Descripción: El análisis de datos conjunto es un proceso que implica la recopilación y evaluación de datos provenientes de múltiples fuentes, con el objetivo de extraer información valiosa y generar insights significativos. Este enfoque se vuelve especialmente relevante en entornos de computación en el borde, donde los dispositivos y sistemas operan cerca de la fuente de datos, permitiendo un procesamiento más rápido y eficiente. En lugar de enviar grandes volúmenes de datos a un servidor central para su análisis, el análisis de datos conjunto permite que los dispositivos en el borde colaboren y compartan información de manera local. Esto no solo reduce la latencia, sino que también mejora la privacidad y la seguridad de los datos, ya que se minimiza la transferencia de información sensible a través de la red. Además, el aprendizaje federado, una técnica que permite a los modelos de inteligencia artificial aprender de datos distribuidos sin necesidad de centralizarlos, se integra perfectamente con el análisis de datos conjunto, permitiendo que los modelos se actualicen y mejoren continuamente a partir de la información local. En resumen, el análisis de datos conjunto es una estrategia clave en la era de la computación en el borde, facilitando la toma de decisiones informadas y la optimización de procesos en tiempo real.
