DataRobot: Guía Completa 2025

¿Qué es DataRobot y para qué sirve?

DataRobot es un sistema de inteligencia artificial y aprendizaje automático que sirve para construir, implementar y gestionar modelos predictivos sin tener conocimientos técnicos avanzados. Está diseñada para automatizar gran parte del proceso de creación de modelos de IA, con el fin de desarrollar soluciones rápidas y efectivas. Si te preguntas para qué sirve, te lo explicamos a detalle:

Automatización de modelos predictivos

Con su tecnología de aprendizaje automático, selecciona automáticamente los algoritmos y métodos más adecuados para los datos de entrada con el fin de optimizar los modelos sin intervención manual. Esto ahorra tiempo y recursos, logrando que las empresas generen resultados más rápidamente.

Análisis predictivo

DataRobot predice tendencias y comportamientos futuros a partir de datos históricos. Esto es útil en una variedad de industrias como la financiera, retail, salud, marketing, etc., para prever ventas, riesgos, tendencias de clientes, o incluso para diagnosticar enfermedades.

Mejora de la toma de decisiones

Al automatizar el proceso de modelado de datos, colabora en la toma de decisiones más informadas basadas en insights predictivos. Sin duda, un aspecto decisivo para potenciar las estrategias comerciales, optimizar la eficiencia operativa o personalizar la experiencia del cliente.

Facilita el acceso a la IA

No se necesita ser un experto en datos o en inteligencia artificial para usar el sistema. Con una interfaz amigable y procesos automatizados, crearás modelos predictivos con facilidad para aprovechar la tecnología de IA.

Implementación y monitoreo de modelos

Además de crear modelos, DataRobot también promueve la implementación de los modelos en entornos de producción. Los modelos pueden usarse en tiempo real para hacer predicciones, y la plataforma también incluye herramientas para monitorear y mantenerlos con el objetivo de que sigan siendo precisos y efectivos a lo largo del tiempo.

Principales ventajas

Para aprovechar las bondades de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, siempre es necesario tener un aliado como DataRobot que aporta muchísimas ventajas:

Automatización del proceso de modelado

Una de las mayores ventajas es su poder para automatizar el proceso completo de desarrollo de modelos predictivos. Esto incluye la selección de algoritmos, la limpieza de datos, la optimización de parámetros y la validación del modelo. Gracias a ello, se generan modelos de alta calidad sin experiencia avanzada en ciencia de datos.

Accesibilidad para usuarios no técnicos

DataRobot está diseñado para ser intuitivo y fácil de usar para que los equipos no técnicos accedan al poder de la inteligencia artificial sin tener conocimientos profundos en programación o estadísticas. Su interfaz amigable facilita que cualquiera en la organización cree y utilice modelos predictivos.

Reducción del tiempo de desarrollo

Debido a la automatización y la habilidad de desarrollar modelos rápidamente, el sistema disminuye el tiempo requerido para pasar de la fase de datos a la fase de predicción. De ese modo, se agiliza la innovación y la toma de decisiones para que las compañías sean más eficaces en un mercado competitivo.

Modelos de alto rendimiento

La plataforma no solo facilita la creación de modelos, sino que optimiza el rendimiento de los mismos. Emplea técnicas avanzadas para elegir el mejor algoritmo para un conjunto de datos determinado y lograr que los modelos sean precisos y eficientes para promover la calidad de las predicciones.

Escalabilidad y flexibilidad

DataRobot es una plataforma escalable que se adapta a los requerimientos de compañías de cualquier tamaño, desde pequeños startups hasta enormes corporaciones. Asimismo, es flexible y se integra con otras herramientas y plataformas de datos, como bases de datos en la nube, sistemas ERP y aplicaciones de análisis.

¿Quiénes pueden beneficiarse de esta herramienta?

Justamente en el punto anterior comentamos que DataRobot es tan flexible que se adapta a empresas grandes y pequeñas que necesitan de su capacidad para automatizar el desarrollo de modelos predictivos y obtener resultados rápidos sin un equipo extenso de científicos de datos. 

Profesionales no técnicos en áreas como marketing, ventas, recursos humanos y operaciones también gozan porque está diseñada para ser accesible y fácil de usar, permitiéndoles generar y aplicar modelos de IA sin tener conocimientos profundos en programación o estadísticas. 

Además, equipos de TI y datos en organizaciones que desean optimizar procesos y mejorar la toma de decisiones basadas en datos lo usan para generar modelos de alto rendimiento y monitorearlos en tiempo real, mejorando precisión de sus predicciones.

¿Cómo funciona?

El funcionamiento de una app siempre es sencillo si se tiene la explicación detallada. Así que, este es el paso a paso de DataRobot: 

Ingreso de datos

El primer paso es cargar los datos relevantes que deseas analizar en la plataforma. Estos pueden provenir de diversas fuentes, como bases de datos, hojas de cálculo o sistemas de almacenamiento en la nube. DataRobot soporta diversos tipos de datos, desde estructurados (como tablas) hasta no estructurados (como texto o imágenes).

Preparación y limpieza automática de datos

Una vez que los datos están cargados, la herramienta lleva a cabo una preparación automática de los datos. Esto incluye la limpieza de datos, la eliminación de valores atípicos, la conversión de variables y la creación de nuevas características para optimizar los modelos. Todo el proceso ocurre automáticamente, reduce el tiempo y el esfuerzo manual.

Selección y entrenamiento de modelos

Después, examina tus datos y selecciona automáticamente los mejores algoritmos y técnicas de aprendizaje automático que podrían generar un modelo de alta calidad. La plataforma evalúa miles de modelos en busca del más adecuado, ajustando sus parámetros para optimizar el rendimiento. 

Esto significa que, sin intervención humana, DataRobot hace múltiples modelos y evalúa su precisión empleando métricas como la exactitud, la F1-score o el área bajo la curva ROC.

Evaluación y optimización de modelos

Una vez entrenados, compara el rendimiento de todos los modelos generados y selecciona el que da mejores resultados para tus objetivos específicos. Si es necesario, se optimizan aún más los modelos para mejorar su desempeño. Así, verás la evolución y elegirás el correcto para ti.

Implementación del modelo

Cuando el modelo está listo, DataRobot facilita su implementación en producción para que empiece a hacer predicciones en tiempo real. Los modelos se integran con aplicaciones existentes o directamente dentro de la plataforma. Por ello, se aprovechan los insights generados sin pasar por procesos complicados de desarrollo.

Monitoreo y ajustes continuos

Una vez que el modelo está en uso, el sistema efectúa un monitoreo continuo para evaluar su rendimiento a lo largo del tiempo. Si los resultados comienzan a disminuir o si cambian las condiciones de los datos, sugiere o hace ajustes por sí solo para que siga siendo efectivo.

DataRobot vs otras plataformas de AutoML 

En este apartado te daremos una comparación entre DataRobot y algunas de las principales plataformas de AutoML, para que puedas ver sus diferencias clave en aspectos como facilidad de uso, rendimiento, características, y más.

Facilidad de uso

DataRobot se destaca por su interfaz intuitiva y accesible, diseñada tanto para usuarios técnicos como no técnicos. Esto facilita que cualquier persona, incluso sin conocimientos avanzados en programación, pueda cargar datos, entrenar modelos y obtener resultados de manera rápida y sencilla. 

En contraste, plataformas como Google AutoML tienen un potente motor de aprendizaje automático, pero su interfaz es un poco más compleja, siendo un obstáculo para quienes no tengan experiencia en el campo. 

H2O.ai también proporciona una interfaz accesible, aunque menos visual que la de DataRobot, y es más adecuado para usuarios con algo de experiencia técnica. Amazon SageMaker, por su parte, es la más flexible y poderosa de las opciones, pero su curva de aprendizaje es pronunciada y está más orientada a profesionales con habilidades en programación y manejo de la nube.

Automatización de procesos

Desde la preparación y limpieza de los datos hasta la selección y optimización de modelos, DataRobot se encarga de todo para que los equipos de trabajo se enfoquen más en los resultados que en los detalles técnicos. 

Mientras tanto, Google AutoML también automatiza varias etapas, pero su enfoque no es tan completo como el de DataRobot. H2O.ai permite cierta automatización, pero los usuarios suelen tener que intervenir más para ajustar parámetros o seleccionar modelos específicos. 

Amazon SageMaker acepta la automatización en ciertas áreas, pero debido a su enfoque técnico, a menudo se necesita personalizar manualmente gran parte del proceso.

Escalabilidad y flexibilidad

Ya sea para empresas grandes o pequeñas, DataRobot permite crear, ajustar y lanzar modelos predictivos sin perder eficiencia. Google AutoML es igualmente escalable, especialmente dentro del ecosistema de Google Cloud, pero su flexibilidad es algo limitada fuera de este entorno. 

H2O.ai es extremadamente escalable, con capacidades para trabajar con grandes volúmenes de datos y en entornos de Big Data, y ofrece soporte para nubes privadas y públicas. Por último, Amazon SageMaker destaca por su escalabilidad en proyectos de gran envergadura, y su capacidad para trabajar con grandes volúmenes de datos y aplicaciones complejas. No obstante, esto viene acompañado de una mayor complejidad en su configuración.

Rendimiento y precisión de modelos

En cuanto a rendimiento y precisión de los modelos, DataRobot sobresale por su habilidad para seleccionar automáticamente los mejores modelos y ajustarlos para obtener el máximo rendimiento posible. Esto permite obtener resultados rápidos y precisos, lo cual es una gran ventaja para equipos que no cuentan con un gran número de expertos en datos. 

Google AutoML es muy eficiente en áreas como el procesamiento de imágenes y texto, y aporta un rendimiento superior en estos casos específicos gracias a la infraestructura de Google. H2O.ai es conocido por su sólido rendimiento en proyectos de Big Data, aunque su enfoque a veces requiere más intervención para obtener el modelo más preciso. Amazon SageMaker cuenta con un alto rendimiento, pero su objetivo más técnico requiere un ajuste manual más detallado para lograr la precisión deseada.

Cómo usar DataRobot paso a paso

Para empezar a usar DataRobot, lo primero que debes hacer es crear una cuenta en su plataforma y acceder con tus credenciales. Una vez dentro, podrás crear un nuevo proyecto y cargar el archivo de datos que deseas analizar, como un CSV o Excel. Luego, se encargará de preparar los datos, identificando problemas como valores faltantes o errores. 

A continuación, deberás especificar el tipo de problema que deseas resolver (clasificación, regresión, etc.) y seleccionar la columna objetivo, que es la variable que deseas predecir. La plataforma comenzará a entrenar automáticamente diversos modelos, evaluando diferentes algoritmos y seleccionando los más efectivos. 

Después de que el modelo esté entrenado, podrás revisar las métricas de rendimiento, como la precisión, para elegir el modelo que mejor se ajuste a tus necesidades. Finalmente, podrás implementar el modelo para hacer predicciones sobre nuevos datos, exportarlo o integrarlo en otros sistemas según sea necesario.

¿Cuánto cuesta?

El precio varía según el plan y las necesidades específicas de cada usuario o empresa. No tiene precios fijos publicados, ya que los costos dependen de factores como el tamaño de los proyectos, el volumen de datos y las características adicionales que se necesiten. Generalmente, DataRobot tiene planes personalizados basados en licencias, y el costo es negociado basándose en el uso de la plataforma, el nivel de soporte requerido y otros servicios adicionales.

Para obtener una cotización precisa, lo mejor es contactar directamente con el equipo de ventas, quienes te darán detalles sobre los precios y las opciones disponibles, incluyendo pruebas gratuitas o demostraciones si estás interesado en probar la app antes de comprometerte a una suscripción.

¿Cómo integrar DataRobot con otras herramientas?

Integrar DataRobot con otras herramientas y plataformas es relativamente sencillo gracias a sus diversas opciones de integración. Aquí te explico cómo hacerlo:

APIs de DataRobot

DataRobot posee una API RESTful que interactúa con la plataforma y automatiza el proceso de entrenamiento y predicción de modelos. A través de ellas, es posible integrarla con aplicaciones personalizadas o con otros sistemas que uses en tu flujo de trabajo, como bases de datos, plataformas de análisis o herramientas de visualización.

Integración con plataformas de almacenamiento en la nube

El sistema se integra con servicios de almacenamiento en la nube como Amazon S3, Google Cloud Storage y Microsoft Azure para simplificar la importación y exportación de datos. Puedes cargar datasets desde las plataformas o guardar los modelos entrenados en la nube para facilitar el acceso y la implementación.

Conexión con herramientas de BI (Business Intelligence)

DataRobot trabaja con herramientas de BI como Tableau, Power BI o Qlik para visualizar los resultados de los modelos de una manera interactiva y tomar decisiones basadas en los insights generados por los modelos predictivos. A través de conectores, importas los resultados de predicción directamente a las plataformas.

Integración con herramientas de datos y ETL

Podrás conectar DataRobot con herramientas de procesamiento y transformación de datos (ETL) como Apache NiFi, Talend o Alteryx, para automatizar el flujo de datos entre tu plataforma de datos y DataRobot. Gracias a ello, harás tareas de preparación de datos y alimentarás el modelo con los datos más destacados.

Exportación y uso de modelos en producción

Con DataRobot exportarás los modelos entrenados en varios formatos, como PMML (Predictive Model Markup Language) y Python para la integración con otras aplicaciones de software o sistemas de producción. De esta forma, usarás los modelos generados directamente en tu infraestructura tecnológica existente, ya sea en aplicaciones internas, en la web o en sistemas móviles.

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Consejos para optimizar su uso

Anímate a usar DataRobot, pero aplica nuestros mejores consejos:

Prepara bien tus datos

Aunque hace una gran parte del trabajo de preparación automáticamente, es crucial asegurarte de que tus datos estén bien organizados. Limpiar y estructurar correctamente los datos antes de cargarlos en la plataforma maximiza la efectividad de los modelos. Asegúrate de eliminar cualquier valor faltante o irrelevante y de que los datos estén en el formato debido para el análisis.

Elige el modelo adecuado

DataRobot entrenará automáticamente varios modelos, pero aún es importante revisar los resultados y seleccionar el que mejor se adapte a tus necesidades. Analiza las métricas de rendimiento, como precisión, recall, y AUC, para elegir el modelo que ofrezca los mejores resultados según el tipo de problema que estás resolviendo.

Realiza un ajuste de hiperparámetros

Si bien selecciona automáticamente los mejores parámetros para cada modelo, puedes mejorar aún más el rendimiento ajustando los hiperparámetros. Experimenta con diversas configuraciones para obtener modelos aún más ajustados y afinados a las características de tus datos.

Haz un seguimiento de los resultados y actualiza los modelos

Los datos cambian con el tiempo, y lo que funciona bien ahora podría no ser tan efectivo en el futuro. Es importante monitorear el desempeño del modelo a lo largo del tiempo y actualizarlo periódicamente con nuevos datos. DataRobot te ayuda a reiniciar los procesos de entrenamiento para dejar los modelos relevantes y actualizados.

Aprovecha la automatización

Configura flujos de trabajo automáticos para que el proceso de entrenamiento, evaluación e implementación de modelos se realice sin intervención manual constante, ahorres tiempo y mantengas un proceso ágil.

¿Dónde puedo aprender a usar herramientas como DataRobot de manera profesional?

DataRobot es una plataforma de AutoML diseñada para simplificar el desarrollo, entrenamiento y despliegue de modelos de inteligencia artificial sin necesidad de conocimientos avanzados en programación. Gracias a su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos, seleccionar los mejores algoritmos y optimizar predicciones de manera automática, se ha convertido en una herramienta clave para empresas que buscan acelerar sus procesos de análisis y toma de decisiones basadas en datos.

Al finalizar el Máster en Inteligencia Artificial de EBIS , no solo habrás adquirido habilidades avanzadas en Machine Learning y AutoML, sino que también recibirás una doble titulación otorgada por EBIS Business Techschool y la prestigiosa Universidad de Vitoria-Gasteiz. Además, tendrás la oportunidad de obtener el certificado Harvard ManageMentor® - Leadership, emitido por Harvard Business Publishing Education, lo que te permitirá potenciar tu perfil profesional y destacar en un mercado cada vez más competitivo.

Con esta formación integral, estarás preparado para aplicar herramientas líderes como DataRobot en entornos empresariales y convertirte en un experto en inteligencia artificial aplicada. ¡Transforma tu futuro profesional con la inteligencia artificial!

Conclusión 

En resumen, DataRobot es una herramienta potente que democratiza el acceso al machine learning, haciendo que las empresas, desde pequeños startups hasta grandes corporaciones, usen la inteligencia artificial efectivamente sin contar con equipos de data scientists altamente especializados. 

Su capacidad de automatizar el proceso de creación, entrenamiento y evaluación de modelos predictivos la convierte en una solución ideal para mejorar la toma de decisiones basadas en datos. Si deseas optimizar tus procesos y ganar ventaja competitiva en un mundo cada vez más impulsado por los datos, esta es, sin duda, una herramienta indispensable para el 2025 y más allá.