¿Por qué los proyectos de datos fallan?
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En este Episodio nos dimos a la tarea de contar una historia al rededor de una de las 3 causas más comunes por las cuales los proyectos de datos y en específico de ciencia de datos fallan. Nos referimos a "Empezar con una modelo demasiado ambicioso". Es decir, que deseamos que nuestro modelo matemático y estadístico resuelva la mayoría de preguntas o su alcance sobrepase nuestras capacidades técnicas para desarrollarlo. Finalmente de dejamos las siguiente sugerencias para evitar que esto suceda: Buscar un aliado en aquellos aspectos para mejorar (Mentor de datos) Empieza con un caso de uso detallado / De poco a mucho y de forma incremental (objetivo específico) Define alcances reales (no tan optimistas) Verifica las capacidades de tu equipo (tanto técnicas como de infraestructura) Recuerda: "Las empresas que utilizan los datos para tomar decisiones tienen que estar dispuestas a la incertidumbre" Para más información sobre estos temas u otros, visítanos en: www.brita.mx www.klustomer.com www.grupoperti.com.mx #marketingAnalytics #marketingIntelligence #Cienciadedatos #DataScience #BigData #DataViz #BigDataAnalytics #InteligenciaArtificial #AI #InteligenciaArtificialEnMarketing #klustomer #BRITA #MachineLearning
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