7 pasos fundamentales para completar un proyecto de analíticas de datos
Es difícil saber por dónde empezar una vez que has decidido que quieres sumergirte en el fascinante mundo de los datos, el análisis y la inteligencia artificial. Solo el hecho de mirar todas las tecnologías que debes comprender y las herramientas que se supone debes dominar, puede resultar abrumador.
¿Qué pasos de ciencia de datos debes seguir primero?
Afortunadamente para ti, crear tu primer plan de proyecto de análisis de datos en realidad no es tan difícil como parece. Sí, comenzar con una herramienta diseñada para capacitar a personas de todos los ámbitos y niveles de experiencia, como Dataiku, ayuda, pero primero necesitas comprender el proceso de ciencia de datos en sí mismo.
Convertirse en un logro destacado en datos potenciados por inteligencia artificial se trata en primer lugar de aprender los pasos básicos y las fases de un proyecto de análisis de datos y seguirlos desde la preparación de datos crudos hasta la construcción de un modelo de aprendizaje automático y, en última instancia, hasta la puesta en marcha operativa.
Lo siguiente es nuestra interpretación de una definición de proyecto de datos a través de los pasos fundamentales de un plan de proyecto de análisis de datos en esta emocionante era de análisis e inteligencia artificial (¡incluyendo la Inteligencia Artificial Generativa!).
Estos siete pasos de ciencia de datos ayudarán a asegurar que obtengas valor empresarial de cada proyecto único y mitiguen el riesgo de error.
Paso 1: Comprender el Negocio
Entender el negocio o la actividad a la que pertenece tu proyecto de datos es fundamental para asegurar su éxito y es la primera fase de cualquier proyecto sólido de análisis de datos. Para motivar a los distintos actores necesarios para llevar tu proyecto desde el diseño hasta la producción, tu proyecto debe ser la respuesta a una clara necesidad organizativa. Antes de siquiera pensar en los datos, sal y habla con las personas en tu organización cuyos procesos o negocios planeas mejorar con datos (más allá de simplemente usar hojas de cálculo). Luego, siéntate a definir un cronograma e indicadores clave de rendimiento concretos. Sé que la planificación y los procesos pueden parecer aburridos, pero al final son un primer paso esencial para iniciar tu iniciativa de datos.
Si estás trabajando en un proyecto personal o experimentando con un conjunto de datos o una API, este paso puede parecer irrelevante. No lo es. Simplemente descargar un conjunto de datos abierto interesante no es suficiente. Para tener motivación, dirección y propósito, debes identificar un objetivo claro de lo que quieres hacer con los datos: una pregunta concreta para responder, un producto que construir, etc.
Paso 2: Obtén tus datos
Una vez que hayas definido tu objetivo, es momento de comenzar a buscar tus datos, la segunda fase de un proyecto de análisis de datos. Mezclar y fusionar datos de tantas fuentes como sea posible es lo que hace que un proyecto de datos sea excelente, así que busca tan ampliamente como sea posible.
Aquí hay algunas formas de obtener datos utilizables:
Conéctate a una base de datos: Pide a tus equipos de datos e informáticos los datos disponibles o accede a tu base de datos privada y comienza a explorarla para comprender qué información ha estado recopilando tu empresa.
El panel de proyectos de Dataiku ofrece varias opciones para crear un nuevo conjunto de datos, incluida la conexión a tus bases de datos existentes.
Utiliza APIs: Piensa en las APIs de todas las herramientas que tu empresa ha estado utilizando y los datos que estas herramientas han estado recopilando. Debes trabajar en configurarlas para que puedas utilizar estadísticas de apertura y clics de correo electrónico, la información que tu equipo de ventas ha registrado en Pipedrive o Salesforce, el ticket de soporte que alguien ha enviado, etc. ¡Si no eres un experto programador, los complementos en Dataiku te ofrecen muchas posibilidades para incorporar datos externos!
Busca datos abiertos: Internet está repleto de conjuntos de datos para enriquecer lo que tienes con información adicional. Por ejemplo, los datos del censo te ayudarán a agregar el ingreso promedio del distrito donde vive tu usuario o OpenStreetMap puede mostrarte cuántas cafeterías hay en una calle determinada. Muchos países tienen plataformas de datos abiertos (como data.gov en Estados Unidos).
Paso 3: Explora y limpia tus datos
El siguiente paso en ciencia de datos es el temido proceso de preparación de datos, que suele llevar hasta el 80% del tiempo dedicado a un proyecto de datos.
Una vez que hayas obtenido tus datos, es hora de poner manos a la obra en la tercera fase del proyecto de análisis de datos. Comienza a investigar para ver qué tienes y cómo puedes vincularlo todo para alcanzar tu objetivo original. Toma notas sobre tus primeros análisis y haz preguntas a personas del área de negocios, al equipo de informática u otros grupos para entender qué significan todas tus variables.
El siguiente paso (y probablemente el más temido) es limpiar tus datos. Probablemente hayas notado que, aunque tengas una característica de país, por ejemplo, tienes diferentes formas de escritura o incluso datos faltantes. Es hora de revisar cada una de tus columnas para asegurarte de que tus datos sean homogéneos y estén limpios.
Lo que las hojas de cálculo no te dirán: Dataiku te ofrece una visión completa de la limpieza de tus datos, lo que te permite encontrar los puntos de datos que necesitan atención antes de construir tus modelos.
¡Advertencia! Este probablemente sea el paso más largo y molesto de tu proyecto de análisis de datos. Será un poco doloroso por un tiempo, pero mientras te mantengas enfocado en el objetivo final, lo superarás. Para facilitarlo, AI Prepare de Dataiku (próximamente) permite a personas con la más amplia gama de habilidades crear transformaciones de datos listas para producción, simplemente escribiendo lo que desean hacer con sus datos. Esto elimina las últimas barreras entre saber qué se debe hacer y llevarlo a cabo en bases de datos empresariales y entornos en la nube.
Finalmente, un elemento crucial de la preparación de datos que no se debe pasar por alto es asegurarse de que tus datos y tu proyecto cumplan con las regulaciones de privacidad de datos. La privacidad y protección de datos personales se están convirtiendo en una prioridad tanto para usuarios, organizaciones y legisladores, y debería serlo para ti desde el inicio de tu viaje de datos. Para ejecutar proyectos que cumplan con la privacidad, deberás centralizar todos tus esfuerzos de datos, fuentes y conjuntos de datos en un solo lugar o herramienta para facilitar la gobernanza. Luego, deberás etiquetar claramente los conjuntos de datos y proyectos que contengan datos personales y/o sensibles y, por lo tanto, deban tratarse de manera diferente.
Paso 4: Enriquece tu conjunto de datos
Ahora que tienes datos limpios, es hora de manipularlos para obtener el máximo valor. Debes comenzar la fase de enriquecimiento de datos del proyecto uniendo todas tus fuentes diferentes y agrupando registros para reducir tus datos a las características esenciales.
Un ejemplo de ello es enriquecer tus datos creando características basadas en el tiempo, como:
- Extrayendo componentes de fecha (mes, hora, día de la semana, semana del año, etc.)
- Calculando diferencias entre columnas de fecha
- Identificando días festivos nacionales
Otra forma de enriquecer datos es uniendo conjuntos de datos, esencialmente, recuperando columnas de un conjunto de datos o pestaña en un conjunto de datos de referencia. Este es un elemento clave de cualquier análisis, pero puede convertirse rápidamente en una pesadilla cuando tienes una abundancia de fuentes. Afortunadamente, algunas herramientas como Dataiku te permiten combinar datos a través de un proceso simplificado, recuperando datos o uniendo conjuntos de datos en función de criterios específicos y ajustados.
Es fundamental ser extremadamente cuidadoso al recolectar, preparar y manipular tus datos para evitar insertar sesgos no deseados u otros patrones indeseables. De hecho, los datos utilizados en la construcción de modelos de aprendizaje automático y algoritmos de inteligencia artificial a menudo son una representación del mundo exterior y, por lo tanto, pueden estar profundamente sesgados contra ciertos grupos e individuos.
Cuando entrenas tu modelo con datos sesgados, interpretará el sesgo recurrente como una decisión a reproducir y no como algo que corregir. Tal vez no sea sorprendente que, según una encuesta realizada por Dataiku y Databricks, el 55% de los líderes en inteligencia artificial informen que los temores sobre la IA están justificados y estén más preocupados que emocionados sobre el futuro de la IA.
Por eso, una parte importante del proceso de manipulación de datos es asegurarse de que los conjuntos de datos utilizados no estén reproduciendo ni reforzando ningún sesgo que pueda conducir a salidas sesgadas, injustas o no equitativas. Considerar el proceso de toma de decisiones del modelo de aprendizaje automático y poder interpretarlo es hoy en día tan importante para un científico de datos, si no más, que la capacidad de construir modelos en primer lugar.
Paso 5: Construye Visualizaciones Útiles
Ahora tienes un conjunto de datos agradable (o tal vez varios), por lo que este es un buen momento para comenzar a explorarlo construyendo gráficos. Cuando lidias con grandes volúmenes de datos, la visualización es la mejor manera de explorar y comunicar tus hallazgos, y es la siguiente fase de tu proyecto de análisis de datos.
Las potentes herramientas de visualización de Dataiku te brindan una vista completamente nueva de los resultados de tu modelo, haciendo que tus percepciones sean más compartibles en el proceso.
La parte complicada aquí es poder profundizar en tus gráficos en cualquier momento y responder cualquier pregunta que alguien pueda tener sobre una idea en particular. Ahí es donde la preparación de datos resulta útil: ¡Eres la persona que hizo todo el trabajo pesado, así que conoces los datos como la palma de tu mano! Si este es el paso final de tu proyecto, es importante utilizar APIs y complementos para poder llevar esas ideas a donde tus usuarios finales deseen tenerlas.
Los gráficos también son otra forma de enriquecer tu conjunto de datos y desarrollar características más interesantes. Por ejemplo, al colocar tus puntos de datos en un mapa, quizás puedas notar que zonas geográficas específicas son más reveladoras que países o ciudades específicas.
Paso 6: Avanza hacia la Predicción
El siguiente paso en ciencia de datos, la fase seis del proyecto de datos, es cuando comienza la verdadera diversión. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden ayudarte a ir un paso más allá para obtener ideas y predecir tendencias futuras.
Al trabajar con algoritmos de agrupamiento (también conocidos como no supervisados), puedes construir modelos para descubrir tendencias en los datos que no eran distinguibles en gráficos y estadísticas. Estos crean grupos de eventos similares (o clusters) y expresan más o menos explícitamente qué característica es decisiva en estos resultados.
Los científicos de datos más avanzados pueden ir aún más lejos y predecir tendencias futuras con algoritmos supervisados. Al analizar datos pasados, encuentran características que han impactado tendencias pasadas y las utilizan para construir predicciones. Más que solo obtener conocimiento, este paso final puede llevar a construir productos y procesos completamente nuevos.
Sigue a tu modelo mientras aprende: Aprovecha las capacidades de aprendizaje automático y obtén una vista en tiempo real de los coeficientes que tu modelo está utilizando para hacer predicciones.
Incluso si aún no has llegado tan lejos en tu viaje personal de datos o en el de tu organización, es importante entender el proceso para que todas las partes involucradas puedan comprender lo que resulta al final.
Finalmente, para obtener un valor real de tu proyecto, tu modelo predictivo no debe quedarse en el estante; debe ser operacionalizado. La operacionalización simplemente significa implementar un modelo de aprendizaje automático para su uso en toda una organización. La operacionalización es vital para tu organización y para que tú realices todos los beneficios de tus esfuerzos en ciencia de datos.
Paso 7: Itera, Itera, Itera
El objetivo principal en cualquier proyecto empresarial es demostrar su efectividad lo más rápido posible para justificar, bueno, tu trabajo. Lo mismo ocurre con los proyectos de datos. Al ahorrar tiempo en la limpieza y enriquecimiento de datos, puedes llegar al final del proyecto rápidamente y obtener tus resultados iniciales. Esta es la fase final para completar tu proyecto de análisis de datos y es crítica para todo el ciclo de vida de los datos.
Uno de los mayores errores que cometen las personas con respecto al aprendizaje automático es pensar que una vez que se construye un modelo y se pone en marcha, continuará funcionando normalmente indefinidamente. Por el contrario, los modelos en realidad perderán calidad con el tiempo si no se mejoran continuamente y se les suministran nuevos datos.
Irónicamente, para completar con éxito tu primer proyecto de datos, debes reconocer que tu modelo nunca estará completamente “completo”. Para que siga siendo útil y preciso, debes reevaluarlo constantemente, volver a entrenarlo y desarrollar nuevas características. Si hay algo que debes tener en cuenta de estos pasos fundamentales en análisis y ciencia de datos, es que el trabajo de un científico de datos nunca está realmente terminado, ¡pero eso es lo que hace que trabajar con datos sea aún más fascinante!
¿Listo para convertir la teoría en práctica?
Con estos 7 pasos fundamentales, estás preparado para abordar cualquier proyecto de análisis de datos.
Ahora es tu momento de actuar, ¿estás listo para dar el primer paso?
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