de datos
- REST API
- Catálogo proveedor
- Ingesta de solo lectura
- Kumora Data Intelligence
- Sugerencias
- Aprobación
- Publicar / Exportar
Las correcciones no se escriben directamente en tus sistemas productivos: se revisan, se aprueban y luego se publican o exportan.
Trazabilidad
ABC-1042
- Fuente
- ERP
- Última actualización
- Hoy, 08:32
- Transformación
- “24v” → “24 V”
- Aprobado por
- Usuario administrador
Cada dato crítico conserva origen, transformación y aprobación.
Monitoreo continuo
La calidad del dato no termina después de la implementación.
47 productos nuevos detectados
13 presentan atributos incompletos.
22 posibles duplicados nuevos
Revisión recomendada.
Cobertura de atributo “voltaje”
Deterioro detectado
92%76%
Stock
Fuente sin actualizar hace 18 horas.
Principios de seguridad
- Acceso de solo lectura
- Credenciales protegidas
- Datos aislados por cliente
- Auditoría
- Control de acceso
Principios de diseño de la plataforma. El alcance de cada control se define en la implementación.
Diagnóstico de entrada
Kumora Catalog Assessment
Conecta una muestra de tu catálogo y recibe un diagnóstico de calidad y AI Readiness antes de implementar Kumora.
Recibes
- Catalog Health Score
- Duplicados
- Campos faltantes
- Inconsistencias
- Atributos críticos
- Relaciones
- AI Readiness
- Recomendaciones
Prueba Kumora con una consulta real.
Con tus productos, tus reglas y las consultas que hoy le cuestan a tu equipo.
Opcional. El texto solo se copia en tu solicitud y no se envía hasta que completes el formulario.