Descripción: El postprocesamiento se refiere a las acciones realizadas después del procesamiento inicial de datos, con el objetivo de refinar, analizar o visualizar los datos de manera más profunda. Este proceso es crucial en el ámbito de la ciencia de datos y el aprendizaje automático, ya que permite transformar los resultados brutos en información útil y comprensible. En general, el postprocesamiento puede incluir la normalización de datos, la conversión de predicciones en etiquetas comprensibles o la evaluación de modelos mediante métricas específicas. En el ámbito de ETL (Extracción, Transformación y Carga), el postprocesamiento se centra en la limpieza y enriquecimiento de datos, asegurando que la información cargada en los sistemas de destino sea precisa y relevante. Este proceso no solo mejora la calidad de los datos, sino que también facilita la toma de decisiones informadas y la generación de informes significativos.
