{"id":4265,"date":"2021-07-21T17:37:06","date_gmt":"2021-07-21T22:37:06","guid":{"rendered":"https:\/\/thebitbang.company\/?p=4265"},"modified":"2023-02-08T09:08:20","modified_gmt":"2023-02-08T14:08:20","slug":"proyecto-de-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/thebitbang.company\/en\/2021\/07\/proyecto-de-datos\/","title":{"rendered":"\u00bfPor qu\u00e9 un proyecto de datos falla?"},"content":{"rendered":"\t\t
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\u00bfPor qu\u00e9 fallan los proyectos de datos?<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Hoy en d\u00eda es raro encontrar un Director, Gerente o L\u00edder empresarial que no intuya que para impulsar su negocio y llevarlo a otro nivel debe aprovechar sus datos. Muchos han realizado inversiones audaces en recursos de anal\u00edtica o inteligencia artificial (IA) para su proyecto de datos, o est\u00e1n comenzando a implementar programas piloto de anal\u00edtica y a contratar todo tipo de especialistas en datos.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Sin embargo, pese a esto, las frustraciones comienzan a aflorar. Con el tiempo, las empresas se est\u00e1n dando cuenta que sus iniciativas de anal\u00edtica no se convierten en soluciones que escalan a toda su organizaci\u00f3n.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Un estudio reciente de McKinsey<\/a> encontr\u00f3 que solo el 8% de 1,000 empresas lograron un escalamiento efectivo de sus iniciativas de anal\u00edtica. Es decir, alrededor del 92% de las empresas no consiguen desbloquear todo el valor potencial de la IA y la anal\u00edtica, que seg\u00fan McKinsey<\/a> asciende a 14 trillones de d\u00f3lares anuales para todas las industrias.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Se\u00f1ales de que tu iniciativa de anal\u00edtica est\u00e1 en riesgo.<\/span><\/h3>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Las empresas cuyos esfuerzos generan escasos retornos de sus inversiones en este tipo de apuestas comienzan a revelar ciertos patrones de falla, que incluso, son independientes de su industria y tama\u00f1o. Durante los a\u00f1os que trabajamos ayudando a diversas compa\u00f1\u00edas a potenciar sus negocios a partir de los datos, descubrimos lo que consideramos son las tres se\u00f1ales de alerta m\u00e1s cr\u00edticas, que indican que tu proyecto de datos puede estar en riesgo de fallar:<\/span><\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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1. Un equipo directivo sin una visi\u00f3n clara de c\u00f3mo apalancar el crecimiento de su empresa a partir de sus datos<\/h3>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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A menudo nos encontramos con ejecutivos que tienen una comprensi\u00f3n difusa de la diferencia entre la anal\u00edtica tradicional, es decir, la inteligencia de negocios (BI)<\/strong>, los informes o la reportar\u00eda y la anal\u00edtica avanzada, que usa potentes herramientas predictivas y prescriptivas apoyadas en aprendizaje autom\u00e1tico (o <\/strong><\/span>machine learning<\/i> en ingl\u00e9s).<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Por ejemplo, una compa\u00f1\u00eda cre\u00f3 un \u00e1rea centralizada de anal\u00edtica avanzada, con una gran inversi\u00f3n en contratar cient\u00edficos de datos, ingenieros de datos y otros perfiles. En la pr\u00e1ctica, la empresa ejecut\u00f3 varios proyectos piloto, pero no adopt\u00f3 ni uno solo a gran escala. \u00bfLa raz\u00f3n? Al no contar con una visi\u00f3n clara de lo que se quiere conseguir de los datos para la organizaci\u00f3n, y adem\u00e1s estar aislada de las \u00e1reas clave, el nuevo equipo de especialistas termin\u00f3 trabajando en problemas incorrectos.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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2. Una estrategia de anal\u00edtica desarticulada de las \u00e1reas clave de una organizaci\u00f3n para definir los casos de uso a implementar.<\/h3>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Un caso de uso en anal\u00edtica es un t\u00e9rmino que se utiliza para indicar el escenario sobre el cual es viable aplicar anal\u00edtica en un negocio y cobra gran relevancia para convertir a las empresas en organizaciones impulsadas por sus datos.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Paso a Paso para iniciar un proyecto de datos<\/span><\/h4>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Con frecuencia, las compa\u00f1\u00edas identifican un pu\u00f1ado de casos de uso y comienzan a poner recursos anal\u00edticos para implementarlos, sin antes evaluar con precisi\u00f3n su viabilidad o estimar el valor comercial que pueden llegar a generar. Para evitarlo, te recomendamos el siguiente paso a paso:<\/span><\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Paso 1:<\/span><\/h4>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Vincular a todas las \u00e1reas clave impactadas por la situaci\u00f3n a mejorar.
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Paso 2:<\/h4>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Con ese equipo, definir el resultado deseado, la situaci\u00f3n ideal. 
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Paso 3:<\/h4>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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En conjunto identificar todos los posibles casos de uso candidatos que podr\u00edan contribuir para alcanzar la situaci\u00f3n ideal.\u00a0<\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Paso 4:<\/h4>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Seleccionar los top 3 casos de uso principales, de impacto y viables que creen el mayor valor lo m\u00e1s r\u00e1pido posible. Para hacer se debe analizar su impacto versus su viabilidad. El impacto se mide a trav\u00e9s del retorno a la inversi\u00f3n, ya sea en t\u00e9rminos de ahorros, incremento de utilidades o generaci\u00f3n de nuevos ingresos. Y la viabilidad se determina si los datos necesarios son accesibles, de calidad, oportunos, y si generan cambios significativos en el personal, en la infraestructura o en los procesos a intervenir.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Paso 5:<\/h4>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Plantear un proyecto de datos monetizable, es decir, lo suficientemente s\u00f3lido para ser financiado y generar un alto retorno a su inversi\u00f3n. La monetizaci\u00f3n de los datos es el proceso a trav\u00e9s del cual los aprovechamos para obtener un beneficio econ\u00f3mico.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Para conseguirlo responde las siguientes preguntas:<\/span><\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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1. \u00bfCu\u00e1l es el valor que agrega el caso de uso que seleccionaste para el negocio?<\/strong><\/p>

2. \u00bfQu\u00e9 datos necesitas? \u00bfQu\u00e9 habilidades requieres para tratarlos? y \u00bfCu\u00e1les son los resultados o m\u00e9tricas que esperas?<\/strong><\/p>

3. \u00bfQu\u00e9 integraciones se requieren tanto con la infraestructura propia como con la de terceros? y \u00bfcu\u00e1les son los clientes o usuarios principales que ser\u00e1n impactados con la iniciativa?<\/strong><\/p>

4. \u00bfQu\u00e9 costos conlleva implementarlo? y \u00bfqu\u00e9 ingresos o ahorros se pueden generar que beneficien al negocio?<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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3. No conocer qu\u00e9 roles en anal\u00edtica o IA se requieren y cu\u00e1l deber\u00eda ser su estructura organizativa m\u00e1s eficaz en la empresa.<\/h3>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Ojo, en este punto improvisar cuesta.<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Pocas empresas pueden describir en detalle qu\u00e9 capacidades en anal\u00edtica requieren y c\u00f3mo organizarlas. La verdad, la respuesta depende del tipo de proyecto y su nivel de complejidad. Es importante en este punto comprender la funci\u00f3n de los diferentes roles. A continuaci\u00f3n presentamos como ejemplo algunos roles clave:<\/span><\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Roles en un proyecto de datos<\/strong><\/h4>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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L\u00edderes de negocio (<\/b>Business leaders<\/i><\/b>): <\/b>Impulsan las iniciativas de datos en toda la organizaci\u00f3n.<\/span><\/p>

Gerentes de entrega (<\/b>Delivery manager<\/i><\/b>):<\/b> Llevan a producci\u00f3n el proyecto de datos y lo escalan en la organizaci\u00f3n. Tiene una interacci\u00f3n alta con clientes o usuarios finales.<\/span><\/p>

Arquitectos de datos (<\/b>Data architects<\/i><\/b>):<\/b> Garantizan la calidad y coherencia de los flujos de datos.<\/span><\/p>

Traductores de anal\u00edtica (<\/b>Analytics translators<\/i><\/b>):<\/b> Aseguran que los casos de uso sean de alto impacto y de alto retorno a la inversi\u00f3n.<\/span><\/p>

Integradores de flujo de trabajo (<\/b>Workflow integrators<\/i><\/b>):<\/b> Crean herramientas interactivas de apoyo a la toma de decisiones.<\/span><\/p>

Ingenieros de Visualizaci\u00f3n: <\/b>Crean cuadros de mando para la visualizaci\u00f3n atractiva, relevante, precisa y clara de datos.<\/span><\/p>

Cient\u00edficos de datos (<\/b>Data scientists<\/i><\/b>):<\/b> Desarrollan modelos y algoritmos avanzados para resolver los problemas m\u00e1s cr\u00edticos.<\/span><\/p>

Ingenieros de datos (<\/b>Data engineers<\/i><\/b>):<\/b> Recopilan, estructuran, analizan y hacen disponibles a los datos.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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El crecimiento de las empresas que analizan sus datos es cada vez mayor en relaci\u00f3n con aquellas que no lo hacen. Y en la medida que estas empresas contin\u00faan perfeccionando sus procesos de anal\u00edtica, mayor ser\u00e1 la brecha con aquellas que est\u00e1n rezagadas. Por ello, los l\u00edderes empresariales que act\u00faen sobre estas tres situaciones mejorar\u00e1n dr\u00e1sticamente sus posibilidades de crecimiento.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Finalmente, cu\u00e9ntanos, \u00bfen qu\u00e9 situaci\u00f3n se encuentra tu empresa?<\/strong><\/h5>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Javier Suarez<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
M.Sc. en Ingenier\u00eda Telem\u00e1tica<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Para impulsar un negocio y llevarlo a otro nivel debe aprovechar sus datos, s\u00ed o s\u00ed. 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