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Importancia y beneficios de la ingesta de datos para entrenar modelos predictivos

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Cada vez es más común que las empresas cuenten con modelos predictivos que les ayuden a saber qué pasará en el futuro y cómo actuar en base a ello. Por ejemplo, en el sector de la comercialización eléctrica y de gas las compañías pueden utilizar este tipo de modelos para saber a qué precio comprar y vender la energía cada día.

Para entrenar estos modelos predictivos se necesitan grandes volúmenes de datos normalmente provenientes de diferentes fuentes, en diferentes formatos y de diferentes pesos. Es aquí donde entra en juego el concepto de ingesta de datos, y lo importante que es contar con una buena infraestructura y proceso de ingesta (importación de archivos de datos de múltiples fuentes a un único sistema de almacenamiento).

La ingesta de datos puede ser en tiempo real o en lotes, ingresando datos en cantidades específicas y periodos definidos, y normalmente consta de la extracción de datos desde la fuente, la limpieza y validación de los datos asegurando su precisión y confiabilidad, y carga de los datos en la base de datos correcta para su análisis posterior.

Mientras los datos crecen, la ingesta de datos es más compleja y larga, y como comentábamos antes, entraña problemas como la extracción de datos de multitud de fuentes, la idiosincrasia de formatos, etc.  Por eso durante la ingesta de datos es importante controlar en todo momento los tiempos de ejecución y los posibles problemas que puedan surgir, realizando un mantenimiento y evolutivo continuos de las soluciones.

Un proceso efectivo de ingesta de datos ofrece numerosos beneficios, como:

  • Disponibilidad de los datos en toda la organización, desde diferentes departamentos y áreas con necesidades de información distintas.
  • Proceso sencillo de recopilación y depuración de los datos importados de docenas de fuentes, con cientos de tipos y esquemas, en un formato único y consistente.
  • Capacidad de gestionar grandes volúmenes de datos a gran velocidad, así como depurar y/o añadir marcas de tiempo durante la ingesta.
  • Menos costes y ahorro de tiempo sobre los procesos manuales de agregación de datos.
  • Capacidad de recopilar y analizar grandes cantidades de datos y gestionar fácilmente picos de datos.

Para asegurar una buena infraestructura y proceso de ingesta de datos, y en consecuencia contar con buenos modelos predictivos, necesitas trabajar con compañías no sólo expertas en técnicas predictivas y de machine learning, sino también con experiencia en el diseño e implementación de soluciones efectivas de arquitectura de software.

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