Evitando escollos comunes en proyectos de analítica de datos – Guía práctica

La última investigación de Capgemini muestra que el 15% de las iniciativas de big data en Europa fallan. Para unirte al 85% que tiene éxito, debes navegar los escollos más comunes con cuidado. En esta publicación, cubriré los dos primeros escollos principales – los dos restantes se detallan en un artículo separado.

Estos desafíos son universales. En nuestros talleres tempranos de analítica de datos, los encontramos frecuentemente desde el inicio hasta la finalización. Basándonos en docenas de proyectos exitosos, describiré cada escollo, explicaré por qué importa e ilustraré con ejemplos concretos.

1. ¿Quién inicia el proyecto – IT o Negocio?

La analítica de datos y "big data" a menudo se confunden, pero sirven propósitos diferentes. Los equipos de IT típicamente lanzan proyectos porque pueden proporcionar la infraestructura necesaria – bases de datos, clústeres y pipelines. Sin embargo, simplemente amasar datos no crea valor de negocio.

El verdadero valor emerge cuando un departamento no-IT define objetivos claros y comercialmente relevantes. Estos objetivos guían a los científicos de datos a enfocarse en insights accionables en lugar de volumen bruto. La colaboración estrecha entre los dueños del negocio y los científicos de datos es esencial; los primeros aportan conocimiento del dominio, los segundos lo traducen en modelos y visualizaciones.

Los ingenieros de analítica de datos actúan como puente entre IT y negocio. Su experiencia operacional – ya sea en fabricación, logística u otro dominio – asegura que los datos correlacionen con procesos reales (máquinas, sensores, flujos de trabajo). El éxito de un proyecto depende de esta transferencia de conocimiento.

Aunque IT a menudo inicia proyectos, el éxito depende de la participación activa del departamento objetivo para definir metas técnicas y de negocio concretas.

2. No todos los datos son iguales

Una vez lanzado el proyecto, pausa. Antes de entregar los datos a los científicos, debes auditar su calidad y cantidad.

a) Calidad de datos

Evalúa consistencia de formato, transparencia de fuente e integridad de datos. Para integración multi-fuente, un identificador único (ej. timestamp, número de pieza) es crucial. Cuidado con formatos heterogéneos de fecha/hora o relojes no sincronizados entre sistemas – estos pueden corromper fusiones.

b) Cantidad de datos

Más datos es generalmente ventajoso, pero la relevancia importa. Para modelos predictivos que apuntan a eventos raros (ej. fallo o defecto), tu conjunto de entrenamiento debe contener suficientes instancias negativas. Si el dataset está sesgado, el modelo luchará por aprender la clase minoritaria. Extender la ventana de observación o aumentar datos puede mitigar este problema.

c) Los datos correctos

Más allá del volumen, los datos deben contener las variables necesarias para cumplir el objetivo técnico. Por ejemplo, si pretendes predecir rugosidad superficial, la medición bruta debe ser capturada y almacenada; de lo contrario, ningún modelo puede construirse. La falta de características críticas retrasa el progreso e infla costes.

Asegurando el éxito del proyecto

Para abordar calidad, cantidad y relevancia, proporcionamos un conjunto de directrices de calidad de datos al inicio del proyecto. Estas directrices, combinadas con talleres tempranos que se centran en casos de uso de victoria rápida, elevan la conciencia de expertos en fabricación y aceleran etapas posteriores.

Fuente: Bosch.IO