Nuestra plataforma utiliza sofisticadas técnicas de procesamiento de datos para la gestión de la energía. Entendemos que las decisiones de calidad requieren datos de calidad, por eso nuestra metodología garantiza la fiabilidad.

Nuestro proceso de limpieza de datos emplea el filtrado Z-score y la detección de anomalías para identificar y corregir irregularidades en los flujos de datos energéticos. Para las lagunas de datos, aplicamos técnicas de imputación que mantienen la continuidad al tiempo que preservan la integridad estadística. Cada modelo se somete a una validación rigurosa, lo que garantiza recomendaciones basadas en patrones genuinos y no en coincidencias.

Además, nuestro marco MLOps mejora el rendimiento de los modelos mediante el reentrenamiento automático y las pruebas A/B, lo que permite que el sistema sea más preciso sin necesidad de intervención técnica por parte del equipo.