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Raw To Ready Etl Y Transformacion De Datos

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Proceso Raw to Ready (de datos en bruto a datos preparados)

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El ciclo de transformación de datos desde su estado crudo hasta un producto analítico o modelo utilizable incluye varias fases:

  1. Ingesta y limpieza de datos

    • Recolección desde múltiples fuentes (bases de datos, APIs, logs, sensores, ficheros, etc.).

    • Normalización de formatos, eliminación de duplicados, detección de valores nulos o inconsistentes.

    • Aplicación de reglas de calidad y gobierno del dato para asegurar consistencia.

  2. Transformación y modelado

    • Procesos ETL/ELT (Extract, Transform, Load).

    • Aplicación de reglas de negocio, creación de variables derivadas y estandarización.

    • Modelado de datos en estructuras optimizadas (data warehouse, data lakehouse, cubos OLAP).

    • Preparación de datasets específicos para machine learning.

  3. Visualización, auditoría y validación

    • Creación de dashboards y reportes (BI, cuadros de mando).

    • Auditoría de trazabilidad (qué transformación se aplicó, cuándo y por quién).

    • Validación de resultados frente a requisitos de negocio y métricas de calidad.

Estos procesos son altamente iterativos: cada vez que cambian los requisitos, fuentes o modelos, se retroalimenta el ciclo para mejorar precisión, calidad y utilidad.

Gestión del ciclo de datos en proyectos

  • Verificación de requisitos funcionales: asegurarse de que los datos y el modelo cumplen los objetivos de negocio (ejemplo: predicción, segmentación, detección de fraude).

  • Evaluación de requisitos no funcionales: escalabilidad, seguridad, tiempos de respuesta, costes de procesamiento.

  • Iteración continua: el pipeline de datos se ajusta en función de pruebas, auditorías y retroalimentación de usuarios o stakeholders.

MLOps (Machine Learning Operations)

  • Definición: MLOps es un framework y conjunto de prácticas que une machine learning, desarrollo de software y operaciones de TI. Su objetivo es automatizar y estandarizar el ciclo de vida de modelos de ML.

  • Inspiración: surge de DevOps, pero adaptado al mundo de la inteligencia artificial.

Principales componentes de MLOps:

  1. Gestión de datos: pipelines para ingesta, limpieza y versionado de datos.

  2. Entrenamiento de modelos: experimentación controlada con distintas arquitecturas y parámetros.

  3. Versionado: seguimiento de datasets, código y modelos entrenados.

  4. Despliegue: automatización para llevar modelos a entornos productivos (CI/CD para ML).

  5. Monitorización: control del rendimiento en producción, detección de data drift y model drift.

  6. Gobernanza y cumplimiento: auditoría, reproducibilidad, cumplimiento normativo (ejemplo: RGPD, explicabilidad de modelos).

Beneficios de MLOps:

  • Reduce el time to market de modelos de IA.

  • Aumenta la confiabilidad de los resultados.

  • Facilita la escalabilidad en entornos cloud o híbridos.

  • Mejora la colaboración entre equipos de ciencia de datos, ingeniería y negocio.

¿Quieres que te prepare un esquema gráfico tipo pipeline con todas estas fases (Raw to Ready + MLOps) para que quede visual, o prefieres que lo mantengamos solo en texto detallado?

Graph View

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