Hidratación de Datos

Proceso en el que se enriquecen los conjuntos de datos añadiendo información adicional o complementaria, tanto desde fuentes internas como externas, para mejorar su calidad, relevancia y utilidad en modelos de inteligencia artificial y machine learning.

Se realiza para proporcionar contexto o atributos faltantes que pueden ser críticos para la precisión de las predicciones o clasificaciones realizadas por los algoritmos.

Implica la integración de datos estructurados o no estructurados y puede incluir la normalización, validación y deduplicación para garantizar que la información añadida sea confiable y relevante.

Es fundamental en casos donde los datos originales son incompletos o insuficientes para entrenar un modelo de forma efectiva.