Fernández de Córdoba: "IA y machine learning desempeñan un papel esencial en la analítica de datos y el modelado personalizado"

Pedro José Fernández de Córdoba Castellá cerrará la IV Edición del Foro Crecer Innovando CREAMA, el próximo 31 de mayo.

Con él, hablaremos sobre el análisis y modelado de datos, de las diferencias de ambos conceptos y cómo pueden trabajar de manera conjunta para dar impulso a empresas de todo tipo. Si quieres profundizar sobre es tema,  puedes inscribirte al webinar: "La analítica de datos y diseño de modelos de datos personalizados", o leer esta entrevista, para conocer más de cerca los entresijos de los datos abiertos. 

Para empezar, ¿nos podriáis explicar cuál es la importancia de la analítica de datos en el mundo actual y cómo pueden beneficiarse las empresas?

La analítica de datos es crucial. En el mundo actual, permite a las empresas tomar decisiones basadas en datos, lo que mejora la precisión y reduce las incertidumbres. Analizar grandes volúmenes de datos posibilita a las empresas identificar patrones, tendencias y correlaciones ocultas. Les brinda una ventaja competitiva. Además, la analítica de datos puede ayudar a optimizar procesos, personalizar productos y servicios, detectar fraudes, impulsar la innovación y gestionar riesgos. En resumen, las empresas se benefician al tomar decisiones informadas, satisfacer las necesidades de los clientes y mantenerse a la vanguardia en un entorno empresarial competitivo.

 

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«El modelado personalizado se presenta como una herramienta poderosa para la toma de decisiones empresariales inteligentes, permitiendo la implementación de una gobernanza inteligente y alcanzar el éxito en un entorno competitivo basado en datos.»

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¿Qué es el modelado personalizado de datos y cómo se diferencia de otros enfoques de modelado de datos?

El modelado personalizado en el análisis de datos es un enfoque que busca brindar a las empresas una ventaja competitiva al sumergirse en los detalles de sus datos empresariales y crear modelos a medida. Este enfoque considera variables y relaciones específicas de cada empresa, proporcionando un análisis detallado y revelando matices esenciales. La perspectiva única del modelado personalizado genera una ventaja competitiva significativa al ofrecer información precisa y útil para la toma de decisiones estratégicas y operativas. Este enfoque se utiliza para personalizar productos y servicios, optimizar procesos internos e identificar nuevas oportunidades de mercado. En síntesis, el modelado personalizado se presenta como una herramienta poderosa para la toma de decisiones empresariales inteligentes, permitiendo la implementación de una gobernanza inteligente y alcanzar el éxito en un entorno competitivo basado en datos.

 

¿Cuáles son las mejores prácticas para garantizar la calidad de los datos utilizados en el proceso de modelado personalizado?

Para garantizar la calidad de los datos en el modelado personalizado es recomendable seguir estas prácticas:

• Recopilación precisa de datos: definir las variables relevantes y establecer procesos de recopilación adecuados.
• Limpieza y preprocesamiento de datos: eliminar duplicados, corregir inconsistencias y estandarizar formatos.
• Validación de los datos: verificar la integridad y precisión de los datos mediante su validación con fuentes confiables.
• Gestión de datos faltantes: tratar datos faltantes mediante asignación o eliminación selectiva.
• Monitorización continua de la calidad del dato: mantener una monitorización constante y realizar revisiones periódicas para mantener la calidad de los datos.
• Control de calidad en el proceso de modelado: implementar validaciones cruzadas para verificar el funcionamiento del modelo.
• Documentación y trazabilidad de los datos: documentar todo el proceso para mantener la transparencia y permitir la reproducibilidad del modelo.

Estas recomendaciones tienen como objetivo mejorar la calidad de los datos utilizados en el modelado personalizado, lo que a su vez incrementa la precisión y la confiabilidad de los resultados y de las decisiones basadas en ellos.

 

¿Cuáles son algunas de las herramientas y tecnologías clave utilizadas en la analítica de datos y el modelado personalizado?

En la analítica de datos y el modelado personalizado se utilizan herramientas y tecnologías como:

• Bases de datos y tecnologías de almacenamiento: SQL, NoSQL (MongoDB), Apache Hadoop y Spark, para gestionar y analizar grandes volúmenes de datos.
• Lenguajes de programación: Python y R, con bibliotecas especializadas en análisis de datos y modelado.
• Bibliotecas de análisis de datos: Pandas, NumPy y SciPy, para manipulación y análisis eficiente de datos.
• Bibliotecas de aprendizaje automático: Scikit-learn, TensorFlow y Keras, para el desarrollo de modelos de aprendizaje automático.
• Herramientas de visualización de datos: Tableau, Power BI y Matplotlib, para visualizar y comunicar resultados de manera efectiva.
• Herramientas de modelado y simulación: MATLAB y SAS, para construir y evaluar modelos complejos.
• Plataformas en la nube: AWS, GCP y Azure, que ofrecen servicios en la nube para almacenamiento, procesamiento y análisis de datos.

 

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« En el modelado personalizado, la IA y el aprendizaje automático posibilitan la construcción de modelos adaptados a las necesidades específicas de una empresa.»

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¿Cuál es el papel de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en la analítica de datos y el modelado personalizado?

La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (machine learning) desempeñan un papel esencial en la analítica de datos y el modelado personalizado. Estas tecnologías permiten extraer información relevante de grandes conjuntos de datos al automatizar el análisis y descubrir patrones complejos. Al utilizar IA y aprendizaje automático, es posible identificar relaciones, detectar tendencias y predecir resultados futuros.

En el modelado personalizado, la IA y el aprendizaje automático posibilitan la construcción de modelos adaptados a las necesidades específicas de una empresa. Estas tecnologías pueden aprender de los datos disponibles y generar modelos descriptivos y predictivos que respalden la toma fundamentada de decisiones.

 

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« Estas ideas pueden ayudar a las organizaciones a dar el salto hacia la analítica de datos y el modelado personalizado, obteniendo beneficios concretos y estableciendo bases sólidas para la toma de decisiones basada en datos.»

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¿Qué consejo le darías a las organizaciones que están comenzando a explorar la analítica de datos y el modelado personalizado?

A las organizaciones que comienzan a explorar la analítica de datos y el modelado personalizado les compartiría las siguientes reflexiones:

• Definir objetivos claros: identificar los problemas comerciales específicos y establecer objetivos medibles para enfocar los esfuerzos de análisis y modelado.
• Construir una base sólida de datos: asegurarse de contar con una infraestructura de datos sólida y de calidad.
• Comenzar con proyectos pequeños y escalables: partir de proyectos manejables para aprender, obtener resultados con facilidad e ir aumentando gradualmente las capacidades de análisis y modelado (empezar en pequeño, pensar en grande).
• Utilizar herramientas y tecnologías adecuadas: evaluar y seleccionar las herramientas y tecnologías que se adapten mejor a las necesidades y capacidades de la organización.
• Fomentar la colaboración entre equipos: promover la colaboración entre analistas y científicos de datos para aprovechar su conocimiento y garantizar una comprensión holística de los problemas.
• Desarrollar habilidades en análisis de datos y modelado: invertir en la formación del personal y/o contratar o colaborar con expertos en análisis de datos.
• Iterar y mejorar continuamente: evaluar los resultados obtenidos, iterar en los modelos y enfoques utilizados y mejorar continuamente a través de la retroalimentación y la incorporación de nuevas ideas.

Estas ideas pueden ayudar a las organizaciones a dar el salto hacia la analítica de datos y el modelado personalizado, obteniendo beneficios concretos y estableciendo bases sólidas para la toma de decisiones basada en datos.

Estas reflexiones recogen aciertos y errores en el proceso de aprendizaje de Energesis, una empresa nacida en 2004 en el seno de la Universitat Politècnica de València con el propósito de desarrollar proyectos de eficiencia energética en la edificación. Desde entonces, la compañía ha diversificado e internacionalizado su proyecto empresarial, especializándose en el desarrollo de sistemas de monitorización y análisis de variables de interés medioambiental y energético. Actualmente, la compañía lleva a cabo proyectos de iluminación inteligente, de monitorización de la calidad del aire o del agua y de agricultura inteligente, entre otros.