Transformación de datos
¿Qué es la transformación de datos?
¿Qué es la transformación de datos?
La transformación de datos se refiere a la conversión y optimización de datos para diversos propósitos, como los análisis, la elaboración de informes o el almacenamiento. Implica limpiar, estructurar y enriquecer datos para garantizar su precisión y relevancia. A menudo, las soluciones de transformación de datos utilizan tecnologías avanzadas, como IA y ML, para optimizar y automatizar estos procesos. El objetivo consiste en conseguir unos datos más accesibles, comprensibles y prácticos, que potencien a las organizaciones para tomar decisiones informadas e impulsar la innovación. La transformación de datos resulta esencial para aprovechar el potencial completo de los activos de datos, mejorar la eficacia e impulsar el valor de negocio. La transformación de datos puede incluir varias operaciones, como por ejemplo:
- Limpieza de datos: eliminar errores, incoherencias y valores perdidos para garantizar datos fiables de alta calidad.
- Estandarización: escalar datos numéricos para obtener una media de 0 y una desviación estándar de 1 y que resulten compatibles con determinados algoritmos.
- Codificar datos categóricos: convertir variables categóricas en formatos numéricos para el procesamiento algorítmico.
- Agregación: resumir datos calculando medias, sumas o recuentos en categorías o intervalos de tiempo específicos.
- Ingeniería de características: crear nuevos atributos de datos a partir de los existentes para capturar información o relaciones adicionales.
- Reducción de datos: reducir la dimensionalidad de los datos seleccionando características relevantes o utilizando técnicas como el análisis de componentes principales (PCA).
- Descomposición de series temporales: descomponer los datos de series temporales en componentes de tendencias, estacionalidad y ruido para analizarlos de forma independiente.
- Binning o discretización: agrupar datos continuos en categorías diferenciadas, algo que resulta de gran utilidad para gestionar datos ruidosos.
- Suavizado: aplicar métodos como el de las medias en movimiento para reducir el ruido en la serie temporal o crear datos suavizados.
- Transformación logarítmica o exponencial: alterar la distribución de datos mediante funciones logarítmicas o exponenciales para análisis especializados.
- Preprocesamiento de texto: preparar datos de texto para tareas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) mediante tokenización, stemming o lematización.
La transformación de datos constituye un paso crítico en el pipeline del análisis de datos y el aprendizaje automático, porque puede afectar de forma significativa al rendimiento y la interpretabilidad de los modelos. La selección de las técnicas de transformación depende de la naturaleza de los datos y los objetivos específicos del análisis o la tarea de modelado.
¿Cuáles son las ventajas de la transformación de datos?
En términos sencillos, la transformación de datos significa cambiar y mejorar nuestra forma de trabajar con ellos. Estas son las ventajas de la transformación de datos:
- Mejora de la comprensión: nos ayuda a dar sentido a datos confusos, así como a corregir errores y completar las piezas que faltan para comprender lo que nos dicen los datos.
- Homogeneidad: consigue que los datos sigan los mismos patrones para transferirse de forma fluida, incluso en distintas variables o formatos, como por ejemplo, cambiando de Fahrenheit a Celsius. Esto facilita el trabajo con los datos y su comparación.
- Más datos útiles: permite utilizar distintos tipos de datos, como por ejemplo, convirtiendo palabras en números, para aprovechar todo tipo de información en la toma de decisiones.
- Resumen: ayuda a ver la perspectiva completa, al agrupar datos y hacerlos más sencillos, como por ejemplo, calculando una media para no tener que trabajar con cada uno de los datos por separado.
- Encontrar información oculta: crea nuevas pistas al combinar las antiguas, como por ejemplo, añadiendo "likes" y "comentarios" para ver qué es lo que más gusta a la gente.
- Gestionar menos datos: reduce la cantidad de datos que necesitamos analizar y, por tanto, facilita su comprensión y ayuda a trabajar con ellos.
- Detección de tendencias: nos ayuda a ver patrones en los datos, como averiguar si algo está aumentando o se está reduciendo a largo plazo.
- Menos ruido: suaviza los datos al eliminar saltos o cambios aleatorios, lo cual ayuda a ver los cambios reales.
- Análisis especial: determinados algoritmos de aprendizaje automático cuentan con suposiciones sobre la distribución o escala de los datos. La transformación de datos puede prepararlos para satisfacer estas suposiciones, y esto mejora el rendimiento del algoritmo.
- Procesamiento de textos: en el procesamiento de lenguaje natural (NLP), los datos de texto deben someterse a transformaciones de preprocesamiento, como la tokenización, el stemming o la vectorización, para poder utilizarse de forma efectiva para el análisis o el aprendizaje automático.
La transformación de datos nos ayuda a convertir datos desordenados en algo ordenado y útil, de modo que resulte más fácil aprender de ellos y utilizarlos para la toma de decisiones.
¿Cómo funciona la transformación de datos? ¿Cómo funciona la transformación basada en datos?
La transformación de datos consiste en alterar el formato, la estructura o la representación de datos para que resulten más adecuados para los análisis, las tareas de modelado o determinadas aplicaciones. El proceso de transformación de datos puede variar enormemente en función de la naturaleza de los datos y los objetivos de la transformación. A continuación encontrarás una descripción general de cómo funciona la transformación de datos:
- Comprensión de los datos: antes de realizar cualquier transformación, resulta crucial comprender los datos con los que estás trabajando. Ello incluye explorar sus características, como su tipo (numéricos, categóricos, de texto, etc.), distribución, y cualquier problema que puedan tener, como valores que falten o atípicos.
- Elegir las técnicas de transformación: sobre la base de tu comprensión de los datos y los objetivos de tus análisis, selecciona las técnicas de transformación de datos adecuadas. Algunas técnicas comunes incluyen la normalización, la estandarización, la codificación one-hot, la agregación, la ingeniería de características, etc.
- Aplicación de transformación: implementa las técnicas de transformación elegidas al conjunto de datos.
- Iteración y validación: resulta habitual iterar a través de distintas técnicas de transformación para ver cuáles mejoran la calidad de los datos o el rendimiento de los análisis o modelos. También puedes validar las transformaciones buscando problemas como la pérdida de datos, el sobreajuste o la pérdida de información importante.
La transformación basada en datos se refiere a la toma de decisiones sobre la base de información obtenida de los datos. Esto puede incluir:
- Análisis de datos exploratorio (EDA): visualizar y analizar los datos para descubrir patrones, relaciones y anomalías que puedan guiar las opciones de la transformación.
- Análisis estadísticos: usar pruebas y métodos estadísticos para identificar propiedades distributivas o correlaciones en los datos que puedan influir en las decisiones de transformación.
- Aprendizaje automático: usar técnicas de aprendizaje automático para descubrir características o relaciones importantes en los datos, que puedan guiar la ingeniería de características y la transformación.
- Evaluación del impacto: evaluar el impacto de las transformaciones de datos en los objetivos de tu análisis o modelado. Puede ser necesario medir el rendimiento del modelo, intentar mejorar la calidad de los datos o evaluar si los datos transformados se alinean mejor con las suposiciones de tus técnicas de análisis o modelado elegidas.
- Documentación: resulta esencial documentar el proceso de transformación, incluidas las técnicas aplicadas, los motivos de las opciones elegidas y cualquier información obtenida del enfoque basado en datos. Una documentación adecuada asegura la transparencia y reproducibilidad de tu trabajo.
- Pipeline de transformación de datos: en numerosos proyectos de análisis de datos y aprendizaje automático, la transformación de datos forma parte de un pipeline más amplio de preprocesamiento de estos. Este pipeline también puede incluir la limpieza de datos, la selección de características y otros pasos de su preparación.
- Integración con análisis o modelado: tras la transformación, el conjunto de datos transformado se encuentra listo para tareas de análisis o modelado, como la construcción de modelos de aprendizaje automático, la realización de análisis estadísticos o la generación de información.
La transformación de datos es un proceso iterativo y exploratorio que requiere conocimiento de dominios, capacitación en datos y una profunda comprensión de los objetivos específicos de los análisis o modelados. El objetivo consiste en preparar los datos de forma que maximicen su utilidad para la finalidad deseada, al tiempo que se mantiene su integridad e interpretabilidad.
Desafíos en la transformación de datos
- Problemas de calidad de datos: una mala calidad de los datos, con valores perdidos, valores atípicos y errores, puede plantear desafíos durante la transformación de datos. Transformar este tipo de datos sin abordar estos problemas puede producir resultados imprecisos.
- Escalación de datos: lograr que los datos numéricos se encuentren en la escala adecuada puede resultar complicado. Escalar los datos de forma incorrecta o utilizar métodos de escalación inadecuados puede afectar al rendimiento de los algoritmos de aprendizaje automático.
- Datos categóricos: gestionar datos categóricos, especialmente cuando existen numerosas categorías, puede resultar complejo. La elección de la codificación one-hot, la codificación de etiquetas u otras técnicas depende de los datos y el enfoque de modelado.
- Desafíos de la ingeniería de características: crear características de datos útiles puede resultar difícil y requiere tanto creatividad como experiencia. Evitar un exceso de características o aquellas que no encajan correctamente resulta complicado.
- Riesgo de pérdida de datos: cambiar los datos puede producir la pérdida de información importante. Llegar a un equilibrio entre lo que se pierde y lo que se conserva requiere una decisión complicada.
- Suposiciones de normalización: para lograr que los datos parezcan iguales, se asume que siguen una serie de reglas concretas. Si no es así, los cambios pueden no funcionar como se espera.
- Corregir datos sesgados: corregir datos muy desequilibrados resulta complejo. Puedes utilizar soluciones especiales, pero no se puede elegir la correcta a la ligera.
- Demandas de recursos: cambiar datos, especialmente en conjuntos de gran tamaño, puede resultar una tarea lenta y exigir un gran poder de computación.
- Evitar el sobreajuste: unos cambios demasiado agresivos pueden provocar que los modelos aprendan de forma equivocada.
- Transformaciones complejas: unos simples cambios no bastan. Pero recurrir a cambios más complejos puede resultar confuso.
- Gestionar datos de tiempo: cambiar datos basados en el tiempo conlleva sus propios problemas, como enfrentarse a patrones o tendencias que se repiten.
- Privacidad de los datos y seguridad: cuando se trabaja con datos confidenciales, las transformaciones deben realizarse de forma que mantengan la privacidad y cumplan las regulaciones de protección de datos.
- Homogeneidad y reproducibilidad: mantener la homogeneidad y reproducibilidad a través de las transformaciones de datos resulta crucial para la investigación y el cumplimiento regulatorio. Documentar los pasos de la transformación es esencial.
- Interpretabilidad de los datos: algunas transformaciones pueden llevar a que los datos sean menos interpretables, lo que complica la explicación y comunicación de resultados a las partes interesadas.
- Conocimiento de dominios: una transformación de datos efectiva requiere conocimiento específico de dominios para tomar decisiones informadas acerca de cómo preprocesar y diseñar características.
Para abordar estos desafíos, es importante adoptar un enfoque sistemático y basado en datos para la transformación de datos. Esto incluye una exploración y comprensión exhaustiva de los datos, experimentar con distintas técnicas de transformación y una evaluación cuidadosa del impacto de las transformaciones en las tareas posteriores de análisis o modelado. Asimismo, mantener una documentación clara y el control de versiones de los pasos de la transformación puede facilitar la transparencia y la reproducibilidad.
Componentes clave de la transformación de datos
- Origen de datos: este es el conjunto de datos inicial o el origen de datos a partir del que inicias el proceso de transformación. Pueden ser datos sin procesar y recopilados de diversos orígenes, como bases de datos, archivos, API o sensores.
- Comprensión de los datos: antes de realizar cualquier transformación, resulta esencial comprender los datos a fondo. Esto incluye explorar sus características, como tipos de datos (numéricos, categóricos, texto), la distribución de los datos, los valores que faltan, los atípicos y cualquier conocimiento específico del dominio que pueda aportar información al proceso de transformación.
- Técnicas de transformación: las técnicas de transformación son métodos u operaciones específicos aplicados a los datos para alterar su formato, estructura o representación. Las técnicas de transformación habituales incluyen la normalización, la estandarización, la codificación one-hot, la agregación, la ingeniería de características, etc.
- Pipeline de transformación: un pipeline de transformación es una secuencia de pasos aplicada a los datos en un orden predefinido. Este pipeline define el flujo de datos desde el origen sin procesar hasta el conjunto de datos transformado. Cada paso en el canal se corresponde con una técnica de transformación específica.
- Parámetros y configuración: algunas técnicas de transformación cuentan con configuraciones de parámetros. Por ejemplo, al estandarizar datos, puedes especificar si se va a utilizar la media y la desviación típica de todo el conjunto de datos o si se van a calcular por separado para cada característica.
- Limpieza de datos: la limpieza de datos consiste en identificar y gestionar problemas de calidad de datos, como valores que faltan, valores atípicos y errores. A menudo, se trata del paso preliminar antes de aplicar otras transformaciones, para garantizar la calidad de los datos.
- Ingeniería de características: la ingeniería de características implica crear nuevas características a partir de las existentes o seleccionar las más relevantes para el análisis o modelado. Puede ser un aspecto creativo y específico de un dominio de la transformación de datos.
- Escalación y normalización: estos son pasos de preprocesamiento comunes para los datos numéricos. La escalación consiste en asignar datos a un rango específico, mientras que la normalización transforma los datos en una distribución estadística específica (p. ej.: la media de 0 y la desviación típica de 1).
- Gestión de datos categóricos: puede ser necesario transformar los datos categóricos en representaciones numéricas utilizando técnicas de codificación one-hot, de etiquetas o binarias.
- Reducción de dimensionalidad: en aquellos casos en los que los datos tienen una dimensionalidad alta, pueden aplicarse técnicas de reducción de la dimensionalidad, como el análisis de componentes principales (PCA), o métodos de selección de características para reducir el número de características, al tiempo que se retiene la información importante.
- Validación de datos y garantía de calidad: deben realizarse comprobaciones de validación de los datos durante el proceso de transformación para garantizar que se mantienen homogéneos, precisos y adecuados para el análisis. Esto puede incluir la búsqueda de pérdidas de datos y la comprobación de que las transformaciones se realizan correctamente.
- Documentación de los datos: documentar el proceso de transformación resulta crucial para la transparencia y la reproducibilidad. La documentación debe incluir detalles acerca de las transformaciones, los motivos por los que se han elegido las técnicas específicas y cualquier información obtenida durante el proceso.
- Proceso iterativo: a menudo, la transformación de datos es un proceso iterativo. Puede consistir en experimentar con distintas técnicas de transformación, ajustar parámetros y evaluar el impacto en los análisis o tareas de modelación posteriores.
- Validación y pruebas: una vez realizada la transformación de datos, resulta esencial validar y probar los datos transformados para asegurarse de que satisfacen los requisitos del análisis o la tarea de modelado específica. Para ello, puede ser necesario dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba, así como realizar comprobaciones y validaciones adicionales.
- Salida de datos: el resultado final del proceso de transformación de datos es el conjunto de datos transformado, que se encuentra listo para ser empleado en tareas de análisis, modelado, visualización y otras basadas en datos.
Una transformación de datos efectiva requiere un equilibrio entre el conocimiento de dominios, la experiencia en datos y un enfoque sistemático para asegurarse de que los datos transformados sean de alta calidad y se encuentren en sintonía con los objetivos del proyecto.
Mejores prácticas para la transformación de datos
La transformación de datos constituye un paso crítico en su preprocesamiento y análisis. Para asegurarte de que tus procesos de transformación de datos sean efectivos y produzcan resultados fiables, es necesario seguir las mejores prácticas. Estas son algunas mejores prácticas para la transformación de datos:
- Comprende tus datos: esto incluye la elaboración de perfiles de datos para identificar tipos de datos, distribuciones, valores perdidos y valores atípicos. Adquiere conocimiento de dominios, si es posible, ya que puede aportar información a las decisiones de transformación y ayudar a identificar características significativas.
- Evaluación de calidad de los datos: antes de la transformación, es necesario abordar problemas como los valores que faltan, los duplicados y los valores atípicos. Considera estrategias para enfrentarte a estos problemas.
- Planificar y documentar: crea un plan claro para la transformación de datos, que incluya el pipeline de la transformación, donde se especifique la secuencia de pasos a seguir. Documenta la base lógica detrás de cada transformación y cualquier suposición realizada durante el proceso.
- Control de versiones de datos: implementa el control de versiones de datos para realizar el seguimiento de los cambios realizados durante el proceso de transformación. Esto garantiza la reproducibilidad y ayuda en la solución de problemas.
- Copia de seguridad de datos: mantén una copia de seguridad de los datos originales antes de la transformación, por si necesitas volver a ellos o realizar análisis adicionales.
- Visualización de los datos: visualiza los datos en distintas etapas de la transformación para detectar tendencias, patrones y problemas potenciales.
- Gestión de datos que faltan: elige estrategias adecuadas para gestionar los datos que falten, como la imputación o eliminación, en función de la naturaleza y la amplitud de las omisiones.
- Codificación de datos categóricos: cuando trabajes con variables categóricas, considera el método de codificación adecuado, como el one-hot para datos nominales o el ordinal para datos ordinales.
- Escalación y normalización: aplica técnicas de escalación y normalización a las características numéricas para asegurarte de que cuentan con escalas similares y resultan adecuadas para los algoritmos de aprendizaje automático.
- Ingeniería de características: explora las oportunidades de la ingeniería de características para crear otras nuevas o extraer información significativa de las existentes. Ten cuidado de no crear demasiadas características, puesto que pueden producir un sobreajuste.
- Reducción de la dimensionalidad: utiliza técnicas de reducción de la dimensionalidad, como PCA, cuando trabajes con datos de alta dimensionalidad, pero evalúa con cuidado las concesiones que debes realizar en términos de pérdida de información.
- Validación de datos: valida continuamente los datos en cada paso de la transformación en busca de incoherencias, pérdidas de datos u otros problemas.
- Pruebas: divide tus datos en conjuntos de entrenamiento y prueba antes de aplicar las transformaciones para evitar filtraciones.
- Valida el impacto de las transformaciones sobre los análisis o tareas de modelación posteriores, como el rendimiento del modelo de aprendizaje automático.
- Iterar y experimentar: a menudo, la transformación de datos es un proceso iterativo. Experimenta con distintas técnicas y parámetros de transformación para encontrar lo que resulte más efectivo.
- Supervisión del rendimiento: supervisa el rendimiento de tu pipeline de transformación de datos, especialmente si forma parte a su vez de un pipeline de datos automatizado, para detectar y abordar los problemas con rapidez.
- Privacidad de los datos y seguridad: asegúrate de que las transformaciones de datos cumplan las regulaciones de privacidad y los requisitos de seguridad, especialmente cuando trabajes con datos confidenciales.
- Documentación: mantén una documentación detallada de todo el proceso de transformación de datos que incluya el código, los pasos de la transformación y las suposiciones realizadas. Esta documentación resulta esencial para la reproducibilidad y la colaboración.
- Revisión y validación: somete tu proceso de datos a la revisión de homólogos o expertos del dominio de que se trate, para encontrar errores o identificar oportunidades de mejora.
Al seguir estas mejores prácticas, te asegurarás de que tus esfuerzos de transformación de datos estén correctamente estructurados, sean transparentes y produzcan datos de alta calidad para análisis y tareas de modelado. Una transformación de datos efectiva resulta esencial para obtener información fiable y significativa a partir de tus datos.
Diferencia entre transformación de datos y transformación basada en datos.
Tendencias de transformación de datos
La transformación de datos es un campo dinámico que evoluciona continuamente para responder a los cambios en las necesidades de las empresas y organizaciones que gestionan conjuntos de datos cada vez más complejos y extensos. En los últimos años, varias tendencias y prácticas emergentes han estado dando forma al paisaje de la transformación de datos:
- Automatización: los procesos de transformación de datos son cada vez más automatizados, lo que ahorra tiempo y esfuerzos.
- Autoservicio: ahora, los usuarios no técnicos pueden preparar datos de forma rutinaria y sin ayuda.
- DataOps: se están extendiendo los pipelines de transformación de datos ágiles y colaborativos.
- Tiempo real: los datos se transforman y analizan cuando llegan para acelerar la obtención de información.
- Gobernanza de los datos: el cumplimiento y la seguridad están integrados en la transformación de datos.
- Basada en la nube: las soluciones de nube escalables y rentables son muy populares.
- Gestión de metadatos: las herramientas realizan un seguimiento de las transformaciones y las documentan.
- IA y ML: se utilizan técnicas de inteligencia artificial para tareas como la ingeniería de características.
- Sin servidor: las plataformas sin servidor facilitan las transformaciones de datos bajo demanda.
- NLP: el procesamiento del lenguaje natural facilita la transformación de datos de texto.
- Calidad de los datos: la supervisión continua mejora la calidad de los datos.
- Bases de datos gráficas: los gráficos ayudan a modelar relaciones de datos complejas.
- Contenedorización: tecnologías como Docker optimizan la transformación de datos.
- Herramientas de código abierto: las herramientas de código abierto flexibles ganan fuerza.
- Malla de datos: la propiedad y la filosofía de datos descentralizada afectan a la transformación de datos.
Estas tendencias adaptan la transformación de datos para gestionar los desafíos y las oportunidades que plantean los volúmenes crecientes de datos, al tiempo que mejoran la eficacia de la toma de decisiones y la innovación en las organizaciones.
Monetización de datos
La monetización de datos es el proceso de generar ingresos o extraer valor de los activos de datos. Las organizaciones de los sectores tanto privado como público recopilan enormes cantidades de datos y las estrategias de monetización de estos se han diseñado para aprovecharlos con el fin de crear nuevos flujos de ingresos, aumentar la eficacia de las operaciones, mejorar las experiencias de cliente e impulsar la innovación. Estos son algunos aspectos y estrategias clave relacionados con la monetización de datos:
- Datos como un activo: en la economía moderna, a menudo los datos se consideran valiosos, de forma parecida a los activos físicos, como el patrimonio inmobiliario o la maquinaria. Las organizaciones reconocen que los datos que recopilan y poseen tienen un valor intrínseco, más allá de su uso operativo principal.
- Tipos de modernización de datos:
- Ventas directas: las organizaciones pueden vender datos a otras empresas, investigadores o instituciones.
- Modelos de suscripción: los datos pueden empaquetarse y ofrecerse como un servicio de suscripción.
- Productos y servicios basados en datos: los datos se pueden utilizar para desarrollar nuevos productos o servicios.
- Uso compartido de datos y alianzas: las organizaciones pueden formar alianzas o firmar acuerdos para compartir sus datos con otras entidades, para aprovechar los activos de datos con los que cuentan ambas, a menudo en beneficio mutuo.
- Plataformas de monetización de datos: algunas organizaciones crean plataformas o mercados en los que los proveedores de datos pueden ofrecer sus activos a compradores potenciales.
- Estrategias de monetización:
- Segmentación: personalizar las ofertas de datos para segmentos de mercado o sectores concretos puede maximizar el potencial de ingresos.
- Modelos de precios: determinar la estructura de precios, con independencia de que se trata de ventas únicas, tarifas de suscripción o fórmulas de pago por consumo, constituye un aspecto crítico de la monetización de datos.
- Empaquetado de datos: empaquetar los datos de una forma que resulte fácil de consumir y valiosa para los clientes es esencial. Puede requerir la combinación de varios conjuntos de datos o proporcionar datos con diferentes formatos.
La monetización de datos puede producir beneficios financieros y estratégicos importantes, cuando se ejecuta de forma efectiva y ética.
HPE y la transformación de datos
- Marco de adopción desde el extremo hasta la nube: HPE proporciona soluciones y marcos para ayudar a las organizaciones a llevar de forma fluida sus datos desde los dispositivos de extremo a los entornos de nube. Esto garantiza que los datos se transformen y utilicen de forma eficiente a través de todo el ecosistema de datos.
- Soluciones de infraestructura de centro de datos: HPE ofrece soluciones de infraestructura compatibles con la transformación de datos proporcionando los componentes de hardware y software necesarios para el procesamiento, el almacenamiento y la gestión de los datos.
- Servicios de migración a la nube: HPE ayuda a las empresas a migrar sus datos a la nube, facilitando la transformación de los datos para que sean compatibles con las plataformas y los servicios de la nube.
- Además, HPE ofrece soluciones para ayudar a las organizaciones a comprender la transformación de datos y navegar por ella:
- Modernización de datos: el enfoque de modernización basado en datos de HPE se centra en modernizar las prácticas y la infraestructura de datos para mejorar la utilización y transformación de los datos.
- Pipelines de datos: los recursos de HPE en los pipelines de datos enfatizan la importancia de realizar un movimiento y una transformación eficiente de los datos en las arquitecturas de datos modernas.
- Gestión de datos: HPE proporciona información sobre prácticas de gestión de datos efectivas, un aspecto crucial de la transformación de datos.
- Gestión de datos como servicio (DMaaS): las ofertas de DMaaS de HPE permiten a las organizaciones aprovechar funcionalidades de gestión de datos como servicio para optimizar la transformación y la gestión de los datos.
- Migración de datos: la capacitación de HPE en migración de datos garantiza transiciones fluidas y seguras durante los esfuerzos de transformación.
Estos productos, servicios y soluciones de HPE contribuyen al paisaje más extenso de la transformación de datos, al ayudar a las empresas a aprovechar sus activos de datos de forma efectiva para mejorar la toma de decisiones y la competitividad.