Creación de conjuntos de datos personalizados para satisfacer las necesidades de los clientes: un proyecto del BSC

El rápido avance de la tecnología y la creciente necesidad de un análisis de datos preciso y eficaz han llevado a las organizaciones a buscar conjuntos de datos personalizados adaptados a sus necesidades específicas. 

En este artículo, exploraremos la creación de conjuntos de datos personalizados que contienen segmentos bilingües clasificados por dominio y estilo utilizando el proyecto Pangeanic BSC como ejemplo clave.

¿Qué es un conjunto de datos y qué tipos existen?

Un conjunto de datos es una colección estructurada de información que puede ser numérica, textual, visual o una combinación de estos tipos de datos. Los conjuntos de datos se utilizan en diversos campos y disciplinas, como la ciencia de datos, la inteligencia artificial, la estadística, la investigación científica y muchos otros para realizar análisis, estudios y experimentos. Los conjuntos de datos pueden dividirse en varias categorías en función de su tipo y estructura.

Según el tipo de datos

Existen varios tipos de conjuntos de datos que se pueden clasificar en función de diversas características, como el formato, la estructura y el propósito. Algunos ejemplos de los conjuntos de datos más comunes según su tipo son:

1. Datos de series temporales: son conjuntos de datos que registran la evolución de una variable a lo largo del tiempo. Estos conjuntos de datos suelen tener marcas de tiempo asociadas, lo que permite analizar patrones y tendencias en el tiempo. Algunos ejemplos de conjuntos de datos de series temporales incluyen datos meteorológicos, datos de precios de acciones y datos de tráfico.

2. Datos de imágenes: son conjuntos de datos que contienen imágenes, ya sean fotografías, imágenes médicas, imágenes satelitales o de otros tipos. Estos conjuntos de datos suelen utilizarse en aplicaciones de visión por computadora, reconocimiento de objetos y análisis de imágenes.

3. Datos de texto: son conjuntos de datos que contienen texto, como documentos, mensajes de texto, tuits o noticias. Estos conjuntos de datos se utilizan en aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural, análisis de sentimientos, clasificación de texto y otras tareas relacionadas con el procesamiento de textos.

4. Datos de redes sociales: son conjuntos de datos que contienen información generada por usuarios en redes sociales como Facebook, Twitter o Instagram. Estos conjuntos de datos se utilizan en análisis de redes sociales, minería de opiniones y estudios de comportamiento en línea.

5. Datos geoespaciales: son conjuntos de datos que contienen información geográfica, como coordenadas GPS, mapas o datos de sensores geoespaciales. Estos conjuntos de datos se utilizan en aplicaciones de cartografía, análisis de ubicación y geolocalización.

Estos son solo algunos ejemplos de los tipos de conjuntos de datos que existen. Los conjuntos de datos pueden ser muy diversos y varían dependiendo del dominio y el propósito de análisis.

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Según la estructura de los datos

Los conjuntos de datos también se pueden clasificar según su estructura. Algunos de los tipos de datos más comunes en función de su estructura son:

1. Datos estructurados: son conjuntos de datos que tienen una estructura definida y organizada, donde los datos se encuentran en un formato tabular con filas y columnas. Los datos estructurados son fáciles de analizar y procesar, ya que suelen tener un esquema predefinido. Algunos ejemplos de datos estructurados son bases de datos, registros financieros y datos de ventas.
   
   
2. Datos no estructurados: son conjuntos de datos que no tienen una estructura definida y no se ajustan a un formato tabular. Estos datos suelen ser más difíciles de analizar y procesar, ya que pueden estar en diferentes formatos, como texto libre, imágenes, vídeos o archivos de audio. Algunos ejemplos de datos no estructurados son documentos de texto, imágenes, vídeos y datos de redes sociales.
   
   
3. Datos semiestructurados: son conjuntos de datos que tienen una estructura parcialmente definida. Estos datos pueden contener información en diferentes formatos y tener cierta organización, pero no tienen una estructura completamente definida como los datos estructurados. Algunos ejemplos de datos semiestructurados son documentos XML, archivos JSON y datos en formato CSV con campos opcionales.
   
   
4. Datos jerárquicos: son conjuntos de datos que tienen una estructura jerárquica, donde los datos se organizan en niveles o capas. Los datos jerárquicos se utilizan en aplicaciones como bases de datos jerárquicas, estructuras de carpetas en sistemas de archivos y datos en formato JSON con anidamiento de objetos.
   
   
5. Datos en forma de grafo: son conjuntos de datos que se representan como grafos, donde los datos se modelan como nodos y relaciones entre ellos. Los datos en forma de grafo se utilizan en aplicaciones de redes sociales, análisis de redes, rutas de transporte y relaciones complejas entre entidades.
   
   

Ventajas de utilizar un conjunto de datos

Utilizar un conjunto de datos, que es una colección de información organizada y estructurada, ofrece numerosas ventajas en diversos contextos. A continuación, se enumeran algunas importantes:

1. Análisis y toma de decisiones basados en datos: un conjunto de datos bien preparado y representativo puede proporcionar información valiosa para el análisis y la toma de decisiones informadas en una amplia gama de campos. Los datos pueden revelar patrones, tendencias y correlaciones que pueden ayudar a comprender mejor una situación o un problema, lo que permite tomar decisiones más acertadas y respaldadas por la evidencia.
   
   
   
2. Eficiencia en la investigación y la obtención de conocimientos: los conjuntos de datos son herramientas fundamentales para la investigación científica, la academia y la obtención de conocimientos en general. Permiten a los investigadores y académicos recopilar, analizar y sintetizar datos de manera eficiente para extraer información significativa, desarrollar teorías y validar hipótesis.
   
   
3. Desarrollo y entrenamiento de modelos de aprendizaje automático: los conjuntos de datos son esenciales para el desarrollo y entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. Estos modelos utilizan datos para aprender patrones y realizar predicciones o clasificaciones en una amplia gama de aplicaciones, como reconocimiento de imagen, procesamiento del lenguaje natural, recomendación de productos y más.
   
   
4. Monitorización y seguimiento de rendimiento: los conjuntos de datos también son útiles para la monitorización y el seguimiento del rendimiento en diversas áreas, como el rendimiento empresarial, la monitorización del estado de salud de los pacientes, el seguimiento del clima y el medio ambiente, y más. Los datos se pueden utilizar para medir indicadores clave de rendimiento (KPI) y evaluar el progreso hacia los objetivos establecidos.
   
   
5. Identificación de patrones y oportunidades: los conjuntos de datos pueden ayudar a identificar patrones y oportunidades que de otra manera podrían pasar desapercibidos. Al analizar grandes cantidades de datos, se pueden descubrir tendencias, relaciones y oportunidades emergentes, lo que puede llevar a la identificación de nuevas estrategias, mejoras en los procesos y la optimización de recursos.
   
   
6. Personalización y mejora de la experiencia del usuario: los conjuntos de datos también pueden utilizarse para personalizar la experiencia del usuario en aplicaciones y plataformas digitales. Al recopilar y analizar datos sobre las preferencias, comportamientos y necesidades de los usuarios, se pueden adaptar los servicios, productos o contenidos para ofrecer una experiencia más relevante y atractiva.

En resumen, los conjuntos de datos son herramientas fundamentales en el análisis de datos, investigación, desarrollo de modelos de aprendizaje automático y toma de decisiones informadas. Proporcionan una base sólida para la toma de decisiones, la obtención de conocimientos, la identificación de patrones y oportunidades, y la mejora de la experiencia del usuario, lo que puede conducir a mejores resultados y un mayor entendimiento en una gran variedad de aplicaciones y contextos.

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Usos de los conjuntos de datos personalizados

Los conjuntos de datos personalizados permiten a las empresas comprender mejor a sus clientes, lo que posibilita personalizar la oferta de productos y mejorar la experiencia del cliente.

El acceso a conjuntos de datos exclusivos y personalizados puede proporcionar a las organizaciones una ventaja competitiva significativa que les permita tomar decisiones informadas con mayor rapidez y eficacia.

Los conjuntos de datos personalizados también pueden ofrecer información valiosa sobre sectores específicos y ayudar a las organizaciones a mantenerse a la vanguardia de las tendencias y la evolución. Además, pueden mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático al proporcionar datos muy relevantes y específicos del dominio para el entrenamiento y la validación.

Descubra el proyecto Pangeanic BSC

El proyecto Pangeanic BSC se centra en la creación de conjuntos de datos personalizados que contienen segmentos bilingües clasificados por dominio y estilo. Este enfoque innovador responde a la creciente demanda de datos personalizados de alta calidad en diversos sectores.

El proyecto hace hincapié en la recopilación de datos bilingües, que pueden utilizarse para entrenar sistemas de traducción automática, modelos lingüísticos y otras aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural. Los conjuntos de datos se clasifican por dominio, lo que garantiza que los usuarios puedan acceder a datos relevantes para su sector y área de interés, y conduce a resultados más precisos y significativos. Además, la clasificación estilística permite una mayor granularidad de los datos, pues se tienen en cuenta los matices específicos de los distintos estilos y registros de escritura.

Para crear un conjunto de datos bilingüe inglés-catalán etiquetado, se siguieron varios pasos detallados a continuación:

1. Selección de dominios y estilos de texto: se eligieron cuidadosamente 15 dominios diferentes que abarcaban una amplia variedad de temas, como noticias, deportes, tecnología y salud, entre otros. Además, se consideraron 7 estilos de texto diferentes, como noticias formales, blogs informales, redes sociales y foros, entre otros, para capturar la diversidad de estilos de texto presentes en la web.
   
   
2. Identificación y obtención de fuentes de datos: se realizaron búsquedas exhaustivas en la web para identificar fuentes de datos relevantes y confiables en los dominios y estilos de texto seleccionados. Esto incluyó la búsqueda de sitios web, blogs, redes sociales y foros que proporcionaran contenido en inglés y catalán.
   
   
3. Rastreo de datos: se utilizó una herramienta de rastreo web para obtener los datos de las fuentes seleccionadas. Se descargaron páginas web completas, documentos y publicaciones de redes sociales, y se extrajo el texto en ambos idiomas, inglés y catalán, de manera sistemática y automatizada.
   
   
4. Limpieza y procesamiento de datos: los datos obtenidos se sometieron a un proceso de limpieza y procesamiento para asegurar su calidad y coherencia. Se eliminaron etiquetas HTML, se corrigieron errores de formato y ortografía, y se eliminaron datos irrelevantes o duplicados.
   
   
5. Validación y etiquetado de datos: se realizó una validación exhaustiva de los datos alineados para asegurar su calidad y precisión. Se revisaron y corrigieron posibles errores de alineación. Luego, se etiquetaron los datos con metadatos relevantes, como la fuente, el dominio, el estilo de texto y el idioma, entre otros, para facilitar su uso en futuras aplicaciones.
   
   
6. Preparación del conjunto de datos: finalmente, se preparó el conjunto de datos y este se almacenó en una base de datos relacional, con los respectivos metadatos recogidos a lo largo de todo el procesamiento de los segmentos, para su uso en aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural.

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Dado que la representatividad en la construcción de un conjunto de datos de textos es esencial para asegurar la calidad y confiabilidad de los modelos que los utilicen, se siguieron algunas pautas con el fin de garantizar esto, clasificando por dominio y estilo dichos textos. De este modo, se realizó un análisis de la definición de las etiquetas, para asegurar que no existieran incongruencias o solapes en sus definiciones. 

Además, se tuvo especial cuidado en la selección de fuentes de los datos, de modo que estos fueran variados para evitar sesgos en ellos, así como en la obtención de una cantidad adecuada de datos de diferentes fuentes y estilos de escritura para evitar la sobrerrepresentación en alguno de ellos. 

La representatividad de un conjunto de datos no es estática, sino que puede evolucionar con el tiempo. Es importante realizar actualizaciones periódicas del conjunto de datos, agregar nuevos datos de diferentes fuentes y estilos de escritura, corregir posibles errores en la anotación y mejorar la calidad del conjunto de datos.

En resumen, se llevó a cabo un proceso exhaustivo que incluyó la selección de dominios y estilos de texto, la identificación y obtención de fuentes de datos, el rastreo de datos, la limpieza y procesamiento de los datos, la validación y etiquetado de los datos, y la preparación del conjunto de datos para su uso en aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural. Este conjunto de datos bilingüe inglés-catalán puede ser un recurso muy valioso, sobre todo teniendo en cuenta que el catalán es un idioma con bajos recursos.

Al ofrecer conjuntos de datos personalizados que se adaptan a las necesidades únicas de los clientes, el proyecto Pangeanic BSC establece un nuevo estándar de calidad y relevancia de los datos, y allana el camino para la creación de soluciones basadas en datos más eficientes y precisas en diversos sectores.