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Ingeniería de datos, el secreto mejor guardado del éxito de la inteligencia artificial

Son cada vez más las pretensiones que rodean a términos disruptivos como el big data o la inteligencia artificial.

Centrados en el presente y con perspectiva de futuro, vivimos un tiempo donde la tecnología en su conjunto, entendida ésta como un paradigma con entidad propia y madurez consolidada, aspira dar respuesta a necesidades reales que sociedad y empresas reclaman. Son cada más las pretensiones que rodean a términos disruptivos con los que ya estamos más que familiarizados, tales como el big data o la inteligencia artificial (IA), y para los que ya no basta con conocer sus bondades a golpe de presentación eficaz.

Hoy se esperan resultados. Resultados en la forma de hacer más eficientes hábitos diarios por consumo de servicios de uso recurrente.  Resultados en la búsqueda de una convergencia frente a una realidad en constante cambio y que precisa de medios digitales para adecuarse a condiciones emergentes como las que estamos viviendo, cada vez más predominantes.

Esto conlleva disponer de un conocimiento de negocio e impacto social que permita idear una solución competitiva, con una finalidad definida y diferenciadora. También de capacidades de gestión y liderazgo en la convergencia de requerimientos funcionales adaptables a hitos técnicos que abordar acompasadamente. Y, primordialmente, al frente de las operaciones, de una unidad de datos; un equipo multidisciplinar responsable de hacer posible la implementación de soluciones tecnológicas que transformen carencias y demandas en oportunidades de mercado. Ahora bien, ¿qué rasgos tienen en común todos los proyectos profesionales que sitúan al dato en el centro de la toma de decisiones estratégicas?

Fragmentación, heterogeneidad y disponibilidad (o no)

Regirse por lo que nos dicen los datos implica contar con ellos desde un inicio. El éxito de toda propuesta tecnológica parte de la premisa de alinear la oferta comercial con el acceso tangible a las fuentes de datos contempladas, de modo que cumplimiento y compromiso sean términos ligados de principio a fin en nuestra aventura.

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De carácter interno o proporcionado por proveedores externos, resulta imprescindible acometer una labor de estudio que permita conocer el grado de acceso de los orígenes identificados, y eso incluye considerar su naturaleza, granularidad y volumen. De este análisis detallado se extrae la disponibilidad real del dato propio y ajeno, sea este de acceso público o requiriendo de alianzas estratégicas con las plataformas externas. Papel vital que la figura del ingeniero de datos ha de resolver, respondiendo a preguntas que consoliden las hipótesis que sustentarán el trabajo en el tiempo.

Modelado unificado de datos para conquistarlos a todos 

Los datos constituyen, en esencia, unidades mínimas de representación semántica y arrojan valores discretos que evidencian teóricamente la existencia de entidades de magnitud y la constatación de hechos empíricos contrastados. En torno a ellos, es sumamente importante partir de 2 premisas significativas en el ejercicio de diseño de un modelo único estructurado, como antesala a un marco analítico de aprendizaje automático:

  • Atiendan a consideraciones objetivas o subjetivas y emerjan de mediciones cualitativas o cuantitativas. Aquí, su generación se produce en buena medida por la interacción humana, ya sea en el acto del propio registro como en el establecimiento de mecanismos de validación. Este aspecto supone una vía de entrada frecuente de valores incorrectos e inconexos en correspondencia con el propósito de su toma, dificultando su uso, al objeto de tratamiento posterior. ¿Quién acaso no ha podido completar en alguna ocasión un formulario web de alta en un servicio, introduciendo para ello valores aleatorios en alguno de sus campos? ¿Y si más adelante esos parámetros resultasen determinantes para alcanzar nuestra finalidad?
  • La inexistencia de criterios universales que alineen la granularidad que los sistemas de información registran de dichas entidades. Por ejemplo, a la hora de describir las características de los productos de una determinada categoría, ¿creéis que los fabricantes reflejan el mismo nivel de detalle para el compendio de medios digitales en los que se aloja tal información? Nada más lejos de la realidad: basta con ojear brevemente Internet para confirmar la falta de unanimidad al respecto.

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Pruebas de concepto aparte, contexto de trabajo en el que se recurre ilusoriamente a muestras de entrada con información plenamente curada, ambos aspectos se sitúan a la orden del día en toda solución de big data e inteligencia artificial que aspira alcanzar el entorno productivo. Cuestiones éstas a las que ingeniero de datos nuevamente ha de hacer frente, poniendo orden en el caos de los datos.

Cuando las planificaciones hablan: sobrecarga de funciones de ingeniería

La captura de grandes volúmenes de datos y su procesamiento hacia un modelo unificado de la información constituye el inicio y meridiano del ciclo de vida de esta tipología de proyectos tecnológicos, ocupando un alto porcentaje de dedicación total de la ejecución a su desempeño. ¿Son estas labores las únicas a desempeñar por parte de este perfil profesional no tan ‘trendy’ (por lejanía a la etapa de presentación de resultados), y hasta hace relativamente poco, en la sombra? Aquí van más signos que corroboran esta creencia:

  • El compromiso de garantizar la calidad de las conclusiones extraídas en el tiempo ante la mutabilidad del dato en el origen.
  • La orquestación de procesos productivos, posibilitando un aprovisionamiento constante y ’big’ al Data Lake.
  • Modelos de operativización de soluciones que acrediten la excelencia de la evolución del software ante evolutivos y/o correctivos.
  • Exposición pública de los insights de proyecto para su explotación, a través del diseño e implementación de interfaces de programación de aplicaciones (API’s).

Las capacidades analíticas precisan del criterio, minuciosidad y ordenanza resultante de los rasgos que definen el desempeño de las funciones aquí descritas, fiel reflejo de los principios heredados de las ciencias de la computación, haciendo del rol de la ingeniería de datos el secreto mejor guardado del éxito de la inteligencia artificial (IA).

Ismael Rihawi Aragón

Expert Data Engineer
Telefónica Tech – IoT & Big Data

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