{"id":167586,"date":"2026-02-18T06:51:00","date_gmt":"2026-02-18T05:51:00","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/es\/?p=167586"},"modified":"2026-02-26T11:43:37","modified_gmt":"2026-02-26T10:43:37","slug":"dataiku-todo-sobre-esta-herramienta","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/es\/dataiku-todo-sobre-esta-herramienta","title":{"rendered":"Dataiku: una herramienta esencial para la Data Science y la IA"},"content":{"rendered":"\n

Dataiku es una plataforma de Data Science unificada, de c\u00f3digo abierto y basada en la nube. Ofrece funciones para la preparaci\u00f3n de datos, el an\u00e1lisis y la creaci\u00f3n de modelos de Machine Learning. Descubre todo lo que tienes que saber sobre esta herramienta esencial para la Data Science y la Inteligencia Artificial.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

El objetivo de la Data Science<\/a> es transformar los datos en informaci\u00f3n \u00fatil para la toma de decisiones estrat\u00e9gicas<\/b>. Sin embargo, hay que preparar, formatear y limpiar los datos en bruto antes de poder analizarlos.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, preparar los datos implica una serie de retos<\/b>. En muchas organizaciones, los datos est\u00e1n repartidos en m\u00faltiples ubicaciones y separados entre s\u00ed.<\/p>\n\n\n\n

Otro problema es la falta de conocimientos y experiencia en el \u00e1mbito de los datos<\/b> entre los distintos equipos. Esto puede frenar la colaboraci\u00f3n, dificultar la comunicaci\u00f3n y fomentar la creaci\u00f3n de trabajo duplicado.<\/p>\n\n\n\n

Por lo general, la preparaci\u00f3n de datos suele ser un proceso manual<\/b> muy lento que implica numerosas descargas de Excel. La soluci\u00f3n a estos problemas es Dataiku.<\/b><\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 es Dataiku?<\/h2>\n\n\n\n

Lanzada en 2013, Dataiku es una soluci\u00f3n completa y centralizada<\/b> para dise\u00f1ar, desplegar y gestionar aplicaciones de an\u00e1lisis de datos, de Machine Learning y de Inteligencia Artificial.<\/p>\n\n\n\n

Esta herramienta es agn\u00f3stica en t\u00e9rminos de infraestructura. Funciona con todos los tipos de nube<\/b> y con sistemas de almacenamiento y computaci\u00f3n locales. Su objetivo es satisfacer las necesidades de los Data Scientists, Data Engineers, analistas de negocio y desarrolladores de IA.<\/p>\n\n\n\n

A diferencia de las soluciones ELT (extract transform load<\/a>) utilizadas por los Data Engineers, Dataiku se utiliza para preparar los datos<\/b> justo antes de crear un informe o una visualizaci\u00f3n espec\u00edficos.<\/p>\n\n\n\n

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Aprender a utilizar Dataiku<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Es una herramienta personalizada que utilizan los Data Scientists, los analistas de negocio y los Data Analysts. En total, la plataforma re\u00fane cerca de un centenar de transformadores de datos<\/b> y una gran variedad de manipulaciones como la combinaci\u00f3n, el encadenamiento, la conversi\u00f3n de divisas o fechas, el filtrado o la divisi\u00f3n. Incluso en caso de que un transformador no exista en el cat\u00e1logo, los usuarios pueden escribir f\u00e1cilmente f\u00f3rmulas similares a las utilizadas en las hojas de c\u00e1lculo para las tareas de transformaci\u00f3n de datos.<\/p>\n\n\n\n

Dataiku se llamaba originalmente Dataiku DSS: Data Science Studio. Se dise\u00f1\u00f3 como una plataforma central accesible y utilizable por todos los Data Scientists<\/b>, desde principiantes hasta expertos capaces de escribir sus propios modelos en R o Python<\/a>. La secci\u00f3n Lab<\/b> ofrece asistencia para la creaci\u00f3n de modelos. Los usuarios son guiados a trav\u00e9s de los pasos, y pueden aprender desde una interfaz de usuario muy intuitiva.<\/p>\n\n\n\n

En resumen, Dataiku es una herramienta f\u00e1cil de usar que sirve de puente entre las fuentes de datos y los informes anal\u00edticos o las visualizaciones<\/b>. Permite a los usuarios de todos los niveles preparar los datos para el an\u00e1lisis o construir modelos, liberando a los Data Engineers de parte de su trabajo. Esta herramienta se utiliza para una amplia variedad de aplicaciones<\/b>, como la segmentaci\u00f3n de clientes, la detecci\u00f3n de fraudes, la puntuaci\u00f3n de clientes, el Deep Learning<\/a>, el an\u00e1lisis de datos y el procesamiento del lenguaje natural.<\/p>\n\n\n

Una plataforma agnóstica de código abierto<\/h2>\n\n\n\n

Dataiku es una plataforma de Data Science de c\u00f3digo abierto. Permite construir<\/b>, desplegar<\/b> y gestionar<\/b> proyectos de Data Science.<\/p>\n\n\n\n

Sus funciones de gobernanza le permiten documentar los objetivos del proyecto, las decisiones clave, los modelos y mucho m\u00e1s. Tambi\u00e9n puede gestionar los ciclos de vida de producci\u00f3n<\/b> a escala y garantizar el cumplimiento legal.<\/p>\n\n\n\n

Dataiku Data Science Studio permite a los Data Engineers y Data Scientists colaborar para crear productos de datos<\/b>. Su interfaz visual y su codificaci\u00f3n integrada facilitan el an\u00e1lisis de datos. Es compatible con los lenguajes R y Python<\/b>, y muchas otras plataformas est\u00e1n integradas.<\/p>\n\n\n\n

Los Data Scientists pueden utilizar DSS para crear visualizaciones de datos<\/a>. Esta plataforma puede gestionarse mediante una interfaz de usuario o una API p\u00fablica.<\/p>\n\n\n\n

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Formarse en an\u00e1lisis de datos<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n

Una herramienta basada en la nube<\/h2>\n\n\n\n

Dataiku est\u00e1 basado en la nube<\/b>. Esto significa que se pueden conectar eficientemente numerosas fuentes de datos y almacenes de datos. Adem\u00e1s, los c\u00e1lculos de cada etapa del proceso pueden enviarse a una base de datos, lo que reduce la dependencia de las capacidades de la m\u00e1quina local. Tambi\u00e9n es posible programar la ejecuci\u00f3n de flujos de trabajo sin tener que conectarse a su instancia.<\/p>\n\n\n\n

El acelerador de pila es compatible con Azure<\/b>, lo que ayuda a los usuarios a migrar sus aplicaciones Dataiku IA<\/b> a la nube de Microsoft de forma r\u00e1pida y sencilla. La nube tambi\u00e9n permite realizar copias de seguridad y mantener los datos.<\/p>\n\n\n\n

Los administradores de TI pueden gestionar las cargas de trabajo<\/b> m\u00e1s f\u00e1cilmente en el d\u00eda a d\u00eda, gracias a una serie de plantillas. Tambi\u00e9n pueden supervisar f\u00e1cilmente las instancias de Dataiku.<\/p>\n\n\n\n

Dataiku es tambi\u00e9n una herramienta dise\u00f1ada para la colaboraci\u00f3n. Gracias a la integraci\u00f3n de Git<\/b>, varias personas pueden trabajar simult\u00e1neamente en el mismo proyecto. Tambi\u00e9n est\u00e1 disponible una lista de tareas compartida.<\/p>\n\n\n\n

Esta plataforma tambi\u00e9n destaca por su accesibilidad. Est\u00e1 dise\u00f1ada tanto para programadores como para usuarios no t\u00e9cnicos<\/b>, lo que evita aislar a los equipos en silos y permite la colaboraci\u00f3n cruzada. Es f\u00e1cil aprender a utilizar Dataiku, gracias a una documentaci\u00f3n exhaustiva<\/b> que incluye p\u00e1ginas wiki y un foro de debate.<\/p>\n\n\n\n

Por \u00faltimo, su soluci\u00f3n anal\u00edtica integral<\/b> es altamente personalizable y el\u00e1stica. Es compatible con todos los servicios de contenedorizaci\u00f3n y con los cl\u00fasteres Docker locales<\/b>. Esto facilita el despliegue de la IA en organizaciones de cualquier escala.<\/p>\n\n\n

Una solución fácil de usar<\/h3>\n\n\n\n

Una serie de caracter\u00edsticas hacen que Dataiku sea muy f\u00e1cil de usar. La herramienta es accesible para cualquiera, y los distintos paquetes est\u00e1n dirigidos tanto a equipos como a peque\u00f1as empresas y start-ups<\/b>. Sea cual sea el nivel de experiencia de su equipo de an\u00e1lisis de datos, puede utilizarse para producir informes de alta calidad.<\/p>\n\n\n\n

Data Science Studio es una aplicaci\u00f3n multiplataforma<\/b> de escritorio que permite a los ingenieros escribir c\u00f3digo. Incluye herramientas de orquestaci\u00f3n de flujos de trabajo.<\/p>\n\n\n\n

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Descubrir nuestros cursos de Data Science<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

El Unified Deployer permite gestionar y empaquetar archivos de proyecto para entornos de producci\u00f3n<\/b>. La interfaz de usuario facilita la creaci\u00f3n de cuadros de mando de proyectos. Hay m\u00e1s de 25 formatos de gr\u00e1ficos disponibles, y los usuarios pueden arrastrar y soltar datos a trav\u00e9s de un sistema de arrastrar y soltar<\/b>. Un flujo visual representa el proceso<\/b> de DataOps<\/b> y proporciona acceso simplificado a las distintas etapas.<\/p>\n\n\n\n

Hay varias herramientas disponibles para construir y entrenar modelos. La gu\u00eda Dataiku Machine Learning Guidebook<\/b> ofrece una introducci\u00f3n al Machine Learning. El entorno de preparaci\u00f3n de datos es directamente accesible a trav\u00e9s de un navegador web, y los usuarios pueden utilizarlo para crear visualizaciones de datos o modelos de Machine Learning.<\/b><\/p>\n\n\n\n

Esta potente plataforma de Data Science est\u00e1 dise\u00f1ada para que los analistas de negocio y los Data Scientists creen aplicaciones personalizadas para la preparaci\u00f3n de datos, la automatizaci\u00f3n de pipelines, el an\u00e1lisis estad\u00edstico y el desarrollo de modelos. Soporta un total de 4 motores de Machine Learning y 32 algoritmos principales<\/b>. Tambi\u00e9n est\u00e1n disponibles 30 conectores diferentes.<\/p>\n\n\n

¿Cuál es el vínculo entre Dataiku y Deep Learning?<\/h2>\n\n\n\n

Como framework de Data Science<\/b>, Dataiku permite desarrollar, entrenar y desplegar modelos de Deep Learning en un cl\u00faster de m\u00e1quinas. Se incluyen varias herramientas visuales de Machine Learning para tareas como la clasificaci\u00f3n de im\u00e1genes o el procesamiento del lenguaje natural<\/a>. Tambi\u00e9n hay funciones de contenedorizaci\u00f3n y soporte para modelos entrenados en m\u00faltiples GPU.<\/p>\n\n\n\n

Los Data Scientists y otros expertos pueden aprovechar una amplia variedad de funciones de codificaci\u00f3n<\/b>. En concreto, es posible utilizar un lenguaje de programaci\u00f3n de big data en la plataforma. Una interfaz visual facilita enormemente la aplicaci\u00f3n de modelos de Machine Learning. Adem\u00e1s, el enfoque de plataforma como servicio<\/b> elimina la necesidad de infraestructura.<\/p>\n\n\n\n

Dataiku tambi\u00e9n es compatible con la b\u00fasqueda bayesiana. Esto significa que se puede ejecutar un segundo modelo de IA<\/b> en bucle, para probar diferentes ajustes y par\u00e1metros hasta encontrar la configuraci\u00f3n \u00f3ptima. Este m\u00e9todo permite desarrollar r\u00e1pidamente la IA<\/b> y reduce el tiempo necesario para evaluar diferentes configuraciones.<\/p>\n\n\n\n

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Descubra nuestra formaci\u00f3n en datos<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

La calificaci\u00f3n por lotes<\/b> se realiza mediante nodos de automatizaci\u00f3n. Esto permite reentrenar autom\u00e1ticamente los modelos y actualizar los datos. Se puede utilizar un sistema de monitorizaci\u00f3n para detectar la deriva de los modelos de Machine Learning, tambi\u00e9n llamados \u201cmodel drift\u201d<\/b>. La plataforma tambi\u00e9n est\u00e1 integrada con los principales sistemas de integraci\u00f3n y entrega continuas<\/b>, incluidos Jenkins, GitlabCI, Travis CI y Azure Pipelines.<\/p>\n\n\n\n

Por \u00faltimo, se admiten m\u00faltiples fuentes de datos y objetivos, lo que permite cargar datos de un sistema y construir un modelo en el otro. Dependiendo del flujo de trabajo de an\u00e1lisis de datos, Dataiku puede desplegarse en las instalaciones o en la nube. Los clouds de Microsoft Azure<\/b>, Amazon Web Services<\/b> y Google Cloud Platform<\/b> son compatibles. La plataforma tambi\u00e9n es compatible con Kubernetes y cl\u00fasteres Docker<\/b> in situ o en la nube. Gracias a su arquitectura pushdown, Dataiku es escalable y soporta cargas de trabajo de todos los tama\u00f1os.<\/p>\n\n\n

¿Cómo se aprende a utilizar Dataiku?<\/h2>\n\n\n\n

Dataiku es una plataforma de Data Science todo en uno<\/b> que es extremadamente \u00fatil para los Data Scientists y analistas de negocio. Permite a los usuarios crear aplicaciones a medida para automatizar la preparaci\u00f3n de datos, pipelines, an\u00e1lisis estad\u00edsticos y desarrollo de modelos.<\/p>\n\n\n\n

Con 4 motores de Machine Learning y 32 algoritmos, esta plataforma simplifica la construcci\u00f3n de modelos de Machine Learning y pipelines de datos<\/b>. Como resultado, dominar Dataiku es una competencia valiosa para los profesionales de la Data Science. Para adquirirla, puedes optar por la formaci\u00f3n de Liora<\/b>.<\/p>\n\n\n\n

Nuestros cursos adoptan un enfoque innovador de blended learning<\/a>, que combina el aprendizaje as\u00edncrono en una plataforma tutorizada y master classes<\/b>. Todos nuestros cursos pueden completarse en forma de bootcamp o de formaci\u00f3n continua, y se imparten \u00edntegramente a distancia a trav\u00e9s de Internet.<\/p>\n\n\n\n

Nuestros cursos son bonificables con FUNDAE. Para aprender a dominar Dataiku, \u00a1descubre Liora!<\/p>\n\n\n\n

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Los cursos de datos de Liora<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n