Perfiles y descubrimiento de datos :Los algoritmos de IA pueden analizar automáticamente grandes volúmenes de datos para identificar sus características, patrones, tipos de datos y relaciones. Esta información ayuda a los analistas de datos a comprender los datos y tomar decisiones informadas sobre su preparación y transformación.
Limpieza de datos :Las herramientas impulsadas por IA pueden detectar y corregir errores e inconsistencias comunes en los datos, como valores faltantes, valores atípicos, duplicados y formatos incorrectos. También pueden identificar y eliminar datos irrelevantes o corruptos, asegurando la calidad y precisión de los datos utilizados para el análisis.
Transformación de datos :Los algoritmos de IA pueden realizar transformaciones de datos complejas, como extracción de características, ingeniería de características, normalización y agregación. Estas transformaciones ayudan a preparar los datos para el análisis convirtiéndolos a un formato adecuado y haciéndolos más relevantes y útiles para el modelado.
Integración de datos :La IA puede ayudar a integrar datos de múltiples fuentes, como bases de datos relacionales, hojas de cálculo, servicios web y fuentes no estructuradas como redes sociales y dispositivos de IoT. Los algoritmos de IA pueden unir y fusionar automáticamente datos de diferentes fuentes, resolviendo conflictos y garantizando la coherencia de los datos.
Detección de anomalías :Las técnicas de inteligencia artificial pueden detectar puntos o patrones de datos anómalos que pueden indicar fraude, errores o valores atípicos. Esto ayuda a los analistas de datos a identificar e investigar problemas potenciales en los datos, mejorando su confiabilidad y precisión.
Procesamiento del lenguaje natural (PNL) :Para datos de texto no estructurados, las herramientas impulsadas por IA pueden utilizar técnicas de PNL para extraer información significativa, como análisis de sentimientos, modelado de temas y reconocimiento de entidades nombradas. Esto permite la integración y el análisis de datos de texto no estructurados junto con datos estructurados.
Al automatizar y mejorar los procesos de limpieza y transformación de datos, la IA mejora la calidad de los datos, reduce el esfuerzo manual y acelera el tiempo para obtener información valiosa. Esto permite a las empresas tomar decisiones más informadas, optimizar sus operaciones y descubrir información valiosa a partir de sus datos.