▷ ¿Qué necesita saber el departamento de TI sobre el proceso de minería de datos?

Ninguna empresa puede impulsar sus acciones basándose en datos si los únicos interesados en el proceso de análisis de datos son los analistas. De la misma manera que la orientación de contadores y abogados da forma a las organizaciones todos los días, las tecnologías de análisis deben integrarse en el negocio en su conjunto para que puedan agregar valor.

Pero cuando se trata de convencer a todos los miembros de la empresa de la importancia de dicha integración, los contables y abogados tienen una gran ventaja sobre los analistas: la orientación financiera y legal está respaldada por leyes, contratos y otras reglas estrictas. Y de todos es sabido las graves consecuencias que sufren las empresas que no respetan estas normas. Por otro lado, analizar datos y utilizar los resultados para guiar las decisiones comerciales a menudo se consideran buenas ideas.

Muchos profesionales de TI están realmente interesados en trabajar con analíticopero no saben cómo distinguir las necesidades comerciales legítimas de lo que sería bueno tener, y se sienten frustrados porque los científicos de datos no comprenden ni evalúan las razones detrás de las prácticas de TI.

Pero, ¿cómo pueden los profesionales de TI comprender mejor el proceso de Minería de Datos sin estar tan involucrados en el área de Big Data?

Primero, necesitan comprender y visualizar los elementos principales de un buen proceso de análisis y explicar algunas de las formas en que TI puede y debe involucrarse en esta nueva y curiosa área.

El Proceso Estándar Intersectorial para Minería de Datos, más conocido como CRISP-DM (Proceso Estándar Intersectorial para Minería de Datos), se ha utilizado durante más de una década y es, con diferencia, el método más utilizado en el proceso de análisis de datos. Se trata de un estándar abierto que puede ser utilizado por cualquier profesional, desarrollado por un consorcio formado por más de 200 organizaciones interesadas y financiado con fondos de la Unión Europea.

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Aunque fue desarrollado específicamente para la minería de datos, es lo suficientemente flexible como para adaptarse a varios estilos de análisis de datos. Este modelo de proceso actualmente en uso es tan popular que los diagramas de la documentación original de CRISP-DM a menudo se utilizan en presentaciones sin ninguna referencia al material original.

El modelo CRISP-DM se compone de 6 fases principales:

• Comprensión empresarial: Es la etapa donde el profesional puede obtener una comprensión clara del problema que intenta resolver, el impacto de ese problema en su organización y los objetivos que debe alcanzar para resolverlo.

• Comprensión de los datos: Es la fase que se realiza para inspeccionar, describir y evaluar los datos disponibles.

• Preparación de datos: En esta fase el profesional transforma el formato original de los datos al formato necesario para el análisis.

• Modelado: Aquí el profesional utiliza técnicas matemáticas para crear modelos (ecuaciones u otros modelos lógicos) que pueden usarse para respaldar decisiones comerciales.

• Evaluación: En esta etapa se evalúan los modelos para ver si son lo suficientemente buenos.

• Distribución: Finalmente, los modelos se integran en la vida diaria de la empresa.

Sin embargo, este no es un proceso lineal que comienza en una etapa específica y funciona perfectamente si se siguen estrictamente todos los pasos involucrados. Estas fases son parte de un ciclo continuo de actividades de análisis, y el analítico Es posible que tengas que avanzar y retroceder con bastante frecuencia de una fase a la siguiente. Sin embargo, el proceso normalmente comienza con un problema empresarial específico y da como resultado la creación de modelos y su integración en operaciones comerciales rutinarias.

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El departamento de TI juega un papel en todas estas fases, aunque este papel es mucho más importante en algunas fases que en otras. Está claro que el acceso a los datos más relevantes, y de la forma más adecuada, sólo será posible con la participación de los titulares de los datos y de los responsables de la seguridad de los datos. La integración de modelos en las operaciones comerciales casi siempre está fuera del alcance de los analistas, quienes deben trabajar con TI para realizar esos cambios. La participación de TI es generalmente más sutil en otras fases, como el modelado. Esto se debe a que estos profesionales generalmente no tienen las habilidades necesarias para desarrollar modelos matemáticos, pero aún pueden tener suficiente experiencia para conocer la viabilidad de cambiar ciertos procesos de negocio. Esta información proporciona a los analistas un marco útil para determinar qué tipos de modelos pueden y no pueden implementarse en la empresa.

Si bien muchos analistas de datos utilizan CRISP-DM, no siempre comprenden y ejecutan todos los pasos del proceso tan a fondo como deberían. Cada paso del proceso requiere realizar y registrar varias tareas específicas, pero los profesionales que afirman aplicar estos pasos correctamente a menudo se saltan un paso o no documentan adecuadamente algunas de estas tareas. Incluso cuando el trabajo está bien hecho y documentado, los analistas no siempre cuentan con los recursos ideales para gestionar la propiedad intelectual que crean.

Familiarizarse con los estándares CRISP-DM es beneficioso para los profesionales de TI por diversas razones. Por ejemplo, una pregunta que surge a menudo cuando los profesionales de la tecnología escuchan sobre análisis de datos y requisitos de TI es: ¿cuál es la aplicación práctica de esto en el mundo empresarial? La metodología requiere la identificación y documentación de problemas comerciales, por lo que su uso (o el uso de un proceso bien definido como el estándar SAS SEMMA) garantiza que todos compartan un estructura Naturalmente destaca los problemas, objetivos, planificación del trabajo y resultados empresariales. De esta manera, sabrá qué sucede desde el inicio de una tarea y tendrá la estructura y la documentación necesarias para demostrar que se están realizando las acciones correctas y por los motivos correctos.

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Un modelo de proceso bien definido ayudará al departamento de TI a realizar una gestión adecuada de los datos y los productos del trabajo. Proporcionará al menos este beneficio siempre que se realicen y documenten completamente las tareas necesarias. Si todos aceptan utilizar el estándar de proceso, será posible identificar exactamente lo que se debe hacer. Además, la TI puede y debe desempeñar un papel importante (y a menudo pasado por alto) al proporcionar sistemas y recursos para gestionar adecuadamente los resultados de los archivos de datos para los modelos de proyectos. Los analistas no siempre aprecian este tipo de gestión, pero todos pierden cuando el trabajo se realiza de forma incompleta o incomprensible.

Conclusión

Es importante trabajar juntos de acuerdo con un proceso claramente definido y compartido por todos, ya que esto ayuda al departamento de TI y a los analistas de datos a entenderse entre sí, para que puedan compartir ideas y comunicarse de manera efectiva. CRISP-DM es un método estándar respetado y bien establecido, disponible gratuitamente para todos y adaptable a una amplia gama de programas de análisis.