Hola a todos, mi nombre es Adam Koch Illowsky con IBM Cloud y hoy quiero hablarles sobre las fugas de datos, qué son, cómo se usan y las cosas que debemos tener en cuenta al configurar una para impulsar nuestras aplicaciones y crear experiencias más inteligentes para nuestros usuarios.
Índice
¿Qué son las fugas de datos?
Las fugas de datos existen porque estamos inundados de información, tenemos sistemas de registro, sistemas de interacción, datos en tiempo real, datos en lotes y datos internos y externos. Es la combinación de todas estas fuentes lo que nos permite obtener información valiosa sobre lo que nuestros usuarios están haciendo y cómo funciona el mundo a nuestro alrededor. Esto nos ayuda a desarrollar aplicaciones más inteligentes.
¿Cómo funcionan las fugas de datos?
Las fugas de datos comienzan recolectando todos estos diferentes tipos de fuentes de datos a través de un marco de ingestión común. Este marco generalmente debe ser capaz de admitir una variedad diversa de tipos de datos y debe estandarizar y centralizar toda esa información en un repositorio de almacenamiento común. Por lo general, no queremos analizar los datos fuente directamente, sino hacer una copia para tener flexibilidad y poder realizar las operaciones necesarias con esos datos.
Por lo general, los datos no vienen en un formato que se pueda utilizar tal cual. Es necesario realizar una limpieza y preparación de los datos. Esto implica extraer nuevas características, combinar diferentes tipos de datos y crear la información adecuada para el análisis.
Entrenamiento de modelos y análisis avanzado
Una vez que los datos están limpios y preparados, se pasa a la emocionante etapa de entrenar modelos de aprendizaje automático y realizar análisis avanzados. Cada uno de estos pasos genera nuevas fuentes de datos derivados que están relacionadas con los datos originales. Es importante capturar esta relación, ya que si hay algún problema con una fuente de datos, se debe entender cómo afecta a todo el proceso de generación de conjuntos de datos y modelos.
Gestión de datos y gobernanza
La gobernanza de los datos es fundamental en cada paso del proceso. Esto implica recopilar metadatos, que son datos sobre los datos, y asegurarse de tener la información adecuada sobre las tablas y cómo se relacionan entre sí en los conjuntos de datos. La gobernanza también implica aplicar políticas para garantizar que los datos se utilicen de la manera adecuada y de acuerdo con los objetivos del negocio. Es algo que no se puede agregar después, sino que debe estar presente en todo el ciclo de vida de los datos.
Aplicación de los datos
Si nos quedamos solo con el proceso anterior, no hemos logrado mucho. Es al llevar los conocimientos obtenidos en este proceso de la fuga de datos al mundo real que realmente podemos cumplir con las promesas de negocio de estas fugas de datos en las que todos estamos invirtiendo. La aplicación puede presentarse de diferentes formas, como desarrollar paneles de control que ayuden a los ejecutivos a tomar decisiones más inteligentes o crear aplicaciones más inteligentes que realicen recomendaciones basadas en datos históricos de compra. Además, cada vez vemos más automatización de procesos basada en modelos inteligentes.
La conexión entre la fuga de datos y la IA
Todo este proceso es un ciclo continuo. Las aplicaciones más inteligentes generan nuevos datos y el ciclo se repite. Hay una clara relación entre subir este «ladder» de la IA y aprovechar al máximo una fuga de datos. La recolección, organización, análisis e infusión de conocimientos se alinean con los pasos de la fuga de datos y la escalera de la IA.
Tabla resumen:
| Pasos en una fuga de datos | Pasos en la escalera de la IA |
|---|---|
| Recolección de datos | Recolección de datos |
| Limpieza y preparación de datos | Organización de datos |
| Entrenamiento de modelos y análisis avanzado | Análisis de datos |
| Aplicación de los datos | Infusión de conocimientos |
Preguntas frecuentes:
1. ¿Por qué es importante la gobernanza de datos en una fuga de datos?
La gobernanza de datos es importante porque garantiza que los datos se utilicen correctamente y de acuerdo con los objetivos del negocio. También ayuda a mantener la integridad de los datos y a corregir problemas cuando surgen.
2. ¿Necesito un marco de ingestión para configurar una fuga de datos?
No es obligatorio, pero contar con un marco de ingestión facilita la recolección y centralización de los diferentes tipos de datos en un solo repositorio y garantiza una mayor flexibilidad en el análisis.
3. ¿Cómo se pueden aplicar los conocimientos obtenidos en una fuga de datos?
Los conocimientos obtenidos en una fuga de datos se pueden aplicar a través de paneles de control, aplicaciones más inteligentes y automatización de procesos. Esto ayuda a tomar decisiones más informadas y a optimizar la eficiencia de los negocios.
4. ¿Qué sucede si hay problemas con una fuente de datos en una fuga de datos?
Si hay problemas con una fuente de datos, se necesita entender cómo afecta a todo el proceso de generación de conjuntos de datos y modelos. Esto permite corregir los errores y mantener la integridad de los datos y los análisis.
5. ¿Cuál es la relación entre una fuga de datos y la IA?
Una fuga de datos puede ser un vehículo para aprovechar al máximo la inteligencia artificial. La recolección, organización, análisis e infusión de conocimientos en una fuga de datos se alinean con los pasos necesarios para subir los niveles de la escalera de la IA.
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