Data Pipeline

Un «data pipeline» funciona como un flujo continuo que lleva los datos a través de varias etapas, desde su recopilación inicial hasta su procesamiento y análisis. 

Comienza con la recopilación de datos desde múltiples fuentes, como bases de datos, sensores, registros en línea o sistemas de terceros. Los datos se capturan y se dirigen hacia el pipeline.

Luego, los datos se someten a tareas de limpieza y preprocesamiento. Esto implica identificar y corregir posibles problemas, como valores atípicos, duplicados o datos faltantes. Los datos se normalizan y se transforman en un formato consistente.

Una vez que los datos están limpios y preparados, se almacenan en sistemas de almacenamiento adecuados, como bases de datos o sistemas de archivos distribuidos. Aquí, los datos están disponibles para su acceso y análisis.

La fase de procesamiento y análisis implica la aplicación de algoritmos y técnicas de análisis de datos para obtener información útil. Esto puede incluir la identificación de patrones, la generación de estadísticas o el entrenamiento de modelos de IA.

Los datos procesados se utilizan en el entrenamiento de modelos de IA, donde se dividen en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba. Estos datos se utilizan para desarrollar y ajustar modelos de IA.

Finalmente, los modelos de IA se despliegan en entornos de producción, donde pueden realizar tareas específicas y generar resultados para la toma de decisiones.