La Ciencia de Datos se utiliza cada vez más en empresas, pero el 85% de los proyectos fallan. Descubre cuáles son las erroresa evitar en los proyectos de Ciencia de Datos y cuáles son las soluciones para llevarlos a cabo de manera exitosa…
En todos los sectores, las empresas se dirigen hoy día hacia la Data Science y el Aprendizaje Automático. En teoría, estas nuevas tecnologías pueden proporcionar una ventaja competitiva y estimular el crecimiento de las organizaciones.
Sin embargo, en la práctica, la implementación de la ciencia de datos a menudo resulta ser más difícil de lo esperado. Seamos claros: según un estudio realizado por Gartner, el 85% de los proyectos de Ciencia de Datos fracasan.
Igualmente, según un informe de Dimensional Research, sólo el 4% de las empresas han logrado implementar modelos de Aprendizaje Automático en un entorno de producción. En un contexto económico hecho aún más difícil por la crisis del COVID-19, hay razones para dudar en lanzar una iniciativa de ciencia de datos en 2020.
Sin embargo, sería una pena perderse los numerosos beneficios de la Ciencia de Datos y del Aprendizaje Automático por miedo al fracaso. De hecho, existen varios factores principales que explican este fenómeno.
¿Por qué los proyectos de Ciencia de Datos fracasan?
En primer lugar, muchas empresas enfrentan lo que se conoce como silos de datos. Mientras que los datos deberían ser consolidados y limpiados, a menudo están dispersos entre varias bases de datos en diferentes formatos no adecuados para el análisis.
Además, la calidad y la buena gestión de datos son esenciales para el éxito de un proyecto de Ciencia de Datos o IA. Desafortunadamente, la mayoría de las organizaciones no cuentan con la infraestructura de datos requerida y la calidad de sus datos es deficiente.
La segunda causa del fracaso de los proyectos de Ciencia de Datos es la escasez de expertos. En 2018, un informe de LinkedIn reveló una falta de más de 150,000 Científicos de Datos y otros expertos profesionales del big data para satisfacer la demanda de las empresas.
Un tercer problema es la falta de transparencia. Los objetivos y ambiciones de los equipos técnicos y de negocios divergen, y la comunicación es insuficiente.
El equipo de Ciencia de Datos, por ejemplo, se centrará en la precisión de un modelo, mientras que los gerentes se enfocarán más en los beneficios financieros que aporta. Además, a menudo, los modelos de Aprendizaje Automático funcionan como una «caja negra» y es imposible interpretarlos.
Finalmente, el último obstáculo para el éxito de los proyectos de Ciencia de Datos es la comprensión parcial o total de cómo estos proyectos serán utilizados en producción. Este malentendido impide que la ciencia de datos genere un valor real para las empresas.
El flujo de trabajo de producción generalmente es gestionado por los equipos de TI, y los equipos de Ciencia de Datos por lo tanto no tienen una visión arquitectónica de cómo se integrarán sus proyectos en él. En efecto, los proyectos no proporcionan los beneficios esperados.
AutoML: la automatización es la clave del éxito de los proyectos de Ciencia de Datos
Una de las soluciones a estos problemas es la automatización de los procesos de Ciencia de Datos. Cada vez más empresas recurren a esta opción.
La automatización permite aumentar la transparencia y mejorar continuamente a través de la iteración. Las plataformas AutoML de hecho permiten automatizar las etapas iterativas para probar rápidamente nuevas funciones o validar modelos.
Incluso en caso de fracaso, este ocurrirá más rápidamente y, por lo tanto, sus consecuencias serán menos desastrosas. Las hipótesis de fracaso se pueden probar rápidamente y, por lo tanto, descartar de inmediato. Esto permite realizar ahorros significativos y aumentar la productividad.
Pero más allá, los modelos «caja blanca» son importantes ya que ofrecen explicaciones claras de cómo funcionan, cómo generan predicciones y sobre las variables que los influyen. Por lo tanto, es preferible usar modelos interpretables, como los árboles de decisión o los modelos lineales, que por ejemplo se encuentran dentro del ámbito del Deep Learning.
En resumen, la automatización de la Ciencia de Datos permite ahorrar tiempo, desarrollar y desplegar rápidamente y realizar ajustes con facilidad. Los modelos de Aprendizaje Automático pueden ser modificados con los últimos datos disponibles, y las empresas pueden explorar más fuentes de datos.
En conclusión, las herramientas AutoML permiten llevar a cabo proyectos de Ciencia de Datos de forma exitosa sin tener que contratar expertos adicionales. Descubre todo lo que necesitas saber sobre la automatización de la ciencia de datos y los 10 errores que no debes cometer para la calidad de los datos.
