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Validación de datos

¿Qué es Validación de datos?

La validación de datos comprueba que los datos estén completos, con el formato correcto y sean plausibles antes de seguir procesándolos. Los controles típicos revisan campos obligatorios, el formato de correos, códigos postales o fechas y las contradicciones lógicas, como una fecha de entrega anterior a la del pedido. Así los errores se detectan pronto, en lugar de arrastrarse a informes, facturas o análisis con IA.

Cómo ayuda KI.ordo

KI.ordo ofrece una plantilla que comprueba la integridad, el formato y la plausibilidad de los registros y genera una lista de errores por registro.

Más información →: Validación de datos

Plantillas adecuadas

Temas

  • calidad de datos
  • comprobación
  • plausibilidad

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Términos relacionados

Limpieza de datos

La limpieza de datos consiste en detectar y corregir entradas erróneas, duplicadas o incoherentes en un conjunto de datos. Pasos típicos son unificar grafías y formatos de fecha, eliminar espacios sobrantes y fusionar duplicados como «García S.L.» y «Garcia SL». Unos datos limpios son la base de análisis, envíos masivos y aplicaciones de IA fiables.

  • calidad de datos
  • duplicados
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Plantilla

Garbage in, garbage out (GIGO)

«Garbage in, garbage out» («entra basura, sale basura») expresa el principio de que un sistema solo puede dar resultados tan buenos como los datos que recibe. En la IA esto pesa el doble: datos de entrenamiento o de conocimiento erróneos, desactualizados o sesgados producen respuestas falsas o distorsionadas. Un chatbot que consulta una lista de precios antigua dará precios antiguos. Por eso, cuidar los datos es una tarea continua en cualquier proyecto de IA.

  • Calidad de datos
  • Principio
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Datos estructurados

Los datos estructurados siguen un esquema fijo con campos bien definidos, como tablas, bases de datos u objetos JSON con información como nombre, precio y fecha. Las máquinas pueden leerlos, filtrarlos y procesarlos de forma fiable, a diferencia del texto libre o las imágenes. En las webs, el marcado de schema.org describe, por ejemplo, productos, eventos o preguntas frecuentes para que buscadores y sistemas de IA entiendan el contenido sin ambigüedad. La IA también puede extraer datos estructurados de textos no estructurados.

  • datos
  • JSON
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Gobernanza de datos

La gobernanza de datos abarca las reglas, roles y procesos con los que una organización define quién puede recoger, usar, modificar y borrar qué datos. Incluye la responsabilidad sobre la calidad de los datos, los permisos de acceso, los plazos de conservación y el cumplimiento de la normativa de protección de datos. Es especialmente importante en proyectos de IA, porque los modelos y agentes solo son tan fiables como los datos que utilizan.

  • gestión de datos
  • cumplimiento
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