La calidad de los datos es fundamental en muchos aspectos, tanto en el ámbito empresarial como en la toma de decisiones en general. En la actualidad, se busca explotar las capacidades analíticas dentro de las empresas, pero muchas veces se encuentran con una gran amenaza: datos extremedamente complejos de usar. Los datos complejos de mala calidad pueden tener una variedad de problemas, como:

• Inconsistencias: Los datos pueden ser inconsistentes entre sí, lo que puede dificultar su análisis. Por ejemplo, un conjunto de datos de clientes puede tener direcciones de correo electrónico que no coinciden o fechas de nacimiento que no son coherentes.
• Incompletud: Los datos pueden estar incompletos, lo que puede limitar su utilidad. Por ejemplo, un conjunto de datos de ventas puede tener información faltante sobre los productos vendidos o los clientes que realizaron la compra.
• Errores: Los datos pueden contener errores, lo que puede sesgar los resultados del análisis. Por ejemplo, un conjunto de datos de precios puede tener precios que son incorrectos o que no están actualizados.

Algunos estudios indican que más del 80% del tiempo de los analistas de datos, incluso los científicos de datos, lo pasan realizan tareas de cleansing. Por eso es tan importante tener dataset ajustados y listos para usar, el tiempo valioso de estos recursos no puede ser mal aprovechado en tareas operativas, dado el desgaste que genera en el recurso profesional y la falta de resultados.

Aquí hay 5 pasos para garantizar la calidad de datos en la era del Big Data:

1. Definir los requisitos de calidad de datos. El primer paso es definir los requisitos de calidad de datos que son importantes para la organización. Estos requisitos pueden variar según el tipo de datos, el uso previsto de los datos y los objetivos de la organización.
2. Implementar procesos de control de calidad. Una vez que se hayan definido los requisitos de calidad de datos, es necesario implementar procesos para garantizar que se cumplan. Estos procesos pueden incluir la limpieza de datos, la validación de datos y la supervisión de datos.
3. Automatizar las tareas de calidad de datos. La automatización de las tareas de calidad de datos puede ayudar a mejorar la eficiencia y la precisión. Hay muchas herramientas y soluciones disponibles para automatizar las tareas de calidad de datos.
4. Educar a los empleados sobre la calidad de datos. Todos los empleados que trabajan con datos deben comprender la importancia de la calidad de datos. La educación sobre la calidad de datos puede ayudar a los empleados a identificar y corregir los problemas de calidad de datos.
5. Crear una cultura de calidad de datos. La calidad de datos debe ser una prioridad para toda la organización. La creación de una cultura de calidad de datos puede ayudar a garantizar que la calidad de datos sea una parte integral de las operaciones de la organización.

Estos pasos son importantes para garantizar que los datos sean precisos, completos y coherentes. Los datos de alta calidad son esenciales para tomar decisiones informadas y obtener resultados empresariales positivos.

Aquí hay algunos consejos adicionales para garantizar la calidad de datos en la era del Big Data:

• Utilizar una plataforma de gestión de datos. Una plataforma de gestión de datos puede ayudar a organizar, almacenar y gestionar los datos de manera eficiente. Esto puede facilitar la identificación y corrección de los problemas de calidad de datos.
• Integrar la calidad de datos en el ciclo de vida de los datos. La calidad de datos debe ser una consideración desde el principio del ciclo de vida de los datos. Esto ayudará a garantizar que los datos sean de alta calidad desde el principio.
• Utilizar herramientas y soluciones de calidad de datos. Hay muchas herramientas y soluciones disponibles para ayudar a garantizar la calidad de datos. Estas herramientas pueden ayudar a automatizar las tareas de calidad de datos y a identificar y corregir los problemas de calidad de datos.

Si tu organización no tiene políticas de calidad de datos, es hora de empezar a trabajar en ellas. Hay muchas herramientas y recursos disponibles para ayudarte a crear políticas que sean efectivas.

Una vez que hayas establecido tus políticas de calidad de datos, es importante implementarlas y hacerlas cumplir. Esto ayudará a garantizar que tus datos sean de alta calidad y que puedas aprovechar el poder de los datos para impulsar tu negocio.

En el competitivo mundo empresarial de hoy, el manejo inteligente de los datos y la adopción de tecnologías avanzadas son elementos clave para el éxito y la toma de decisiones informadas. En este blog, exploraremos cómo el enfoque en data analytics, data management y la aplicación de inteligencia artificial y aprendizaje automático por parte de nuestros científicos de datos y analistas pueden potenciar tu empresa en cada etapa del ciclo de vida del desarrollo.

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Este post fue publicado originalmente por Gonzalo D’Angelo en Medium.

La ergodicidad es un concepto que describe cómo el tiempo puede reducir el impacto de la aleatoriedad en los resultados de un sistema. Por ejemplo: A largo plazo, aquellos individuos que se beneficiaron de la suerte eventualmente regresarán a un estado promedio, mientras que aquellos que sufrieron una mala suerte a corto plazo pueden recuperarse a medida que las habilidades y la estrategia se vuelven más importantes que la suerte.

¿Pero cómo funciona la ergocidad en la vida real?

Este concepto es importante en el análisis de series de tiempo. Si una serie de tiempo es ergódica, significa que sus propiedades estadísticas se mantienen constantes a lo largo del tiempo y se pueden estimar a partir de una muestra finita de los datos. Esto es importante porque permite hacer inferencias sobre la serie de tiempo y predecir su comportamiento futuro. En contraste, si una serie de tiempo no es ergódica, sus propiedades estadísticas pueden cambiar con el tiempo y las inferencias y predicciones pueden ser menos precisas. Por lo tanto, es importante evaluar la ergodicidad de una serie de tiempo antes de realizar cualquier análisis o predicción.

Un ejemplo de ergodicidad es el siguiente: supongamos que un inversor coloca su dinero en dos acciones diferentes. Una de ellas tiene una alta probabilidad de ganancias, pero también un alto riesgo de pérdidas, mientras que la otra tiene una probabilidad más baja de ganancias, pero también un riesgo más bajo de pérdidas. En un corto período de tiempo, el inversor podría tener suerte y obtener grandes ganancias en la acción de alto riesgo, mientras que la acción de bajo riesgo no tiene un rendimiento tan alto.

Sin embargo, si observamos el comportamiento de las dos acciones a largo plazo, la acción de alto riesgo probablemente mostrará una mayor variabilidad en su rendimiento, mientras que la acción de bajo riesgo será más estable. Por lo tanto, a largo plazo, es probable que el inversor que colocó su dinero en la acción de alto riesgo experimente pérdidas, mientras que el inversor que colocó su dinero en la acción de bajo riesgo obtenga ganancias más modestas pero consistentes. Este es un ejemplo de ergodicidad, en el que el tiempo elimina los efectos aleatorios de la suerte a corto plazo y muestra la verdadera calidad del rendimiento de las acciones a largo plazo.

La ergodicidad puede ser una propiedad importante para considerar al aplicar algoritmos de machine learning en una empresa financiera. En términos generales, la ergodicidad se refiere a la idea de que a largo plazo, el promedio de los resultados de una variable aleatoria tiende a converger a su valor esperado o a su estado estacionario. En el contexto de una empresa financiera, un ejemplo de aplicación de la ergodicidad en un algoritmo de machine learning podría ser en la predicción de precios de acciones o en la detección de fraudes financieros.

En la predicción de precios de acciones, el algoritmo de machine learning podría analizar datos históricos de precios y volúmenes de negociación para predecir los movimientos futuros del mercado. Sin embargo, la aleatoriedad inherente en los movimientos del mercado puede dificultar la precisión de estas predicciones. La ergodicidad puede ser importante aquí porque significa que, a largo plazo, el promedio de las fluctuaciones del mercado debería converger a su estado estacionario o a su valor esperado, lo que puede ayudar a mejorar la precisión de las predicciones.

En el caso de la detección de fraudes financieros, el algoritmo de machine learning podría analizar patrones en los datos de transacciones financieras para detectar anomalías que podrían indicar fraude. La ergodicidad podría ser importante aquí porque, en teoría, a largo plazo, las transacciones normales y las fraudulentas deberían tener un promedio similar, lo que podría ayudar al algoritmo a detectar patrones que indiquen un comportamiento anómalo.

¿Como un sistema ergódico ayuda a una empresa?

Las estadísticas que miden actividades basadas en habilidades tienden a ser persistentes, mientras que las que miden actividades aleatorias no lo son. Por lo tanto, una estadística útil es aquella que se mantiene estable a lo largo del tiempo y ayuda a tomar decisiones informadas.

En la mayoría de los casos, los éxitos y fracasos son una combinación de habilidad y suerte. Sin embargo, cuando no hay correlación clara entre las acciones y los resultados, se observa una reversión a la media.

En términos de empresas que utilizan datos para predecir el futuro, es importante destacar que los expertos con experiencia se basan en modelos predictivos, en lugar de solo en la experiencia pasada. Esto les permite tomar decisiones informadas y precisas en un entorno empresarial cada vez más complejo y competitivo.

Es importante que una empresa que da servicios de machine learning comprenda el concepto de ergodicidad, ya que esto puede afectar directamente los resultados de sus modelos y predicciones. La ergodicidad implica que el comportamiento de un sistema o proceso aleatorio puede ser representativo de su comportamiento a largo plazo. En el caso del machine learning, esto significa que los datos históricos pueden ser utilizados para entrenar y ajustar un modelo que pueda predecir comportamientos futuros.

Sin embargo, es importante tener en cuenta que la ergodicidad no siempre se cumple en todos los casos, especialmente en situaciones en las que los datos históricos pueden no ser representativos del futuro. En el caso de una empresa financiera, puede haber eventos inesperados, como una estacionalidad, una situación inesperada como Covid19, una crisis económica o un cambio en las políticas gubernamentales, que pueden afectar significativamente los comportamientos futuros del mercado.

Por lo tanto, una empresa que da servicios de machine learning debe tener en cuenta la ergodicidad al diseñar y entrenar modelos, pero también debe tener en cuenta otros factores externos que puedan afectar los resultados. Esto puede incluir la inclusión de datos de fuentes adicionales, fuentes externas y la realización de pruebas de sensibilidad para evaluar cómo los resultados pueden verse afectados por eventos inesperados.

Concluyendo: Un sistema ergódico en el aprendizaje automático también podría referirse a la capacidad del modelo para adaptarse y cambiar su comportamiento en función de nuevas muestras de datos, en lugar de estar limitado a un conjunto de datos fijo y predefinido.

La ergodicidad es una propiedad deseable en sistemas de machine learning, ya que permite que el modelo aprenda de manera efectiva y se adapte a nuevas situaciones y datos.