Qué es Data Cleaning

Definición

La limpieza de datos es la eliminación, corrección o normalización de errores, omisiones, duplicados y valores extraños en los datos. Dicho de forma simple, este concepto ayuda a construir servicios fiables alrededor de los modelos: datos, cómputo, accesos, despliegue y monitorización. En la práctica, sirve para entender qué capacidades necesita realmente la herramienta, qué datos requerirá y qué limitaciones conviene revisar antes de la implementación.

Ejemplo

Antes de entrenar el modelo, el equipo elimina solicitudes duplicadas, corrige fechas y procesa campos vacíos.

Por qué importa

Sin limpieza de datos, incluso un modelo sólido puede aprender de datos defectuosos y producir resultados poco fiables. Esto ayuda a elegir herramientas de IA no por grandes promesas, sino por cómo funcionan en un problema real.

Cómo funciona

Normalmente, el proceso comienza con las fuentes de datos y el entorno, y después se configuran los cálculos, los accesos, la automatización, la monitorización y las reglas de seguridad. En el caso del término “Data Cleaning”, es importante revisar por separado los datos, los criterios de calidad y las condiciones de uso.

Dónde se usa

• Se encuentra en proyectos en los que son importantes el almacenamiento de datos, el cómputo, la integración, el despliegue, la seguridad y el funcionamiento estable de los servicios de IA.

Limitaciones

Las limitaciones están relacionadas con el coste de cómputo, la seguridad, la calidad de los datos, la latencia, la disponibilidad del servicio y la complejidad del mantenimiento.

FAQ