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El problema metodológico a nivel del proyecto

Los data scientists operacionales proceden de la voluntad de satisfacer las aspiraciones, las necesidades o las exigencias de un cliente interno a una organización.

Abordaremos aquí las características del desarrollo de un proyecto que incorpore data sciences entre su conjunto de actividades.

Abordaremos a continuación la parte del desarrollo del proyecto propia de los aspectos de data sciences.

El objetivo es proveer una especie de «checklist» comentada para los managers, jefes de Proyectoproyecto y data scientists.

1. La expresión de una necesidad

La formulación de la necesidad requiere a menudo un arduo trabajo de soporte. Esta necesidad se expresa, con frecuencia, en formas que no son directamente interpretables en términos de problema de data sciences:

  • Me gustaría ir más lejos en el análisis de nuestros datos de clientes/ pacientes/administrados/contrapartes/competidores/mercados/riesgos/fraudes/seguridad/proveedores/logísticos/producciones/países/tendencias/sociedades/medioambientales...

  • Querría obtener el valor de estos datos (aprovechar la fiebre del oro de los datos).

  • No quiero «perder el tren» del Big Data.

  • Querría proveer nuevos servicios y productos a mis clientes.

  • Quiero revolucionar mi oferta (disrupción).

  • Quiero digitalizar mi organización.

  • Querría optimizar o transformar mis procesos.

  • Querría anticiparme frente a los movimientos del mercado, de los competidores, ...