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El término Big Data surgió hace tiempo y desde entonces, muchos han considerado que los datos son el "nuevo petróleo". Sin embargo, a pesar del gran interés que se tiene por explotarlo, la realidad es que aprovechar al máximo este recurso ha sido mucho más complicado:
- Problemas fundamentales relacionados con la gestión, la calidad y la integridad de los datos.
- Incidentes de seguridad que revelan información sensible y preocupaciones por no respetar la privacidad.
- Monitorear la calidad de datos de manera efectiva para construir confianza.
Los datos suelen ser tratados como una preocupación secundaria en lugar de un activo crítico.
Citando el libro de Daniel Kahneman "Thinking Fast and Slow": What You See is All There Is
Este texto destaca el riesgo de tomar decisiones basadas en un contexto limitado, ignorando posibles fallos o carencias que podrían afectar el resultado final. A menudo nos dejamos llevar por la ilusión de que los datos visuales son la única representación necesaria para entender el completo panorama, sin considerar que pueden estar faltando detalles importantes.
Los datos deben ser una fuente de información valiosa y confiable, no una amenaza que nos haga sentir dudosos o inseguros.
Con experiencia práctica en todo el ciclo, desde la ingeniería hasta la estrategia, me dedico a enseñar:
- Ingeniería de Datos Realista: Cómo construir pipelines y sistemas que funcionan bajo presión.
- MLOps e IA Efectivos: Poner modelos de Machine Learning e Inteligencia Artificial en producción de forma eficiente y mantenible.
- BI con Impacto: Crear visualizaciones y análisis que realmente impulsen decisiones.
- Fundamentos Sólidos: La importancia crítica de la calidad, seguridad e integridad de los datos.
Busco compartir conocimiento aplicable, sin exageraciones, para que puedas construir soluciones de datos robustas. Encuentra mi contenido principal en YouTube (enlace abajo).