Limpieza de datos, limpieza del planeta

Por qué mantener limpio el entorno virtual es tan importante como separar los residuos en el mundo real

La limpieza de los datos es fundamental. La acumulación de información inútil, no estructurada u obsoleta en los sistemas informáticos hace que nuestros entornos virtuales sean menos saludables, menos eficientes y más difíciles de gestionar. Exactamente como ocurre en el mundo físico, donde la acumulación de residuos genera degradación, ineficiencias y costes ambientales.

La metáfora es clara: así como los residuos físicos sobrecargan los vertederos y alimentan la contaminación, los residuos digitales —es decir, datos sucios o desorganizados— saturan los servidores, hacen que los análisis sean poco fiables y aumentan los costes debido a la información duplicada, redundante o no utilizada.

Data Governance: la “recogida selectiva” de los datos

Siguiendo la analogía con el mundo físico, existen actividades obligatorias para quienes, como nosotros, operamos en el neural model factory, como la creación de protocolos destinados a la gestión de grandes cantidades de información de manera eficaz y limpia. Este es un trabajo “minucioso” necesario para verificar la calidad de los datos, que se basa en:

• Clasificar la información mediante un proceso de recogida y división en categorías específicas. Los datos se registran y certifican para luego transformarse en modelos comprensibles y útiles.

• Filtrar a través de una labor precisa de data mining— solo la información relevante, descubriendo patrones, anomalías, correlaciones y tendencias ocultas con el fin de extraer valor de los datos y verificar su calidad.

• Descartar lo obsoleto. Los elementos recopilados que resultan desestructurados, antiguos, sucios, erróneos, no pertinentes o redundantes se eliminan previamente mediante un proceso de data cleansing. De este modo, se obtienen datos limpios, completos y fiables que proporcionan información más fácil de integrar con otros conjuntos de datos, reduciendo los tiempos de análisis y los errores en los sistemas.

• Archivar lo que tiene valor histórico permite conservar y proteger información de forma que sea fácilmente accesible y utilizable siempre que sea necesario.

Estos son todos procesos que forman la base de una buena Data Governance, que también incluye criterios de limpieza de datos, calidad, seguridad, accesibilidad y cumplimiento normativo, pero que sobre todo define la diferencia sustancial entre la inteligencia artificial de primera generación y la de segunda generación.

Data minimization: recoge solo lo que necesitas

En ambos mundos, físico y digital, el mejor residuo es aquel que nunca se genera.
Evitar la recolección de datos innecesarios, elegir formatos simples e interoperables, y mantener actualizada solo la información realmente relevante: esta es la forma más sostenible de gestión.

Para lograr la máxima funcionalidad de la información, es fundamental identificar la finalidad de los datos y la necesidad específica para la cual serán utilizados.
Estos elementos se revisan periódicamente para asegurar que sigan siendo indispensables y, en caso de resultar obsoletos o innecesarios, se eliminan.

La minimización junto con la depuración de los datos son, por lo tanto, procesos orientados a una gestión eficiente, que busca limitar al máximo los errores y reducir los costos asociados.

De la inteligencia heurística del dato al modelo neuronal

Así como la economía circular busca la reutilización y la regeneración, Drive2Data propone un enfoque circular a la información, basado en herramientas de normalización y estructuración, calidad de los datos desde la fuente, reducción de los desperdicios informativos y análisis que generen valor, y no ruido.
En resumen, todas aquellas prácticas y tecnologías que buscan reducir el impacto ambiental de las operaciones digitales, como el uso de centros de datos sostenibles, el desarrollo de software y hardware de alta eficiencia energética y estrategias de gestión inteligente de datos.

Nuestro objetivo es crear modelos neuronales a partir de datos certificados.
Si la regla del «Garbage In, Garbage Out» define que la calidad de los resultados obtenidos por un sistema informático es el resultado de la calidad de los datos utilizados como entrada, entonces nuestro objetivo principal es alinearnos con una optimización de la información antes incluso de la creación del modelo neuronal. Solo de esta manera el producto final será adecuado, eficiente y, sobre todo, compatible con la inteligencia heurística de la que surge.

Limpieza de datos: cultura y conciencia digital

La ecología nace de la cultura. Educar a las personas para tratar los datos como recursos vivos y no como residuos infinitos es la clave para un mundo digital más saludable, eficiente y sostenible. Esto también se aplica al entorno físico: la ecología es un concepto universal que une ambas dimensiones —tangible y virtual—.

En conclusión: «Un byte bien separado vale más que mil gigabytes desperdiciados».

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