A menudo decimos que estamos inmersos en la era del Big Data.
La creciente digitalización y los avances tecnológicos hacen que cada vez se generen más datos en nuestro día a día y que resulten cada vez más complejos.
Las Técnicas de extracción de conocimiento, el Análisis exploratorio de datos (EDA) y el Reconocimiento de patrones se dedican a la identificación de patrones en los datos. Y, sin duda, estos patrones son de vital importancia ya que pueden ofrecer nuevos conocimientos sobre la realidad que hay detrás de los datos (como por ejemplo, las causas de una enfermedad o las pautas del cambio climático).
En aquellos casos en los que los datos son masivos (Big Data) la identificación de estos patrones se convierte en un a tarea realmente compleja.
Los datos complejos a menudo se ven afectados por diversos factores que dificultan su análisis:
▪︎ Registros perdidos
▪︎ Diversas formas de ruido
▪︎ Gran cantidad de características
▪︎ Necesidad de integrar diferentes fuentes de datos
▪︎ Etc.
Además, el procesamiento de Big Data requiere la capacidad de gestionar hardware específico (servidores de alto rendimiento, paralelización, contenedores, nubes…) y desarrollar software y enfoques exploratorios que permitan gestionar las V del Big Data (Volumen, Variedad, Velocidad, Veracidad, etc.).
En Codas Lab utilizamos métodos de análisis avanzados y, si es necesario, desarrollamos métodos de diseño propio con el fin de mejorar la interpretación de los datos.
En la mayoría de los casos estos métodos son algoritmos de factorización de datos combinados con estadísticas computacionales que simplifican la visualización y la inferencia en datos complejos. Dichos métodos resultan fundamentales ya que permiten encontrar patrones ocultos y adquirir nuevos conocimientos.
Igualmente, utilizamos medios computacionales de simulación y datos reales para validar y optimizar nuestro pipeline de datos ante futuros problemas.
Somos conscientes de que hay un gran número de herramientas que resultan ideales cuando el objetivo es aprovechar los datos para el desarrollo de aplicaciones automáticas (Inteligencia artificial, Aprendizaje profundo, LLM, etc.).
Sin embargo, cuando el objetivo es comprender estos datos, en Codas Lab apostamos por el uso de métodos de factorización matricial. Optamos por métodos simples y fáciles de interpretar, y generamos pipelines de datos complejos a su alrededor.
Esto nos convierte en la opción adecuada en aquellos casos en los que el investigador necesita comprender sus datos y optimizar resultados.
Si quieres recibir más información sobre nuestra línea de investigación de Análisis de datos complejos, no dudes en contactar con nosotros.
