1. What's the difference between data marketplaces and data labeling platforms?

Data marketplaces (such as AWS Data Exchange and Snowflake Data Marketplace) provide access to pre-existing, curated datasets that you can purchase or subscribe to. These are ready-to-use datasets collected by third parties. Data labeling platforms (such as Labelbox, and CVAT) help you create your own training datasets by providing tools and workflows for annotating, labeling, and managing your proprietary data. Choose marketplaces for quick access to standard datasets; choose labeling platforms for unique data that requires custom annotation.

2. What is synthetic data, and why is it becoming important?

Synthetic data is artificially generated data that mimics real-world data characteristics without containing actual sensitive information. It's becoming critical in 2025 because AI models are consuming available training data faster than new real-world data can be collected. Synthetic data solves key challenges: it protects privacy by eliminating personally identifiable information (crucial for healthcare and financial applications), fills gaps where real data is scarce or difficult to collect (such as autonomous vehicle crash scenarios), and helps create more diverse datasets to reduce AI bias. Many leading platforms now combine synthetic and real data to enhance model training while complying with regulations such as GDPR and HIPAA.

3. How do I choose between open-source and commercial training data platforms?

Your choice depends on several factors. Choose open-source platforms (Hugging Face Hub, CVAT, Label Studio) if you have technical expertise in-house, need maximum flexibility and customization, have budget constraints, or are working on research projects. Choose commercial platforms (Scale AI, Labelbox, AWS Data Exchange) if you need enterprise-grade support and SLA guarantees, require specialized datasets or expert annotation services, must meet strict compliance requirements (HIPAA, SOC 2, FedRAMP), or need to scale quickly without building internal infrastructure. Many organizations use a hybrid approach, leveraging open-source platforms for experimentation and commercial platforms for production workloads.

Citar Esta Investigación

Principales 13 Plataformas de Datos de Entrenamiento

Cem Dilmegani

actualizado el 17 de jun. de 2026

Vea nuestra normas éticas

Citar Esta Investigación

Los datos son una parte esencial de la calidad de los modelos de aprendizaje automático. Los modelos de IA/ML supervisados requieren datos de alta calidad para realizar predicciones precisas. Las plataformas de datos de entrenamiento agilizan la preparación de datos desde la recopilación hasta la anotación, garantizando insumos de alta calidad para los sistemas de IA.

Consulte las principales plataformas de datos de entrenamiento, divididas por mercados de datos y herramientas de etiquetado de datos, y mapeadas a sus funciones de datos principales:

Proveedores de datos comerciales/mercados
Hubs de datos de código abierto
Herramientas de etiquetado de datos

Mercados de datos

Nombre de la herramienta	Enfoque	Tipo de datos admitido	Código abierto o cerrado
AWS Data Exchange	Conjuntos de datos de terceros	Imágenes, Texto	Cerrado
IBM Data Asset eXchange (DAX)	Conjuntos de datos de alta calidad con licencias abiertas	Imágenes, Texto, Video, Audio	Cerrado
Snowflake Data Marketplace	Conjuntos de datos de terceros	Imágenes, Texto, Audio	Cerrado
Microsoft Azure Open Datasets	Conjuntos de datos públicos optimizados para flujos de trabajo de ML	Imágenes, Texto, Video, Audio	Cerrado
Hugging Face Hub	Conjuntos de datos y modelos abiertos	Imágenes, Texto, Audio	Abierto
Roboflow Universe	Alojamiento y control de versiones de conjuntos de datos	Imágenes, Video	Abierto
LAION	Conjuntos de datos de imágenes y descripciones para el entrenamiento de modelos	Imágenes, Descripciones	Abierto
Kaggle Datasets	Conjuntos de datos públicos	Imágenes, Texto, Audio	Abierto

Proveedores de datos comerciales

Estos suministran conjuntos de datos curados y conjuntos de datos listos para usar para su compra. Para obtener más información, consulte servicios de anotación de datos.

IBM Data Asset eXchange (DAX): Ofrece conjuntos de datos de alta calidad con licencias abiertas, integrados con IBM Cloud y Watson, proporcionando recursos complementarios.
Microsoft Azure Open Datasets: Proporciona conjuntos de datos públicos curados optimizados para flujos de trabajo de aprendizaje automático e integra herramientas de IA y ML de Azure.
AWS Data Exchange: Un mercado de datos comercial que ofrece acceso a más de 3.500 conjuntos de datos de terceros (médicos, satelitales, financieros), incluidos productos de datos gratuitos y abiertos. Sirve a industrias como servicios financieros, atención médica y medios de comunicación, permitiendo la búsqueda y suscripción sin problemas de datos para pipelines de ML nativos de la nube.
Snowflake Data Marketplace: Sirve como un conducto que vincula a proveedores de datos con consumidores, integrándose perfectamente con la nube de datos de Snowflake para acceso a datos en vivo y compartición segura de datos.

Hubs de datos de código abierto

Repositorios comunales que ofrecen conjuntos de datos públicos/compartidos.

Hugging Face Hub: Una plataforma y biblioteca de código abierto para aprovechar modelos de aprendizaje automático, que aloja miles de modelos preentrenados y conjuntos de datos listos para usar. Simplifica la integración de IA para tareas tales como IA conversacional, procesamiento del lenguaje natural (NLP) y visión por computadora (CV), ofreciendo preprocesamiento integrado y ajuste fino.
Roboflow Universe: Un hub de datos de código abierto impulsado por la comunidad, que proporciona un repositorio de más de 100.000 conjuntos de datos de código abierto principalmente para aplicaciones de visión por computadora. Soporta el alojamiento y control de versiones de conjuntos de datos y ofrece herramientas integradas para exploración de datos, visualización y autoetiquetado asistido por IA.
LAION: Un hub de datos de código abierto sin fines de lucro dedicado a proporcionar recursos masivos de aprendizaje automático, incluidos conjuntos de datos colosales de texto e imágenes como LAION-5B (5.85 mil millones de pares). Impulsa datos de entrenamiento de visión por computadora (CV) abiertos y apoya la investigación de IA multimodal, incluida la comprensión de audio y video.
Kaggle Datasets: Una plataforma ampliamente utilizada que aloja una colección de conjuntos de datos públicos, a menudo para competiciones.

Herramientas de etiquetado de datos

Nombre de la herramienta	Enfoque	Tipos de datos admitidos	Código abierto o cerrado
Dataloop	Gestión de datos y etiquetado colaborativo	Imágenes, Texto, Video	Cerrado
Labelbox	Etiquetado y gestión	Imágenes, Texto, Video, Audio	Cerrado
Sama	Etiquetado con humano en el bucle	Imágenes, Texto, Audio	Cerrado
CVAT	Anotación de visión por computadora	Imágenes, Texto, Video, Audio	Abierto
Label Studio	Preparación de datos de entrenamiento	Texto, Audio, Imágenes, Video	Abierto

Centradas en flujos de trabajo de anotación, a menudo con herramientas asistidas por modelos, para crear conjuntos de datos de entrenamiento. Para obtener más información sobre herramientas de etiquetado de datos.

Labelbox: Ofrece una plataforma de IA para generar datos de entrenamiento de alta calidad específicos de la industria. Proporciona flujos de trabajo interactivos, herramientas de anotación impulsadas por IA para sugerencias automáticas y procesamiento por lotes, y control de calidad para varios tipos de datos, incluidas imágenes, texto, video, audio y datos multimodales.
Dataloop: Una plataforma de anotación de datos impulsada por IA que soporta la creación de pipelines de datos no estructurados y semiestructurados de grado de producción. Ofrece gestión integral de datos, etiquetado colaborativo, sugerencias automáticas e integración sin problemas de la retroalimentación humana.
Sama: Proporciona potentes soluciones de anotación de datos con humano en el bucle, aprovechando una fuerza laboral y una plataforma impulsada por ML. Entrega anotaciones de calidad para datos de imágenes, video y nubes de puntos 3D.
CVAT: Computer Vision Annotation Tool es una plataforma líder de código abierto para anotación de visión por computadora. Ofrece una amplia gama de herramientas para imágenes, videos y datos 3D, soportando tareas como detección de objetos y segmentación. CVAT cuenta con etiquetado automatizado, acelerando significativamente el proceso de anotación.
Label Studio: Una plataforma flexible de etiquetado de datos de código abierto para preparar datos de entrenamiento, ajustar fino modelos de lenguaje grandes (LLMs) y validar modelos de IA. Soporta una amplia variedad de tipos de datos, incluido texto, audio, imágenes, video, series de tiempo y aplicaciones de múltiples dominios, ofreciendo diseños configurables y etiquetado asistido por ML.

¿Qué son las plataformas de datos de entrenamiento?

Las plataformas de datos de entrenamiento son software que automatiza los siguientes procesos para las empresas:

Etiquetado de datos: El entrenamiento de modelos de ML supervisados requiere procesos como anotaciones de imágenes, texto y audio. Las plataformas de datos de entrenamiento proporcionan etiquetado automatizado para empresas.
Diagnósticos: Las plataformas de datos de entrenamiento identifican errores del modelo y rastrean tendencias de rendimiento, ayudando al equipo de TI a monitorear los modelos.
Priorizar: No es óptimo para las organizaciones gastar tiempo en etiquetar datos de baja calidad. Las plataformas de datos de entrenamiento determinan el uso más efectivo de los datos.

No te pierdas nuestros análisis comparativos e insights basados en datos. El botón abre Google; seleccionar AIMultiple confirma que deseas ver AIMultiple con más frecuencia en los resultados de búsqueda de Google.

Añadir como fuente preferida

¿Por qué son importantes las plataformas de datos de entrenamiento?

McKinsey¹ argumenta que los problemas relacionados con los datos son la mayor lucha en el desarrollo de modelos de ML efectivos. En este sentido, las plataformas de datos de entrenamiento que permiten el acceso directo a datos de alta calidad impactan directamente la competitividad de las empresas.

Estas plataformas resuelven cuellos de botella críticos:

Eliminar cuellos de botella de etiquetado: El etiquetado manual de datos puede ser lento y laborioso. Las funciones de autoanotación y etiquetado asistido por IA reducen el tiempo de procesamiento de semanas a horas.
Garantizar la diversidad de datos: Las plataformas de datos de entrenamiento facilitan el acceso a conjuntos de datos comerciales y de código abierto diversos, resolviendo brechas de representación y evitando que los modelos hereden sesgos que podrían afectar el rendimiento y la equidad.
Reducir costos: La preparación ineficiente de datos desperdicia recursos. Al priorizar datos de alta calidad y optimizar flujos de trabajo de etiquetado, estas plataformas ayudan a evitar recursos desperdiciados en muestras inutilizables.

Preguntas frecuentes

Los mercados de datos (como AWS Data Exchange y Snowflake Data Marketplace) proporcionan acceso a conjuntos de datos preexistentes y curados que puedes comprar o suscribir. Estos son conjuntos de datos listos para usar recopilados por terceros. Las plataformas de etiquetado de datos (como Labelbox, Scale AI y CVAT) te ayudan a crear tus propios conjuntos de datos de entrenamiento proporcionando herramientas y flujos de trabajo para anotar, etiquetar y gestionar tus datos propietarios. Elige mercados para acceso rápido a conjuntos de datos estándar; elige plataformas de etiquetado para datos únicos que requieren anotación personalizada.

Los datos sintéticos son datos generados artificialmente que imitan las características de los datos del mundo real sin contener información sensible real. Se están volviendo críticos en 2025 porque los modelos de IA están consumiendo los datos de entrenamiento disponibles más rápido de lo que se pueden recopilar nuevos datos del mundo real. Los datos sintéticos resuelven desafíos clave: protegen la privacidad al eliminar información de identificación personal (crucial para aplicaciones de atención médica y financieras), llenan brechas donde los datos reales son escasos o difíciles de recopilar (como escenarios de accidentes de vehículos autónomos) y ayudan a crear conjuntos de datos más diversos para reducir el sesgo de la IA. Muchas plataformas líderes ahora combinan datos sintéticos y reales para mejorar el entrenamiento de modelos mientras cumplen con regulaciones como GDPR y HIPAA.

Tu elección depende de varios factores. Elige plataformas de código abierto (Hugging Face Hub, CVAT, Label Studio) si tienes experiencia técnica interna, necesitas máxima flexibilidad y personalización, tienes restricciones presupuestarias o estás trabajando en proyectos de investigación. Elige plataformas comerciales (Scale AI, Labelbox, AWS Data Exchange) si necesitas soporte de grado empresarial y garantías de SLA, requieres conjuntos de datos especializados o servicios de anotación expertos, debes cumplir con requisitos estrictos de cumplimiento (HIPAA, SOC 2, FedRAMP) o necesitas escalar rápidamente sin construir infraestructura interna. Muchas organizaciones usan un enfoque híbrido, aprovechando plataformas de código abierto para experimentación y plataformas comerciales para cargas de trabajo de producción.

Si necesitas ayuda para elegir el proveedor adecuado que mejorará la calidad de tus datos, contáctanos:

Cita esta investigación

Elige el formato que se ajuste al lugar donde vas a publicar. Pegar la versión con enlace en tu CMS conserva el enlace de retroceso.

Cem Dilmegani (2026) - "Principales 13 Plataformas de Datos de Entrenamiento". Publicado en línea en AIMultiple.com. Recuperado el 17 de Junio de 2026, de: https://aimultiple.com/training-data-platforms [Recurso en línea]

Dilmegani, C. (2026, 17 de Junio). Principales 13 Plataformas de Datos de Entrenamiento. AIMultiple. https://aimultiple.com/training-data-platforms

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{Principales 13 Plataformas de Datos de Entrenamiento}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/training-data-platforms}},
  note   = {AIMultiple. Recuperado el 17 de Junio de 2026}
}

Enlaces de referencia

What is Roboflow Universe? | Roboflow Docs

Cem Dilmegani

Analista principal

Cem ha sido el analista principal de AIMultiple desde 2017. AIMultiple informa a cientos de miles de empresas (según similarWeb), incluyendo el 55% de las empresas Fortune 500 cada mes. El trabajo de Cem ha sido citado por importantes publicaciones globales como Business Insider, Forbes, Washington Post, firmas globales como Deloitte, HPE y ONG como el Foro Económico Mundial y organizaciones supranacionales como la Comisión Europea. Puede consultar más empresas y recursos de renombre que citan a AIMultiple. A lo largo de su carrera, Cem se desempeñó como consultor, comprador y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización. Lideró la estrategia y adquisición de tecnología de una empresa de telecomunicaciones, reportando directamente al CEO. Asimismo, lideró el crecimiento comercial de la empresa de tecnología avanzada Hypatos, que alcanzó ingresos recurrentes anuales de siete cifras y una valoración de nueve cifras partiendo de cero en tan solo dos años. El trabajo de Cem en Hypatos fue reseñado por importantes publicaciones tecnológicas como TechCrunch y Business Insider. Cem participa regularmente como ponente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en ingeniería informática por la Universidad de Bogazici y posee un MBA de la Columbia Business School.

Ver perfil completo