Capacidad

Ciencia e ingeniería de datos

Ciencia de datos e ingeniería para empresas y administraciones: análisis estadístico, integración de fuentes, calidad y datos reproducibles para modelos y sistemas de IA.

¿Qué permiten concluir los datos y cómo llevar ese análisis a un sistema?

Primero revisamos cobertura, calidad y representatividad para saber qué preguntas pueden responder los datos. El análisis estadístico separa patrones, sesgos y explicaciones que aún requieren una prueba: una correlación no demuestra una causa. Después definimos entidades, transformaciones e interfaces que permitan repetir el análisis e integrar modelos. El sistema distingue lo observado de lo estimado y conserva qué información estaba disponible en cada momento.

Encaje

Cuándo tiene sentido investigarlo

Hay que explicar diferencias en demanda, rendimiento o incidencias sin confundirlas con cambios de registro o de cobertura.
El proyecto combina datos de operación, registros administrativos, fuentes territoriales o sensores.
Las fuentes cambian de esquema, unidad, frecuencia o identificador.
Hay que reproducir los datos utilizados para entrenar o evaluar una versión del modelo.
La operación exige controlar retrasos, accesos y calidad antes de servir los datos.

Alcance de una primera prueba

Qué necesitamos y qué entregamos

Este es el punto de partida para acordar el alcance. Datos, entregables y aceptación se concretan antes de iniciar la prueba.

Para empezar

Una muestra autorizada de cada fuente, con diccionario de campos y frecuencia de actualización.
Un informe o decisión donde hoy discrepen cifras, identidades o periodos.
Responsables capaces de acordar definiciones y resolver claves sin correspondencia.

Entregables propuestos

Análisis estadístico con unidad de estudio, cobertura, sesgos y límites de las conclusiones.
Inventario de fuentes y contrato de datos: tipos, unidades, claves, vigencia y acceso.
Modelo de entidades y métricas con reglas de transformación versionadas.
Pruebas de nulos, duplicados, cambios de esquema y retrasos, con registros afectados.
Una salida acordada —consulta, API o informe— que permita volver desde la cifra hasta su procedencia.

Cómo se acepta la prueba

Elegimos cifras del informe y reconstruimos sus registros y transformaciones. Inyectamos fallos conocidos para comprobar que la actualización se detiene o avisa según la regla acordada.

Qué queda fuera

El prototipo no decide por sí mismo qué definición de negocio es correcta ni rellena campos ausentes para que un panel parezca completo.

Probar Data Quality Lab con datos sintéticos

Trabajo

De la pregunta al sistema

Análisis y representatividad

Definimos la unidad de análisis, revisamos distribuciones y ausencias y contrastamos segmentos y periodos. Documentamos incertidumbre y factores de confusión antes de interpretar un patrón o usarlo como variable del modelo.

Inventario y contratos

Documentamos fuentes, responsables, frecuencia, campos y condiciones mínimas de calidad.

Modelo semántico

Relacionamos activos, fuentes y observaciones sin confundir coincidencia con identidad. Una geometría conserva su fecha y sistema de referencia; una entidad, los vínculos confirmados y los que siguen pendientes de revisión.

Controles de calidad

Separamos lectura original, dato corregido y estimación. Los controles de unidades, continuidad y coherencia señalan por qué se acepta o rechaza un valor. Una ausencia de medición no se convierte en cero ni en una señal de normalidad.

Acceso útil

Preparamos interfaces para modelos y sistemas existentes con procedencia, vigencia y estado de calidad. Versionamos fuentes y transformaciones para reconstruir un resultado histórico, incluso si el origen ya ha cambiado.

Pruebas del sistema

Reproducimos llegadas tardías, cambios de esquema y fallos de fuente. La carga y la recuperación se comprueban con criterios acordados antes de la integración.

Decisiones

Qué debe quedar acordado

Fuente considerada canónica para cada entidad.
Versiones de los conjuntos de datos y las transformaciones.
Umbrales de calidad y respuesta ante fallos.
Datos autorizados para desarrollo, evaluación e inferencia.

Preguntas

Qué preguntamos antes de construir

¿Se puede reconstruir el conjunto de datos de un experimento?
¿Qué registros no se pueden relacionar y por qué?
¿Qué información estaba disponible en el instante de la predicción?
¿Cómo se prueban los cambios de esquema, las llegadas tardías y los fallos de sensores?

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