Representatividad
¿Los ejemplos cubren las personas, períodos, casos o condiciones donde se usará el análisis?
Datos · Lista de revisión
¿Cómo saber si mis datos están listos para analizarse o usarse en IA?
Más datos no siempre significan mejores resultados. Esta guía ayuda a revisar si la información tiene contexto, calidad y cobertura suficientes para la pregunta.
Antes de empezar
La preparación depende de la pregunta, no de un puntaje universal.
Un conjunto de datos está preparado cuando puede relacionarse con una tarea concreta y sus límites son conocidos. Lo necesario cambia si se quiere describir resultados, comparar grupos o entrenar un modelo predictivo.
En T2G: primero conectamos la pregunta con las fuentes disponibles. Luego revisamos qué evidencia existe, qué falta y qué se puede concluir responsablemente antes de proponer un análisis o modelo.
Una revisión práctica
Comprueba estas cuatro cosas antes de modelar.
La revisión puede descubrir que los datos ya sirven, que necesitan preparación o que hace falta recolectar mejores ejemplos.
- 01
Pregunta y resultado
Define qué se busca entender o predecir, para quién y cómo se reconocerá una respuesta útil.
Esquema conceptual01 / 04 - 02
Origen y significado
Confirma de dónde viene cada campo, qué significa, cuándo se registró y si puede usarse para este propósito.
Esquema conceptual02 / 04 - 03
Calidad y cobertura
Revisa valores faltantes, duplicados, rangos extraños, períodos y grupos que podrían estar subrepresentados.
Esquema conceptual03 / 04 - 04
Evaluación posible
Comprueba si hay ejemplos suficientes para contrastar el resultado y mantener una evaluación separada del ajuste.
Esquema conceptual04 / 04
Señales que conviene revisar
Calidad es más que una tabla sin celdas vacías.
Etiquetas confiables
Si un modelo aprende de categorías conocidas, ¿están definidas igual y revisadas por alguien que conoce la tarea?
Trazabilidad
¿Se puede explicar cómo se generó el dato y evitar incluir información que solo se conocería después del resultado?
Criterio antes que automatización
Tener datos no garantiza que debas usar IA.
- 01
A veces una métrica clara, una consulta o un análisis descriptivo responde mejor.
- 02
Permisos, privacidad y retención deben revisarse según el origen y propósito de los datos.
- 03
La preparación no prueba que un modelo vaya a funcionar; eso requiere evaluación con criterios acordados.
Siguiente paso
Explora el servicio y sigue aprendiendo.
Hablemos de tu desafío
¿Tienes una pregunta y datos, pero no sabes si alcanzan?
Podemos ayudarte a revisar las fuentes, los límites y una forma realista de evaluar el siguiente paso.
Agenda una sesión de diagnóstico directo con los socios