Fair Data Auditor

El Fair Data Auditor ofrece evaluaciones automatizadas y reproducibles de la equidad de datos para conjuntos utilizados en análisis y ML. El público objetivo incluye investigadores, científicos de datos, equipos de gobernanza y responsables de cumplimiento que requieren métricas rigurosas y auditable antes de modelar o reportar.
La herramienta perfila atributos, calcula métricas de equidad y representatividad y genera informes orientados a la gobernanza. Conceptualmente combina el perfilado del conjunto de datos con cálculos métricos y un marco de puntuación de calidad para revelar dónde los datos subrepresentan a ciertos grupos o introducen sesgos.
Soporta características numéricas y categóricas, maneja datos faltantes y puede aplicar ponderación o muestreo para estimaciones robustas. Un diferenciador clave es el flujo de trabajo end-to-end auditable que produce salidas legibles por máquina y narrativas humanas para la documentación de gobernanza.
Módulos adicionales para plugins de métricas y opciones de localización permiten adaptar la herramienta a normas regionales y requisitos de privacidad. Casos de uso: preevaluación de datos para despliegue de ML, documentación de procedencia de datos y riesgos de sesgo, auditorías internas para equipos de investigación.
La solución enfatiza la transparencia, la reproducibilidad y las medidas correctivas accionables, permitiendo a los equipos cuantificar riesgos, comparar conjuntos de datos y justificar decisiones de gobernanza. Funciones clave: perfilado de conjuntos, métricas de equidad (paridad, impacto dispar, igualdad de oportunidades cuando aplique), controles de representatividad, puntuaciones de calidad e informes exportables para gobernanza y cumplimiento.