El poder de los datos es latente. Cada vez son más las oportunidades con las que contamos para poder identificarlos, transformarlos y analizarlos de manera correcta con el objetivo de obtener el beneficio deseado. Sin embargo, no siempre resulta sencillo conocer qué debemos hacer con los datos en el momento de llevar a cabo su análisis.
Además, también es importante saber los diferentes tipos de datos que existen. En esta entrada de nuestro glosario para ecommerce nos centramos en los datos sintéticos. Ofreciéndote toda la información que necesitas para conocer al máximo sus posibilidades.
¿Qué son los datos sintéticos?
El concepto de dato sintético hace referencia a toda la información que es anotada en las simulaciones a través de ordenador y en el resto de algoritmos que se generan como alternativa a los datos que existen en el mundo real. por lo tanto, son datos que se crean en el entorno digital en vez de llevar a cabo su producción o recogida en el mundo real.
Si bien es cierto que estamos haciendo referencia al concepto de datos artificiales, no podemos olvidar que se trata de datos que se reflejan en el mundo real. Tanto en el plano matemático como estadísticamente hablando.
¿Cuándo se crean los datos sintéticos?
Los datos sintéticos pueden llegar a tener una gran cantidad de usos, puesto que permiten sustituir a los datos reales. Cuentan con una gran cantidad de usos en los siguientes escenarios:
- Uno de sus usos principales es el de entrenar modelos cuando faltan datos en el mundo real. Los sistemas de IA y de ML requieren de una gran cantidad de datos que simplemente no existen. Aunque también puede darse el caso de que sí que existan, pero que extraer los mismos resulte especialmente caro. Entonces, se crean de manera sintética.
- Para rellenar pequeñas lagunas de datos: En el caso de que trabajemos con conjuntos de datos que no se encuentren 100% completos, éstos se pueden crear para poder ofrecer una perspectiva más general.
- Equilibrar conjuntos de datos: Muchos modelos apuestan por los datos sintéticos para conocer cuál es la política más acertada para olvidar las transacciones fraudulentas que pueden alterar los resultados.
- Acelerar el desarrollo de modelos: Además de lo anterior, la recopilación de datos sintéticos se utiliza para acelerar el desarrollo de modelos sometiéndose a controles de conformidad. Con los datos sintéticos, los modelos pueden entrenarse y calibrarse sin necesidad de que tengamos que esperar a que los datos estén disponibles.