De afuera hacia adentro: Cómo apuntalar un proyecto de datos siendo consultor externo

Proyecto de Datos | A la hora de dar forma a un proyecto de datos en una organización, es fundamental contar con el equipo con los conocimientos adecuados para que suceda en tiempo y forma y con los resultados esperados.

Como consultores externos, en 7Puentes hemos identificado una serie de aspectos en los que se puede apuntalar exitosamente (desde afuera de la organización) un proyecto de datos:

Desarrollo de un MVDP (Minimum Viable Data Product)

En este sentido, el consultor puede ayudar al equipo a identificar en qué aspectos de la organización la aplicación de técnicas de Machine Learning podría resultar más beneficiosa; diseñar estrategias para encontrar la propuesta de valor en tareas concretas de Machine Learning. Asimismo, es posible trabajar priorizando casos de uso según el impacto potencial y la dificultad de implementación; gestionar la ejecución y realizar las estrategias de evaluación.

Asimismo, los proyectos de Ciencia de Datos pueden requerir más o menos profundidad de análisis, categorizándolos en proyectos de ingeniería de datos, ingeniería de variables/características, desarrollo de modelos, evaluación fuera de línea/en línea, entre otros.

Armado de plataforma y equipo de Machine Learning

Un consultor externo cuenta con las capacidades necesarias para ayudar en el armado del equipo, identificando los perfiles adecuados. También, en el desarrollo de una plataforma que vuelva accesible Machine Learning a las distintas divisiones/unidades de negocios de la organización.

Brindar capacitación

Para una eficaz implementación de un proyecto de datos es fundamental que los profesionales involucrados cuenten con el entrenamiento adecuado para ejecutarlo efectivamente.

Es por ello que un consultor experto en datos podrá delinear planes de capacitación para los empleados involucrados, seleccionando los mejores materiales de aprendizaje. Acompañar el progreso de ese aprendizaje y brindar el marco teórico necesario para que la posterior ejecución del proyecto de datos se cumpla de acuerdo a lo previsto.

Elaborar una estrategia

Alinear Machine Learning con el negocio: Un experto en datos se preocupará por alinear las posibilidades de alcance del proyecto de datos con la estrategia comercial a largo plazo.

Adquirir datos valiosos: El conocimiento en técnicas de Machine Learning del consultor evitará una inversión excesiva en la recopilación/adquisición de datos irrelevantes, priorizando los tipos de datos a adquirir.

Mejoras de los sistemas de Machine Learning actuales: Una vez que se hayan alineado las técnicas de Machine Learning con las necesidades de negocio, las mejoras se traducirán directamente en mejoras a la organización. Existen estrategias para mejorar los modelos, predicciones y decisiones “en el laboratorio” (es decir, en un entorno controlado donde los conjuntos de datos sean fijos), pero también existen estrategias pragmáticas del mundo real para complementar eso.

Contar con el talento necesario, tanto dentro como fuera de la organización, permitirá a toda empresa que delinee un proyecto de datos dar un salto cualitativo, transformando la complejidad de sus datos en oportunidades concretas de negocio.

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