Definición
La transformación de datos es el proceso de cambiar el formato, la estructura o los valores de los datos para que sean adecuados para el análisis, el almacenamiento o un modelo. Dicho de forma simple, este concepto ayuda a construir servicios fiables alrededor de los modelos: datos, cómputo, acceso, despliegue y monitoreo. En la práctica, sirve para entender qué capacidades necesita realmente la herramienta, qué datos va a requerir y qué limitaciones conviene revisar antes de implementarla.
Ejemplo
Los eventos en bruto de una aplicación se convierten en atributos: número de inicios de sesión, duración de la sesión y actividad semanal.
Por qué importa
La transformación de datos ayuda a conectar los eventos del negocio con lo que el modelo realmente puede utilizar. Así puedes elegir herramientas de IA no por promesas llamativas, sino por cómo funcionan en un problema real.
Cómo funciona
Por lo general, el proceso comienza con las fuentes de datos y el entorno, y después se configuran los cálculos, los accesos, la automatización, el monitoreo y las reglas de seguridad. En el caso del término «Transformación de datos», 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 computacional, la seguridad, la calidad de los datos, la latencia, la disponibilidad del servicio y la complejidad del mantenimiento.
FAQ
¿Por qué es útil conocer la transformación de datos?
La transformación de datos ayuda a conectar los eventos del negocio con lo que el modelo realmente puede usar. Esto facilita elegir herramientas de IA no por grandes promesas, sino por cómo funcionan en un problema real.