Hidratación de Datos

Es el proceso de enriquecer un conjunto de datos básicos con información adicional que complemente o amplíe su contexto.

Se lleva a cabo combinando datos internos con datos externos o con metadatos relevantes para mejorar su utilidad en análisis y modelos predictivos.

En el ámbito de la inteligencia artificial y machine learning, permite que los algoritmos procesen información más completa, mejorando la precisión y relevancia de los resultados.

Esta técnica es común en sectores como marketing, finanzas y atención médica, donde la calidad y riqueza de los datos son esenciales para la toma de decisiones.

Es fundamental garantizar la calidad, fiabilidad y legalidad de los datos suplementarios para evitar sesgos o resultados incorrectos en los modelos.