Buenas prácticas para la construcción de estrategias de datos robustas

Vivimos en pleno auge de la Inteligencia Artificial. Muchas de las herramientas con las que interactuamos cada día comienzan a implementar IA de maneras ingeniosas que nos ayudan a reducir el tiempo de trabajo, obteniendo, igualmente, buenos resultados. No debemos de olvidar que la Inteligencia Artificial todos los procesos que esta conlleva se debe a la gran capacidad de los modelos de Deep Learning de adaptarse a casi cualquier objetivo al que se quiera llegar, alimentados con una cantidad ingente de datos, que deben haber sido obtenidos, procesados y preparados para facilitar la tarea de nuestro modelo de aprender aquello que deseamos que sea capaz de hacer.

Si te interesa conocer, de principio a fin, todo este proceso que envuelve la construcción y mantenimiento de una estrategia de datos robusta que soporte tus iniciativas de IA, incluyendo la calidad de los datos, la gobernanza y la infraestructura de los mismos, continúa leyendo este artículo.

El proceso de construcción de una estrategia de datos sólida

La construcción de una estrategia de datos robusta que se adapte correctamente a nuestro flujo de trabajo, y que nos permita llegar más rápido a nuestro objetivo, dependerá siempre del contexto en el que estemos trabajando. No existe una fórmula universal que podamos aplicar y que resulte en estrategias de datos válidas para todo tipo de proyectos. No obstante, sí que contamos con una serie de estándares a tener en cuenta para la construcción de estas, que en cierto modo se repiten de manera continua. Si nunca has trabajado desarrollando un proyecto de Machine Learning o Ciencia de Datos, te sugerimos leer detenidamente los siguientes puntos para descubrir todo aquello a tener en cuenta en este proceso.

Identificación y comprensión del problema

El primer paso en la construcción de una estrategia de datos sólida es la identificación y comprensión clara del problema que se quiere resolver. Es crucial definir el objetivo del proyecto y determinar cuáles son las necesidades y expectativas del negocio. También es esencial establecer métricas claras de éxito para medir los resultados. Esta fase inicial asegura que todos los esfuerzos posteriores estén alineados con un propósito claro y medible.

En esta etapa, es vital conocer el ámbito para el que estaremos trabajando, y tratar de “ampliar” nuestra perspectiva en relación a este. Trabajaremos mucho mejor si entendemos los requerimientos y problemas a los que debemos hacer frente.

Recopilación de datos

Una vez definido el problema, es fundamental identificar y recopilar los datos necesarios. Este proceso incluye la identificación de todas las fuentes de datos relevantes, tanto internas como externas, y la implementación de procesos eficientes para la recolección de datos de manera continua y fiable. La calidad de la recolección de datos es esencial para el éxito del proyecto, ya que influye directamente en la precisión y eficacia del modelo de IA.

En la mayoría de los casos, si estamos trabajando para un cliente en particular, se espera que sea este el que nos proporcione los datos con los que comenzar a operar. La naturaleza de estos datos siempre dependerá del objetivo final, y de cómo hayan sido conservados por nuestro cliente. Un punto importante a tener en cuenta aquí es que los datos de los que dispongamos para comenzar a trabajar no siempre estarán enfocados al objetivo que queramos perseguir. Parte de nuestro trabajo consiste en preparar estos datos para construir software sólido y fiable con ellos.

En última instancia, es posible que, siguiendo con la idea de trabajar para un cliente, este no cuente con un registro demasiado grande de datos para lograr el objetivo que se nos plantea. Por suerte, en Internet existen multitud de lugares que alojan conjuntos de datos de todo tipo, por lo que podremos ayudarnos de estos en muchas de las ocasiones, ampliando así el conjunto de datos final. Otras estrategias incluirían el aumento de datos, aunque estas requieren un estudio previo de nuestros datos, para garantizar la validez del nuevo material generado.

Calidad de los datos

La calidad de los datos es fundamental para el éxito de cualquier proyecto de IA. Es importante asegurarse de que los datos sean precisos, completos y consistentes. Esto implica validar los datos, limpiarlos para eliminar duplicados, incorrectos o irrelevantes, y manejar adecuadamente los valores ausentes para evitar sesgos en los modelos. La calidad de los datos es una base sólida sobre la cual se construirá todo el proyecto.

Esta es, seguramente, uno de los procesos de nuestro proyecto que más tiempo nos consumirá. No obstante, debemos de tratar de garantizar la máxima calidad posible con los datos con los que trabajemos, y no pasar por alto pequeños errores o incongruencias que puedan perjudicar a nuestro posterior modelo. Los datos son el corazón de la Inteligencia Artificial, por lo que cuanto mejores más representativos de la realidad sean estos, mejores resultados lograremos con nuestro modelo.

Almacenamiento de los datos

Una estrategia de almacenamiento eficaz es crucial para gestionar grandes volúmenes de datos. Es necesario seleccionar la infraestructura adecuada, como bases de datos SQL, NoSQL o data lakes, y asegurarse de que la solución de almacenamiento pueda crecer con el tiempo. Además, se deben implementar medidas de seguridad para proteger los datos sensibles y cumplir con las regulaciones de privacidad y seguridad.

Existen muchas alternativas en la nube para poder alojar nuestros datos, por lo que contamos con una gran flexibilidad para almacenar estos, independientemente de nuestro entorno de trabajo. No obstante, es recomendable hacer un estudio previo que nos permita estimar el crecimiento y mantenimiento que necesiten nuestros datos a lo largo del tiempo, de forma que podamos anticipar cualquier tipo de cambio, y garantizar la disponibilidad de estos en todo momento.

Proprocesamiento y transformación de datos

Antes de usar los datos para entrenar modelos, es necesario preprocesarlos y transformarlos. Esto incluye normalizar y estandarizar los datos para que estén en un formato que los modelos puedan utilizar de manera efectiva, realizar ingeniería de características para crear nuevas variables que puedan mejorar el rendimiento del modelo, y simplificar los datos mediante técnicas de reducción de dimensionalidad para mejorar la eficiencia del modelo.

Como hemos indicado previamente, en función de nuestros objetivos, y el tipo de modelo con el que estemos trabajando, la transformación de nuestros datos puede ser un proceso que nos requiera una mayor o menor cantidad de tiempo.

Gobernanza de datos

La gobernanza de datos asegura que los datos sean gestionados adecuadamente y que cumplan con las regulaciones. Es fundamental desarrollar políticas claras para la gestión de datos, definir roles y responsabilidades, y asegurar que los datos cumplan con todas las regulaciones y estándares legales. Una buena gobernanza de datos protege la integridad y la seguridad de los datos a lo largo de todo el ciclo de vida del proyecto.

Entrenamiento y validación de modelos

Con los datos preprocesados, el siguiente paso es entrenar y validar los modelos de Machine Learning que pretendemos emplear en producción. Esto implica seleccionar los algoritmos más adecuados para el problema, entrenar los modelos utilizando los datos disponibles y evaluar su rendimiento. Existen multitud de posibles modelos de Machine Learning a utilizar, y, en muchos casos, aconsejamos entrenar varios de ellos y enfrentarlos contra una parte de nuestros datos, a fin de descubrir cual es aquel que nos proporciona mejores resultados.

Una vez hayamos elegido nuestro modelo, es crucial ajustarlo según sea necesario para asegurar que este ofrece los mejores resultados posibles. La validación rigurosa ayuda a prevenir problemas de sobreajuste y garantiza que los modelos generalicen bien con datos nuevos.

Implementación y monitoreo

Una vez que los modelos han sido entrenados y validados, es hora de implementarlos y monitorearlos. El despliegue de los modelos en un entorno de producción debe hacerse con cuidado para asegurar una transición suave. El monitoreo continuo del rendimiento de los modelos es esencial para detectar y corregir cualquier problema que pueda surgir y asegurar que los modelos sigan funcionando correctamente a lo largo del tiempo. Esto incluye ajustar y mejorar los modelos según sea necesario.

El proceso de implementación variará en función del entorno en el que queramos desplegar nuestro modelo. Por su parte, el monitoreo del modelo requerirá del desarrollo de pruebas automatizadas y métricas de rendimiento que nos permitan comprobar la eficacia en las predicciones de nuestro modelo a lo largo del tiempo. Esto incluye sistemas de alerta para detectar anomalías y la retroalimentación continua de datos de producción para mantener el modelo actualizado y preciso.

Mantenimiento y actualización de datos

Los datos y los modelos de IA requieren mantenimiento continuo. Es importante actualizar los datos regularmente para incorporar nueva información y mantener los modelos actualizados. También es muy recomendable realizar reentrenamientos de los modelos con los nuevos datos de forma periódica, a fin de mejorar su precisión. Un monitoreo constante de la calidad de los datos ayuda a detectar y corregir problemas a tiempo, asegurando que el sistema se mantenga eficiente y relevante.

Cultura y capacitación

Resulta esencial fomentar una cultura de datos y capacitar al equipo. La formación continua en nuevas tecnologías y metodologías de IA y Ciencia de Datos es clave para mantener al equipo al día y asegurar el éxito de los proyectos. Además, promover una cultura organizacional que valore y utilice los datos de manera efectiva ayuda a maximizar el potencial de las iniciativas de IA y Ciencia de Datos, asegurando que los datos sean un recurso estratégico dentro de la organización.

Como puedes ver, una buena estrategia de datos para tu proyecto es la consecuencia de llevar a cabo diferentes procesos de manera correcta, garantizando la utilidad y el correcto desempeño de tus modelos en un entorno de producción. Estos procesos no siempre se basan únicamente en escoger el mejor algoritmo posible y llevar a cabo su entrenamiento, sino que involucran diferentes aspectos de un negocio que se deben tratar con cuidado. Desde la identificación y comprensión del problema hasta la implementación y monitoreo continuo de los modelos, cada etapa juega un papel crucial en el éxito de tus iniciativas de IA y Ciencia de Datos.

Es fundamental que se preste atención a la recolección y calidad de los datos, al igual que a la gobernanza y la infraestructura de almacenamiento. Estos elementos forman la base sobre la cual se construyen modelos robustos y eficientes. Además, el preprocesamiento y la transformación adecuada de los datos son pasos indispensables para asegurar que los modelos puedan aprender de manera efectiva y generar resultados precisos. La implementación cuidadosa y el monitoreo constante garantizan que los modelos sigan siendo relevantes y precisos con el tiempo. Mantenerse al tanto de la actualización y mantenimiento de los datos y modelos es esencial para adaptarse a cambios en los patrones y asegurar que los resultados sean siempre útiles y confiables.

Te animamos a incorporar estas prácticas y procesos en tus desarrollos. Al hacerlo, estarás fortaleciendo la capacidad de tu organización para aprovechar al máximo el poder de la IA, logrando soluciones que no solo sean innovadoras, sino también sostenibles y alineadas con los objetivos de negocio. Adoptar una estrategia de datos sólida no es solo una inversión en tecnología, sino una inversión en el futuro y el éxito continuo de tu negocio.