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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

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

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

Es un hecho irrefutable que en las operaciones que realiza cada uno de los departamentos de tu empresa se generan una gran cantidad de datos, siendo muchos de ellos beneficiosos para la toma de decisiones inteligentes. En España, todavía es muy común ver a empresas que separan los datos generados en función de cada uno de sus departamentos. Lo que no saben es que esta práctica es bastante ineficiente.   Tener los datos de una misma compañía distribuidos en distintas

  Cuando una empresa recopila datos, éstos se encuentran compuestos por valores irregulares e incoherentes, lo que los hace datos de baja calidad. Basar tus decisiones en datos brutos solamente acarrea problemas para tu negocio. Y es que si los datos son incorrectos, los resultados y algoritmos siempre serán poco fiables, aunque puedan parecer correctos. Para solventar este problema, se deben aplicar 2 métodos importantísimos en el proceso de la Gestión del Ciclo de Vida de los Datos: la Limpieza y

  Desde que los datos se convirtieron en un activo empresarial de grandísimo valor, cada vez más empresas han tratado de sustraer los datos de sus clientes para convertirlos en información de valor, operando o comercializando con ella. No obstante, si echamos la vista atrás, todos recordaremos algún escándalo en el que una gran empresa se haya visto envuelto. El caso de Facebook en 2018 fue el ejemplo perfecto de cómo una empresa puede verse increíblemente perjudicada si no respeta