La calidad de los datos: El villano invisible del aprendizaje automático

El papel de un ingeniero de aprendizaje automático (ML) moderno se extiende mucho más allá de simplemente construir modelos y analizar datos. El uso eficiente de los datos es crucial para el éxito de las empresas, lo que requiere que los datos se adquieran, se compartan de manera segura y se analicen a lo largo de su ciclo de vida. El auge de la computación en la nube y la adopción de ML en las empresas ha facilitado el comienzo y el final de este viaje de datos, pero las etapas intermedias a menudo enfrentan problemas relacionados con la calidad de los datos. Los datos de mala calidad afectan a los usuarios de datos, impidiendo a menudo a los científicos de datos construir modelos y realizar análisis de manera efectiva. Los científicos de datos pasan una gran parte de su tiempo limpiando datos para asegurar resultados confiables, lo que puede ser frustrante e ineficiente. Los datos limpios son esenciales para los proyectos de ML, ya que garantizan que los modelos permanezcan efectivos contra los paisajes de datos cambiantes. La gestión de datos efectiva implica la evaluación y el manejo continuos del deslizamiento de datos para mantener la precisión del modelo. Alinear a toda la organización en torno a prácticas basadas en datos, incluyendo a los stakeholders no técnicos, es crucial para evitar problemas de calidad de datos. Las organizaciones que priorizan la calidad de los datos pueden impulsar una mayor efectividad de la IA y lograr resultados empresariales confiables, evitando las altas tasas de fracaso en proyectos de IA debido a la mala calidad de los datos.