Un almacén de características es un sistema de datos que gestiona, almacena y proporciona características para modelos de machine learning (ML). Ofrece un repositorio centralizado para los datos de las características, lo que garantiza que los valores de las características se definan y utilicen de manera coherente tanto en los entornos de entrenamiento como en los de producción de los modelos.
En machine learning, una característica es una variable o atributo derivado de datos sin procesar que se utiliza como entrada para que los modelos generen predicciones. Representan aspectos medibles del comportamiento, el contexto o el estado dentro de los datos, como la frecuencia de compra o la ubicación geográfica.
Por ejemplo, en la detección de fraude, los modelos se basan en señales curadas en lugar de datos sin procesar. Las características pueden incluir el número de transacciones en la última semana o la ubicación de compras recientes, representaciones diseñadas para capturar patrones que pueden indicar un comportamiento fraudulento.
Las características (a menudo denominadas características de ML) se generan a partir de múltiples fuentes de datos y se organizan en conjuntos de datos que admiten tanto los flujos de trabajo de ciencia de datos como de machine learning. Estas características se utilizan para entrenar modelos, evaluar métricas y desplegar modelos en sistemas de producción.
Los modelos de machine learning operan con representaciones numéricas de datos. Cada punto de datos se expresa como un conjunto de valores de características, a menudo en forma de vector, en el que cada dimensión corresponde a un atributo específico. Si bien algunos tipos de datos estructurados son inherentemente numéricos, como la información contable, otros (como texto, imágenes o audio) no están estructurados y deben transformarse en una forma numérica estructurada antes de que puedan ser utilizados por un modelo.
Una forma de transformar los datos no estructurados es mediante la ingeniería de características, en la que los datos sin procesar se convierten en entradas estructuradas y legibles por máquina utilizando técnicas como la agregación, el filtrado y la codificación. La ingeniería de características también incluye la extracción de características (en la que los algoritmos obtienen representaciones significativas a partir de datos sin procesar) y la selección de características (que identifica las variables más relevantes).
Dado que los flujos de trabajo de machine learning abarcan tanto el entrenamiento de modelos como la inferencia, las características se calculan a partir tanto de datos históricos como de datos nuevos en producción. Mantener la alineación requiere coordinación entre pipelines de datos, pipelines de características y sistemas de ingeniería de datos, un desafío que los almacenes de características están diseñados para abordar.
En la práctica, los almacenes de características respaldan cada etapa del ciclo de vida del machine learning:
- Ingeniería y desarrollo de características: proporcione un entorno estructurado para definir nuevas características, lo que permite a los equipos compartir características, reutilizar características y evitar implementaciones duplicadas.
- Entrenamiento de modelos: suministre datos históricos de características y datos de entrenamiento, garantizando que los modelos se entrenen en conjuntos de datos confiables.
- Inferencia y servicio: entregue valores de características en tiempo real a través de sistemas de almacenes de características en línea, lo que permite predicciones de baja latencia.
- Monitoreo e iteración: realice un seguimiento de las métricas, detecte asimetrías (o distribución desigual de los datos) y monitoree la calidad de las características dentro de los flujos de trabajo.
Las últimas noticias tecnológicas, respaldadas por los insights de expertos
Manténgase al día sobre las tendencias más importantes e intrigantes de la industria sobre IA, automatización, datos y más con el boletín Think. Consulte la Declaración de privacidad de IBM.
El rendimiento de los modelos de machine learning, que sustentan muchos de los sistemas de inteligencia artificial (IA) actuales, depende directamente de la calidad de sus variables de entrada. Lo que entra determina lo que sale.
Los valores de las características dictan cómo los modelos interpretan los patrones en los datos de entrenamiento y aplican esos patrones a los nuevos datos. Esta coordinación mejora el rendimiento del modelo al hacer dos cosas: gestionar los datos de características a escala y, al mismo tiempo, proporcionar coherencia en el entrenamiento y la inferencia.
Gestión de datos de características a escala
A medida que los sistemas de machine learning escalan, la gestión de los datos de características se vuelve cada vez más compleja. Las características se generan y circulan a través de múltiples flujos de trabajo, a menudo por parte de equipos de ingeniería de datos y ML que trabajan en entornos distribuidos.
Sin un sistema centralizado, surgen características duplicadas y definiciones de características incongruentes. Los equipos pueden calcular la misma característica utilizando una lógica ligeramente diferente, lo que genera incongruencias dentro de los conjuntos de datos y los pipelines. Estas incongruencias dificultan la reutilización de características e introducen riesgos en el desarrollo de modelos.
Garantizar la coherencia en el entrenamiento y la inferencia
Durante el entrenamiento del modelo, las características se calculan a partir de datos históricos y se organizan en conjuntos de datos de entrenamiento. Una vez desplegadas, esas mismas definiciones de características deben aplicarse a nuevos datos y volver a calcularse para la inferencia, a menudo en entornos en tiempo real o casi en tiempo real.
Incluso las pequeñas diferencias en la forma en que se calculan las características pueden introducir incongruencias entre las entradas de entrenamiento y producción, a menudo denominadas sesgo de entrenamiento y servicio, lo que puede conducir a un rendimiento degradado del modelo.
Los almacenes de características abordan estos desafíos centralizando las definiciones de características y estandarizando las transformaciones de características. Las características se definen una sola vez, se almacenan en un sistema compartido y se acceden a ellas a través de una interfaz de programación de aplicaciones (API) o kit de desarrollo de software (SDK). Esta coordinación, que a menudo se gestiona a través de un registro de características, permite a los equipos reutilizar características en múltiples flujos de trabajo, modelos y casos de uso.
La arquitectura del almacén de características conecta los datos entre varias etapas clave del machine learning, que incluyen:
- Ingesta y transformación
- Capas de almacenamiento
- Servicio de características
- Registro de características y metadatos
- Orquestación y gestión del ciclo de vida
Ingesta y transformación
Los datos se recopilan de múltiples fuentes de datos y se procesan a través de pipelines de ingesta. Estos procesos aplican transformaciones de datos y características para convertir los datos sin procesar en valores de características.
El cálculo de características puede ocurrir de múltiples maneras: procesamiento por lotes de datos previamente recopilados; pipelines de transmisión de datos para actualizaciones en tiempo real; y cálculo de características bajo demanda en el momento de la inferencia. Estas transformaciones suelen implementarse mediante Python, lenguaje de consulta estructurado (SQL) u otros sistemas dentro de flujos de trabajo automatizados.
Capas de almacenamiento
Los almacenes de características utilizan un modelo de almacenamiento dual que consta de un almacén fuera de línea y un almacén en línea. El almacén sin conexión, o almacén de características sin conexión, mantiene datos históricos de características y admite el entrenamiento de modelos al proporcionar acceso a datos de entrenamiento y conjuntos de datos de entrenamiento. Normalmente, se construye sobre depósitos de datos o data lakes.
El almacén en línea, o almacén de características en línea, mantiene los valores de características actuales y admite la búsqueda de baja latencia durante la inferencia del modelo. Esta separación entre los almacenes fuera de línea y los almacenes en línea permite tanto la escalabilidad como el rendimiento en diferentes cargas de trabajo.
Servicio de características
El servicio de características es el proceso de entregar valores de características a los modelos de machine learning. Una capa de API o SDK permite a las aplicaciones recuperar características entre entornos, lo que garantiza que las definiciones de las características sigan estando alineadas. También ayuda a minimizar el sesgo entre el entrenamiento y el servicio, y garantiza que los modelos reciban valores de características actualizados al hacer predicciones.
Registro de características y metadatos
Un registro de características actúa como el sistema centralizado de registro para las definiciones de características. Almacena metadatos, linaje y la información de control de versiones, proporcionando visibilidad sobre cómo se construyen las características y dónde se utilizan. Esta trazabilidad facilita descubrir características reutilizables, hacer cumplir la gobernanza y el control de acceso, y rastrear las dependencias dentro de los flujos de trabajo.
Orquestación y gestión del ciclo de vida
Los almacenes de características orquestan pipelines y flujos de trabajo a lo largo de todo el ciclo de vida de las características. Las tareas comunes incluyen la automatización del cálculo de características, la gestión de operaciones de reposición para datos históricos de características, el recálculo de características cuando cambian las definiciones y la identificación de características duplicadas u obsoletas. Por lo tanto, la orquestación garantiza que los pipelines de características sigan siendo confiables y escalables en toda la plataforma de datos.
Aunque las implementaciones varían, la mayoría de los almacenes de características ofrecen un conjunto congruente de capacidades que van más allá de su arquitectura principal, permitiendo flujos de trabajo de machine learning escalables y confiables.
Garantiza un cálculo de características coherente dentro de los flujos de trabajo para que se aplique la misma lógica durante el entrenamiento y la inferencia.
Habilitar tanto el análisis histórico como el acceso de baja latencia a los valores de las características, admitiendo entornos de procesamiento por lotes y transmisión.
Ofrece una recuperación rápida y confiable de los valores de las características para las predicciones del modelo, tanto en casos de uso en tiempo real como de alto rendimiento.
Centraliza las definiciones de las funciones para mejorar la visibilidad, el control de versiones y la gobernanza entre equipos y flujos de trabajo.
Automatiza los flujos de trabajo y la gestión del ciclo de vida en todos los pipelines de características para mantener la confiabilidad y escalabilidad.
Aplica políticas de gobernanza y permisos para proteger los datos de las características y reducir el riesgo de fuga de datos.
En conjunto, estas capacidades definen cómo se gestionan los datos de característica en los flujos de trabajo de machine learning. También reflejan cómo encajan los almacenes de características dentro de una arquitectura de datos más amplia.
Los sistemas de datos tradicionales, como los depósitos y otros almacenes de datos, están diseñados para procesar y mover datos en toda una organización. Sin embargo, estos datos no están inherentemente listos para el machine learning.
Los almacenes de características se basan en eso organizando los datos de características en entradas reutilizables para modelos de machine learning, estandarizando cómo se definen, calculan y brindan las características en las etapas de desarrollo y producción.
Los almacenes de características proporcionan un conjunto de ventajas prácticas que mejoran la forma en que se desarrollan y mantienen los sistemas de machine learning.
- Mayor eficiencia en el desarrollo de modelos: las definiciones de características reutilizables reducen la necesidad de volver a crear características para cada nuevo proyecto, lo que permite a los equipos centrarse en el diseño del modelo en lugar de en la preparación de datos.
- Coherencia entre los modelos de machine learning: los pipelines de características estandarizados garantizan que las características se calculen de la misma manera durante el entrenamiento y la inferencia, lo que reduce el riesgo de sesgo entre el entrenamiento y el servicio.
- Colaboración más sólida entre equipos: los datos de características centralizados permiten a los científicos de datos, ingeniería de datos y equipos de ML compartir características y trabajar desde un sistema de registro (SOR).
- Gobernanza y trazabilidad: los almacenes de características introducen un sistema de registro de cambios (SOR) estructurado para las definiciones de características, lo que facilita la comprensión de cómo se definen y utilizan las características en los distintos modelos, al tiempo que garantiza el cumplimiento de normas coherentes.
- Compatibilidad con el machine learning en tiempo real: los almacenes de características permiten un acceso de baja latencia a los valores de las características a través de sistemas de almacenamiento en línea, lo que facilita casos de uso como la hiperpersonalización y los motores de recomendación.
- Flujos de trabajo escalables y repetibles: los pipelines automatizados de características y la orquestación admiten operaciones de machine learning (MLOps). Esto permite a las organizaciones escalar sistemas de machine learning entre equipos y casos de uso.
Los almacenes de características también permiten el servicio de funciones de alto rendimiento mediante capas de almacenamiento optimizadas y sistemas de valor clave como Redis, que comúnmente se despliegan como servicios gestionados en memoria en plataformas de datos modernas. Este enfoque ayuda a garantizar que los modelos recuperen de manera eficiente los valores actualizados de las características.
La elección de un almacén de características depende de la arquitectura de datos, la infraestructura y la madurez del machine learning de una organización. Las consideraciones típicas incluyen:
- Integración con plataformas de datos existentes
- Opciones de código abierto y gestionadas
- Requisitos arquitectónicos y cargas de trabajo
- Gobernanza y confianza
Integración con plataformas de datos existentes
Los almacenes de características deben alinearse con los pipelines de datos, los almacenes de datos, los data lakes y los sistemas de plataformas de datos más amplios existentes. Sin embargo, integrar los pipelines de características en flujos de trabajo establecidos a menudo requiere refactorizar transformaciones de datos y coordinar entre equipos.
Por lo tanto, las organizaciones suelen empezar por evaluar cómo se integra un almacén de características con herramientas existentes como Snowflake, Databricks y servicios de AWS como SageMaker Feature Store. A menudo, los almacenes de características se integran como parte de sistemas MLOPS más amplios que conectan la ingeniería de datos y el despliegue de modelos.1
Opciones gestionadas y de código abierto
Las implementaciones de almacenes de características varían considerablemente, y las organizaciones deben buscar continuamente un equilibrio entre el rendimiento, la escalabilidad y la complejidad operativa.2 Los marcos de código abierto para almacenes de características, como Feast, permiten a las empresas crear y gestionar sus propios flujos de trabajo e infraestructura de características, mientras que plataformas como Tecton ofrecen soluciones totalmente gestionadas y listas para la producción.
Sin embargo, algunas organizaciones optan por construir sus propias plataformas de machine learning de extremo a extremo, como Michelangelo de Uber, que incluyen la funcionalidad de almacén de características como parte de un sistema más amplio. En última instancia, la decisión de construir o adoptar un almacén de características depende de la experiencia interna y de los requisitos de escalabilidad a largo plazo.
Requisitos arquitectónicos y cargas de trabajo
Los requisitos arquitectónicos desempeñan un papel fundamental. Algunos casos de uso requieren la aplicación de características en tiempo real o con baja latencia, mientras que otros dependen del procesamiento por lotes o del cálculo de características bajo demanda. Los requisitos de alto rendimiento también suponen una carga considerable para la infraestructura a medida que aumentan los volúmenes de datos.
El soporte tanto del procesamiento de datos históricos como de la inferencia en tiempo real se vuelve complejo cuando se mantiene la congruencia entre los valores de las características fuera de línea y en línea. Las investigaciones ponen de relieve que el diseño de los almacenes de características suele estar determinado por estos requisitos de las cargas de trabajo, y señalan cuestiones como la latencia, la escalabilidad y la exactitud en un momento dado.3
Gobernanza y confianza
La gobernanza es igualmente importante. Los almacenes de características funcionan con datos compartidos de características, por lo que las organizaciones necesitan una visibilidad clara sobre cómo se definen, prueban y usan las características.
A medida que los datos de características se comparten entre equipos, las organizaciones deben aplicar controles para evitar la fuga de datos y garantizar que las características se calculen de manera congruente. Los marcos formales de gobernanza pueden favorecer la coherencia, la trazabilidad y el cumplimiento en todas las cadenas de desarrollo de funciones,4 lo que contribuye a mantener la confianza en los sistemas de machine learning.
Recursos
Cree y gestione canalizaciones de datos de streaming inteligentes a través de una interfaz gráfica intuitiva, y facilite una integración de datos fluida en entornos híbridos y multinube.
watsonx.data le permite escalar los analytics y la IA con todos sus datos, residan donde residan, a través de un almacén de datos abierto, híbrido y gestionado.
Desbloquee el valor de los datos empresariales con IBM Consulting, y construya una organización impulsada por insights que ofrezca ventajas empresariales.
Notas de pie de página
1 An Analysis of MLOps Architectures: A Systematic Mapping Study, arXiv,. 28 de junio de 2024.
2 Evolution of Feature Store Architectures in Modern ML Platforms, International Journal of Information Technology and Management Information Systems (IJITMIS). Marzo-abril de 2025.
3 Conceptual Approaches to Organizing Feature Stores in High-Load ML Systems, International Journal of Computer (IJC). 2 de febrero de 2026.
4 A Formal Model for Feature Store Architecture and Governance, International Journal of Computational and Experimental Science and Engineering. Diciembre de 2025.