Las técnicas de Inteligencia Artificial (IA), como el Aprendizaje Automático (AM), pueden proporcionar predicciones y conocimientos a partir de grandes volúmenes de datos. La preparación de datos utiliza una serie de procesos para garantizar que los algoritmos y modelos reciban datos limpios y de alta calidad para maximizar la validez de las predicciones.
¿Por qué es importante la preparación de los datos para un análisis eficaz basado en la IA?
Los datos de mala calidad conducen a ideas erróneas. Las decisiones basadas en datos de mala calidad tienen más probabilidades de tener consecuencias imprevistas. La preparación de datos corrige los errores y omisiones que pueden dar lugar a percepciones sesgadas.
Procesos de preparación de datos
A continuación se describen las principales etapas de la preparación de datos para la IA.
Perfiles de datos
La creación de perfiles de fuentes de datos para la IA proporciona una comprensión más profunda del contenido y la estructura de un conjunto de datos. La creación de perfiles de datos lee un conjunto de datos de origen para determinar volume de données, la cardinalidad, la estructura y el contenido. Los productos de integración de datos como Actian DataConnect identifican los registros duplicados, dividen los valores de datos en rangos y calculan estadísticas como Mín, Máx, Media, Mediana, Modo, Desviación estándar, Suma y Varianza para cada campo de datos.
Unificación de tipos de datos
nettoyage des données busca delimitadores de campo y reformatea cada campo en un tipo de datos adecuado para cada registro.
Reducción de datos
Los datos de origen suelen contener campos de datos que no son relevantes para un análisis concreto. Conservar datos redundantes puede ralentizar el análisis y consumir recursos costosos. La reducción de datos filtra los campos que no son necesarios. Si se necesitan registros únicos, en este paso se descartan los duplicados. Además, en este paso se eliminan los valores de datos que se encuentran fuera del rango esperado.
Transformación de datos
El objetivo principal de la transformación de datos es mejorar la cohérence de los datos para evitar que un análisis basado en IA tropiece. Los símbolos monetarios, los decimales y el uso de ceros a la izquierda pueden ser incoherentes. Si los datos contienen información confidencial, como números de tarjetas de crédito, números de cuenta o números de la seguridad social, la aplicación de una máscara puede ofuscar estos campos para cumplir los requisitos normativos.
Corrección de datos
Un conjunto de datos fuente puede contener datos erróneos que se hayan leído mal o que contengan un valor fuera de lo normal. En el paso de corrección de datos, se eliminan o corrigen los valores atípicos.
Enriquecimiento de datos
Los registros de datos con valores incompletos o ausentes pueden añadirse consultando varias fuentes de datos. Los valores por defecto o los valores extrapolados también pueden rellenar estos huecos. También pueden añadirse campos agrupados que representen valores discretos en intervalos. Por ejemplo, puede tener más sentido utilizar rangos de edad que edades individuales para el análisis y la elaboración de informes.
Partición de datos
Los conjuntos de datos muy grandes pueden dividirse en múltiples particiones o fragmentos para permitir un procesamiento paralelo eficiente. Cada subconjunto de datos puede utilizar servidores dedicados para acelerar el análisis. Los datos pueden particionarse mediante un esquema round-robin en el que cada registro se asigna a una lista de particiones en orden circular. Se puede seleccionar un campo clave para dirigir un registro a un bucket que contenga registros en ese rango de valores. Un esquema hash que combine valores en 2 o más campos puede distribuir los datos uniformemente entre las particiones de datos.
Validación de datos
La validación de datos puede mejorar su calidad. En este paso, los datos se comprueban para detectar anomalías que los pasos de preparación de datos no hayan podido identificar y corregir.
Automatización de la preparación de datos para la inteligencia artificial
Los pasos de preparación de datos pueden ejecutarse en secuencia, lo que se conoce como pipeline de données. Las soluciones de integración de datos pueden orquestar pasos individuales de preprocesamiento de datos, gestionar cualquier reintento y notificar excepciones para mantener los costes operativos bajo control.
Ventajas de la preparación de datos para la IA
Algunas de las ventajas de la preparación de datos para la IA son:
- El análisis de la IA ofrece perspectivas y resultados empresariales más precisos cuando se trabaja con datos preparados.
- Los datos preparados son de mayor calidad, lo que beneficia a la analítica empresarial tradicional y al aprendizaje automático.
- Los scripts de preparación de datos son reutilizables, lo que reduce el tiempo y el esfuerzo que requieren los proyectos de análisis de datos.
- Los ingenieros de datos son más productivos cuando automatizan sus procesos de preparación de datos.
Actian y la preparación de datos
Actian Data Platform facilita la automatización de la preparación de datos gracias a su tecnología de integración de datos integrada. Las empresas pueden crear de forma proactiva canalizaciones de datos a partir de sus datos operativos, lo que aumenta la calidad de los datos y facilita su uso para el análisis de informatique décisionnelle (BI), IA y ML.
Actian DataConnect proporciona una plataforma de integración inteligente y de bajo código para abordar casos de uso complejos con integraciones automatizadas, intuitivas y reutilizables. DataConnect incluye un estudio gráfico para diseñar visualmente canalizaciones de datos, mapear campos de datos y transformaciones de datos. Las canalizaciones de preparación de datos se gestionan de forma centralizada, lo que reduce los costes de administración.
El almacén Actian facilita la realización de análisis de datos a alta velocidad gracias a su capacidad de stockage en colonnes que minimiza la necesidad de índices de datos preexistentes. Vector admite funciones definidas por el usuario que pueden albergar algoritmos de aprendizaje automático. El procesamiento vectorial acelera las consultas explotando múltiples cachés de processeur a partir de una única instrucción.
Actian Data Platform se ejecuta sur site y en múltiples plataformas en la nube, incluidas AWS, Azure y Google Cloud, para que pueda ejecutar análisis dondequiera que residan sus datos.
