¿Su empresa necesita encarar un proyecto de ciencia de datos y machine learning pero no cuenta con los recursos o el tiempo suficiente? ¿Conoce los beneficios de contratar a un data team de alto nivel, enfocado en metodologías ágiles para un desarrollo costo-eficiente?
La implementación de soluciones de machine learning (ML) requiere de una considerable experiencia para el complejo desarrollo que involucra. Un equipo interno puede carecer de los recursos y la experiencia necesaria para hacer frente a estos desafíos propios del big data, además de que estas habilidades son escasas en las diversas industrias.
Todos estos factores vuelven imprescindible recurrir a científicos de alto nivel para que trabajen en esta clase de proyectos; de lo contrario, la empresa debería encontrar para su equipo un conjunto de talentos con habilidades muy poco usuales y costosas.
Trabajar en equipo con una empresa de outsourcing de servicios en ingeniería de ML que pueda atender estos requisitos, especialmente en proyectos de ciencia de datos, será muy beneficioso y más sencillo.
No quedan dudas de que desarrollar modelos para identificar patrones y tendencias entre el enorme volumen y la heterogeneidad de datos de la compañía, resulta una ventaja competitiva que agrega valor y optimiza la toma de decisiones en un determinado nicho de mercado.
En este contexto, el data team de 7Puentes es la solución natural que conjuga todos estos requisitos y perfiles, difíciles de reunir para cualquier empresa.
Entre los beneficios de desarrollar proyectos de ciencia de datos con nosotros, se encuentran:
1) Mantener el enfoque en su negocio y delegar el trabajo pesado en nuestra consultora.
2) Contar con mejores recursos para asegurar precisión en los algoritmos de ML.
3) Administración y seguridad efectiva en la gestión de los datos.
4) Limpieza de su backlog de machine learning.
5) Ahorro de tiempo y desarrollo costo-eficiente.
6) Especialistas altamente críticos.
¿Cómo logra 7Puentes esta dinámica ágil con el cliente para desarrollar nuevos modelos de machine learning?
A partir de las necesidades y recursos específicos del cliente, trabaja en dos modalidades posibles:
A) Como parte del equipo del cliente: 7Puentes desarrolla en conjunto con el equipo de inteligencia artificial (IA) del cliente el modelo de ML, mientras que el cliente también aporta desarrolladores y un product owner.
B) Como célula de desarrollo: El data team (squad) de 7Puentes tiene a cargo la totalidad del desarrollo del modelo de ML. En tanto que el cliente aporta solamente el product owner y coordina las reuniones con los stakeholders.
Para ambos casos se desarrollan metodologías ágiles de interacción con el cliente que incluyen reuniones semanales operativas, la interacción diaria por la plataforma Slack y una reunión mensual, o bien al final de cada sprint, de revisión de resultados y próximos pasos.
Tal como se mencionó anteriormente, 7Puentes reúne un equipo con perfiles especializados, muy difíciles de encontrar en cualquier empresa. Este data squad está conformado por un referente técnico, un Account Manager y un Data Flexible Team. En cuanto a los perfiles que integran el Data Flexible Team, se destacan:
- Scrum Master: ayuda a entender qué interacciones con el equipo aportan valor y cuáles no; organiza el product backlog maximizando el valor; se asegura de que haya una definición de done; comprende y practica la agilidad; ayuda al equipo a crear productos de valor y elimina cualquier impedimento del equipo.
- Data Scientist: es capaz de identificar problemas que suponen una oportunidad para la organización; determina series de datos y variables correctas; realiza la limpieza de datos y validación para garantizar homogeneidad y relevancia; desarrolla y aplica modelos y algoritmos en las series de datos identificadas y se ocupa de interpretar datos para descubrir nuevas soluciones y oportunidades.
- Data Architect: responsable del diseño y mantenimiento de los flujos de información de entrada y salida del data lake.
- Business Analyst/PO: posee conocimientos técnicos sobre la construcción de sistemas informáticos y, al mismo tiempo, comprende y está al corriente de las necesidades del usuario que requiere de dichos sistemas para realizar su trabajo.
- Data Engineer: define y construye los caminos de datos que permitirán una toma de decisiones más rápida y mejor informada por los datos dentro del negocio; sienta las bases para lograr que un Data Analyst o un Data Scientist pueda recuperar fácilmente los datos necesarios para sus evaluaciones y experimentos; procesa todo el conjunto de los datos, tanto los que actuarán de entrada a los desarrollos de los data scientist como los que se almacenan en la salida procesada, es decir, el resultado del trabajo.
- QA Analyst: diseña y ejecuta tareas de testing: smoke tests, pruebas funcionales, pruebas de regresión; se encarga del aseguramiento y control de Calidad.
Comenzamos de una forma simple y agregamos complejidad gradualmente
Nuestras etapas habituales, sprints de cada proyecto, son las siguientes:
1) Descubrimiento. Preparación de los datos disponibles (snapshot de datos del cliente, CSV o tabla).
2) Definición de las hipótesis principales de los datos.
3) Construcción y entrega del primer modelo Minimum Viable Model (MVM) -entrega del resultado al cliente en CSV o tabla.
4) Validación del MVM en el negocio (implementación parcial productiva).
5) Hipótesis pivot + agregar más información.
6) Retesteo.
7) Implementación: Docker & API.
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