Cada día es más normal y determinante que el uso de herramientas de gestión empresarial como Scrum, sean indispensables en las soluciones del negocio.
La forma en cómo los equipos de trabajo utilizan los entornos de Business Analytics para adaptar sus funciones en la obtención de un producto final de calidad crece cada vez más en el mundo.
Por eso este artículo te explicará la importancia de usar metodologías ágiles adaptables a cualquier entorno laboral.
¿Qué es CRISP-DM?
Antes de comenzar a detallar la relación de Scrum con Business Analytics, debemos aclarar el concepto de CRISP-DM y su integración con metodologías de gestión empresarial.
Según el portal de IBM, CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining, por sus siglas en Inglés) es un método informático dedicado a la minería de datos.
A nivel metodológico, está conformado por las fases de un proyecto que incluye las tareas de cada etapa y la relación entre las mismas.
Como modelo de proceso, muestra de forma resumida el ciclo de vida de la minería de datos ejecutada.
Al momento de aplicar la metodología CRISP-DM, ésta se divide en las siguientes fases de desarrollo para abarcar cualquier tipo de proyecto en el análisis avanzado del negocio.
Ciclo de CRISP-DM.
Fuente: IBM
1. Comprensión del negocio
Es la etapa inicial y comprende el análisis de los objetivos y requisitos del proyecto desde el punto de vista del negocio.
Es donde se establece el diseño preliminar del proyecto y se definen las estrategias de analítica avanzada.
2. Comprensión de Datos
En esta fase, se comienza a recolectar los datos y procesos para entenderlos e identificar posibles problemas.
Aquí es donde se detectan los temas resaltantes y se formulan las hipótesis para el proceso de análisis respectivo.
3. Preparación de datos
Involucra todas las acciones que se tienen que dar para elaborar el modelo que construirá el primer conjunto de datos.
Este proceso incluye las herramientas de modelado para la selección y transformación de tablas, registros y atributos así como la limpieza de datos.
4. Modelado
Se seleccionan e incorporan las técnicas de modelado y se entrenan los procesos ya creados para resolver un requerimiento específico.
5. Evaluación
Una vez que el modelo construido es estable, se prueba y garantiza desde el punto de vista del análisis de datos.
6. Despliegue
Es la puesta en marcha del modelo donde se implementa en un proyecto específico, ya sea para generar un reporte o en la explotación de información compleja.
De esta forma CRISP-DM se ve integrado como un recurso necesario para crear sinergia con Scrum en los procesos de Business Analytics a lo largo de cualquier proyecto organizacional.
Scrum y su relación con CRISP-DM en Business Analytics
Sabemos que SCRUM como la metodología ágil y flexible, se enmarca en procedimientos y estrategias para evaluar problemas complejos de adaptación y mejoras en un procedimiento.
Adicionalmente, el uso de CRISP-DM permite evaluar la entrega de estos nuevos productos y servicios de forma productiva, creativa y con mayor valor comercial.
Según los eventos y responsables que deben involucrarse en Scrum, se pueden definir las siguientes características adaptadas al análisis avanzado de datos de acuerdo al patrón de CRISP-DM de la siguiente forma:
1. Planificar y organizar al inicio de cada Sprint.
Como ya sabes, cada Sprint inicia con un Sprint Planning donde se asignan las prioridades para el equipo de trabajo basado en las necesidades de la empresa.
El mantener el Daily Sprint permite afinar el modelado y evaluación del proyecto de Business Analytics ajustándolo al Sprint Goal.
Estas reuniones internas y externas ayudan a la mejor comprensión de los costos relacionados con cada esfuerzo aplicado hacia el cambio de prioridades y/o de contexto.
2. Definición clara de los entregables y plazos de entrega para cada una de las tareas.
Los proyectos de Business Analytics siguen enfrentando la problemática de enfoque del producto final.
Por eso, el uso de Scrum combinado con CRISP–DM evita que se descarrile ese enfoque y se logre el objetivo propuesto efectivamente.
3. Demos y retrospectivas al final de cada sprint.
El Sprint Review y el Sprint Retrospective permiten evaluar cada meta conseguida, así como las ideas planteadas y aceptadas, para contemplarlas como opciones de análisis y mejoras con vista al próximo Sprint.
De esta forma, el despliegue del CRISP-DM que se haga como resultado final del proyecto, contemple el crecimiento del equipo y la satisfacción del entregable como producto final.
Relación entre CRISP-DM y Scrum.
Fuente: Hiberus
La idea es que cada fase de Scrum se integre con su respectiva de CRISP-DM de modo que pueda crear la sinergia necesaria en el desarrollo del modelo más efectivo de Business Analytics para la empresa.
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