Los datos se han convertido en uno de los activos principales de las empresas, formando o siendo participes de las tomas de decisión mediante la incorporación paulatina de algoritmos basados en machine learning, abarcando áreas como el marketing, la logística, recursos humanos o la atención al cliente entre otras.
Sin embargo, la creación de valor a partir de los datos se enfrenta a varios retos como pueden ser la falta de información previa, el tamaño de la muestra, el proceso de clasificación y etiquetado o restricciones de acceso y privacidad.
Los datos sintéticos, creados por un ordenador en lugar de referirse a sucesos o elementos reales, dan respuesta a estos retos y permiten un nuevo nivel de escala en el uso del machine learning dentro de las organizaciones.

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