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La Inteligencia Artificial centrada en los datos es un nuevo enfoque del Machine Learning  que se basa en el científico de datos  para definir todo el proceso: desde la limpieza y la ingestión de datos hasta el entrenamiento del modelo. En este enfoque, no es necesario tener conocimientos profundos sobre los algoritmos de IA, sino que todo gira en torno a los datos. La idea detrás de este proceso es muy simple: comenzar con datos limpios y entrenar un algoritmo en ese conjunto

En el centro de toda transformación digital se encuentra la democratización de los datos: la práctica de hacer que los datos sean accesibles en todos los departamentos de una empresa, no solo en la dirección y el equipo de TI. Al estar los conjuntos de datos de una organización en constante crecimiento, los directivos de las empresas se ven obligados a visualizar y mapear los datos para tener el control de la información. La visualización de datos es la representación gráfica de conjuntos de

En artículos anteriores hablábamos del famoso Data Lake , un repositorio centralizado que permite almacenar todos los datos estructurados y no estructurados a cualquier escala. Gracias a los lagos de datos se pueden almacenar éstos según entran en la BBDD, sin tener que estructurarlos primero, y ejecutar diferentes tipos de análisis (desde cuadros de mando y visualizaciones hasta grandes procesamientos de datos, análisis en tiempo real o Machine Learning  para la toma de decisiones). Para entender bien por qué los lagos de datos son los

La infraestructura de TI es cada vez más compleja y las empresas deben buscar soluciones de gestión de datos escalables para mantenerse a flote. Llevar a cabo esa gestión en la nube se ha convertido en la solución a la que recurren muchas de ellas. Y es que estas compañías están adoptando ampliamente la nube porque ofrece ahorro de costes, disponibilidad de datos, flexibilidad, escalabilidad y otras muchas ventajas. Según el estudio del “Cloud Computing Survey 2022”, casi las tres cuartas partes (72%) de

En un mundo que se digitaliza a pasos agigantados, la automatización es cada vez más importante para todas aquellas empresas que han logrado comprender los beneficios de la Inteligencia Artificial[1] , así como la importancia de que las máquinas entiendan el lenguaje humano. El procesamiento del lenguaje natural (NLP) combina los estudios de la ciencia de datos, la informática y la lingüística para entender el lenguaje de forma muy parecida a la de los humanos. Y es que es muy útil para las organizaciones, pues

La analítica empresarial surgió como disciplina poco después de que Microsoft introdujera Excel en 1985, permitiendo a las empresas recopilar y coordinar mucha más información que antes. Durante los siguientes treinta años, la analítica de datos creció y evolucionó hasta convertirse en una parte integral de las operaciones empresariales modernas. Ahora, la ciencia de datos mira al futuro y permite a las empresas crear valor a partir de los datos. La pregunta que mucha gente se formula a día de hoy es: ¿es un