La preparación eficiente de datos implica recopilar datos de diversas fuentes, limpiarlos y enriquecerlos, agregar información relevante, estructurarla para modelos analíticos y explorar patrones mediante análisis visual o modelado estadístico. Si bien no existe una estrategia única para todos, un proceso bien definido puede mejorar significativamente la calidad de los conocimientos derivados de los datos.

La preparación de datos es indispensable para análisis precisos y es aún más crítica para los modelos de aprendizaje automático (ML). La precisión y solidez de un modelo dependen de la calidad de los datos de entrenamiento. Los procesos eficientes de preparación de datos permiten a los analistas acelerar este paso

Las hojas de cálculo se han vuelto limitantes debido a problemas como la precisión de los datos, el trabajo aislado, problemas de seguridad y errores humanos.

Solución: transición de hojas de cálculo a plataformas de un extremo a otro

Las plataformas colaborativas de ciencia de datos como Dataiku centralizan la preparación de datos, lo que permite a los equipos trabajar sin problemas en conjuntos de datos complejos. Esta transición elimina los silos, mejora la transparencia y fomenta la colaboración. Al consolidar esfuerzos en una plataforma, las organizaciones pueden implementar proyectos de datos a nivel empresarial de manera eficiente.

La democratización de los datos es esencial para aprovechar la IA a escala. La falta de contexto surge de una documentación insuficiente y del almacenamiento de datos en silos en diferentes departamentos.

Solución: análisis avanzado inclusivo

Las plataformas colaborativas como Dataiku amplían los beneficios de la Inteligencia Artificial a todos los usuarios, promoviendo análisis avanzados inclusivos. Al proporcionar documentación clara y facilitar la colaboración, estas plataformas abordan los desafíos del contexto y la inconsistencia en el uso de datos.

Ignorar los problemas de calidad de los datos puede generar modelos de aprendizaje automático defectuosos y decisiones comerciales inexactas. Por eso es aún más importante identificar y abordar problemas como valores faltantes, duplicados e imprecisiones en las primeras etapas del proceso de preparación de datos.

Solución: Las 4 C y los procesadores predefinidos

Para mejorar la calidad de los datos, los equipos pueden seguir las 4 C: coherencia, conformidad, integridad y actualidad.

La preparación manual de datos requiere mucho tiempo, es propensa a errores y carece de transparencia y repetibilidad.

Solución: operaciones de datos automatizadas

Automatizar la preparación de datos implica definir procesos automatizados desencadenados por eventos específicos. Esto ahorra tiempo y garantiza coherencia y repetibilidad, minimizando el error humano.

La preparación de datos es solo el comienzo del ciclo de vida de la ciencia de datos. No avanzar al siguiente paso y participar en la visualización de datos o el modelado predictivo limita los conocimientos potenciales derivados de datos limpios y estructurados.

Solución: ponga sus datos a trabajar

Dataiku permite a los usuarios crear modelos predictivos o crear paneles de visualización de datos para generar información valiosa. Al combinar el análisis descriptivo con el análisis predictivo, las organizaciones pueden tomar decisiones informadas basadas en sus datos.

En resumen, la preparación y la calidad de los datos son parte integral del flujo de trabajo de datos junto con el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y la inteligencia artificial. Invertir en plataformas de extremo a extremo puede liberar tiempo para trabajos de alto valor y también infundir confianza en las decisiones basadas en datos; todo esto se lleva un paso más allá con la incorporación de la IA generativa.