Hoy nos sumergiremos en una metodología poderosa para proyectos de analítica conocida como CRISP-DM ( Proceso Estándar para Minería de Datos en Diversas Industrias). Esta es una metodología ampliamente adoptada que guía el ciclo de vida de los proyectos de analítica de datos. Proporciona un marco estructurado que asegura claridad, eficiencia y robustez en todo el proyecto, sin importar la industria o los objetivos específicos de análisis. En las siguientes dos secciones cubriremos las fases y los beneficios de esta metodología.
Fases de CRISP-DM: 1era parte
A continuación vamos cubrir las primeras tres fases de CRISP-DM. Si no logramos tener una buena claridad en estas tres fases, es casi imposible pasar a las últimas tres.
- Comprensión del negocio:
Esta fase se centra en comprender los objetivos, requisitos y limitaciones de la organización. Implica alinear los objetivos de analítica con los objetivos empresariales, identificar las partes interesadas clave y definir el alcance del proyecto. Al establecer objetivos empresariales claros desde el principio, CRISP-DM ayuda a evitar desalineaciones y asegura que el proyecto se mantenga en el camino correcto. - Comprensión de los datos:
En esta fase, el enfoque se centra en recopilar, explorar y familiarizarse con los datos disponibles. Incluye la recopilación de datos, la evaluación inicial de datos y la evaluación de la calidad de los datos. Al obtener una comprensión profunda del panorama de datos, los analistas puedenidentificar cualquier problema de datos desde el principio y tomar decisiones informadas sobre la preparación, transformación y limpieza de los datos. - Preparación de datos:
Aquí, los datos se preparan para el análisis mediante la selección de variables relevantes, la transformación de las estructuras de datos y el manejo de valores faltantes o atípicos. Esta fase juega un papel crucial en garantizar la calidad e integridad de los datos. Al invertir esfuerzos en la preparación de datos, CRISP-DM ayuda a los analistas a establecer una base sólida para obtener información precisa y confiable.
Fases de CRISP-DM: 2da parte
Es importante tener en cuenta que haber llegado hasta acá no implica que el proyecto de analítica vaya a ser exitoso. Nuestro proyecto puede fracasar en cualquiera de estas fases. Veamos cuáles son:
- Modelado:
La fase de modelado implica seleccionar y aplicar varias técnicas de análisis, como algoritmos de aprendizaje automático o modelos estadísticos. De igual forma, este paso incluye la construcción y validación de modelos, el ajuste de parámetros y la optimización del rendimiento. - Evaluación:
En esta fase, se evalúan los resultados en función de los objetivos empresariales definidos en las etapas iniciales. El enfoque se centra en determinar su valor general para la organización. - Implementación:
Es hora de su implementación en el entorno operativo, es decir, su posible integración con los sistemas existentes y la capacitación del usuario final para su uso en producción. En esta fase también se abordan problemas relacionados con el rendimiento, la escalabilidad y la privacidad de los datos.
Beneficios de utilizar una metodología
Ahora que hemos cubierto las fases de CRISP-DM, vamos a discutir los principales beneficios de utilizar una metodología como CRISP-DM en sus proyectos de análisis de datos:
- Estructura y claridad:
CRISP-DM proporciona una estructura y una hoja de ruta bien definidas para la ejecución del proyecto. Aporta claridad a los objetivos del proyecto, a los roles y responsabilidades, y al orden secuencial de las tareas, asegurando que todos los involucrados estén en la misma página. Esta estructura mejora la comunicación, minimiza la ambigüedad y fomenta la colaboración dentro del equipo. - Asignación eficiente de recursos:
Al seguir una metodología, puede asignar recursos de manera más eficiente. CRISP-DM le permite identificar las etapas críticas del proyecto, asignar recursos en consecuencia y priorizar actividades. Esto ayuda a optimizar el tiempo y el esfuerzo, evitando el desperdicio de recursos en tareas o actividades irrelevantes. - Mitigación de riesgos:
Los proyectos de análisis de datos pueden ser complejos y los riesgos son inherentes. CRISP-DM incorpora la evaluación y gestión de riesgos en cada fase, lo que le ayuda a identificar posibles obstáculos desde el principio y mitigarlos de manera proactiva. Este enfoque mejora la resiliencia del proyecto, reduce la probabilidad de fracaso y asegura la entrega oportuna de información valiosa. - Reproducibilidad y documentación:
CRISP-DM enfatiza la importancia de una documentación adecuada en todo el ciclo de vida del proyecto. Esta documentación no solo permite compartir conocimientos dentro del equipo, sino que también garantiza la reproducibilidad de los resultados. Permite volver a visitar y mejorar el análisis en el futuro, mejorando la sostenibilidad a largo plazo del proyecto de análisis. - Mejora continua:
La naturaleza iterativa de CRISP-DM fomenta el aprendizaje y la mejora continua. Al evaluar los resultados y los comentarios del proyecto en cada fase, puede refinar su enfoque, incorporar nuevos conocimientos y adaptarse a los cambios . Este ciclo iterativo fomenta una cultura de mejora continua, haciendo que sus iniciativas de analítica sean más efectivas e impactantes con el tiempo.
Conclusión
Al embarcarse en proyectos de analítica datos con CRISP – DM se impulsa el éxito de su organización y se puede marcar la diferencia frente a no hacerlo. Al proporcionar estructura, claridad y un enfoque sistemático, CRISP-DM le permite aprovechar todo el potencial de sus datos. Desde alinear los objetivos de análisis con los objetivos empresariales hasta implementar ideas accionables, CRISP-DM (usado de manera interna o por su proveedor de confianza) es esencial para maximizar el valor que obtiene de sus iniciativas basadas en datos.
Entonces, ¿quiere aprovechar el poder de CRISP-DM y lograr el éxito en el análisis de datos? ¡Desbloqueemos juntos el potencial transformador de sus datos! En Danalytics empleamos esta metodología para todos nuestros proyectos de analítica de datos y machine learning.
