Uno de los desafíos más importantes presentes en la gestión de proyectos es la variedad de formas en que se puede gestionar y manejar un proyecto. Con diferentes equipos, puede que sea necesario adoptar varias metodologías diferentes para obtener el resultado más eficiente para su equipo.

Cuando las empresas contemporáneas están cada vez más impulsadas por los datos, los gerentes de proyectos deben comprender cómo puede unirse la intersección entre los miembros del equipo, los datos y las estrategias. A veces, se supone que el papel de la ciencia de datos y la gestión de proyectos es prácticamente el mismo: si bien los datos pueden ayudar a fundamentar las decisiones, no suele ser un campo que ejecute proyectos exclusivamente.

Independientemente de si es un científico de datos experimentado o un estudiante que completa una Master en Gestión de Proyectos, se deben comprender bien las diferencias entre ciencia de datos y gestión de proyectos antes de emprender cualquier proyecto importante. Tomémonos un momento para explorar cómo los datos pueden complementar las metodologías de proyectos contemporáneas para obtener el mejor resultado práctico de un proyecto con los datos disponibles.

Toma de decisiones basada en datos – Transformando proyectos

La introducción de la recopilación de datos modernos a través de sistemas digitales ha transformado cada vez más la forma en que se pueden utilizar los datos para informar la toma de decisiones. Tomemos, por ejemplo, el Censo, una encuesta demográfica nacional realizada cada cinco años por la Oficina de Estadísticas de Australia. Inicialmente tabulado utilizando equipos mecánicos, ha evolucionado con la introducción de tecnología informática en 1966 a una participación cada vez mayor en el Censo en línea en la era actual.

La forma en que se recopilan, almacenan y analizan los datos puede ayudar a transformar la forma en que se planifican e implementan los proyectos. En lugar de esperar varios años para adoptar un plan, los equipos expertos en ciencia de datos utilizan su conocimiento para brindar información rápida, significativa y útil a los gerentes de proyectos, ayudando a alinear las prioridades con los datos disponibles y conocidos.

Etapas clave del ciclo de vida de la ciencia de datos

Hay una serie de etapas que son esenciales para el ciclo de vida de cualquier proyecto de ciencia de datos. Después de todo, si bien los datos son útiles, es importante que se extraiga el significado de las entradas de datos sin procesar. Con un estimado 120 mil millones de terabytes de datos generados anualmente, según los últimos informes, es importante comprender que los datos sin procesar, por sí solos, no son particularmente útiles sin algún tipo de análisis.

Tres etapas clave del ciclo de vida de la ciencia de datos incluyen la extracción, limpieza y exploración de datos. Estos procesos son vitales para cualquier proyecto de ciencia de datos, y omitir cualquiera de estos pasos puede ser potencialmente peligroso al emprender proyectos de datos.

En primer lugar, la minería de datos requiere una comprensión de los requisitos operativos para profundizar en posibles fuentes de datos. Por ejemplo, un proyecto que busca comprender el desempeño relativo de un programa de envío por correo puede buscar recopilar información sobre el correo devuelto, los pagos de los clientes contactados, así como información financiera, como el costo de enviar por correo o devolver un folleto.

La limpieza de datos es otra etapa crucial del ciclo de vida de la ciencia de datos. Los datos por sí solos pueden estar sin procesar y desordenados; por ejemplo, una fuente de datos con direcciones puede incluir datos estructurados en formatos diferentes o históricos, lo que significa que cualquier exploración realizada sin limpiar primero la estructura de los datos podría ser potencialmente engañosa o errónea.

Una vez que se llevan a cabo la extracción y limpieza de datos, se debe realizar una exploración exhaustiva de los datos. Los resultados basados ​​en datos no se obtienen de inmediato; a veces pueden llevar días o incluso semanas profundizar en los datos para comprender cómo se relacionan. Los resultados encontrados en esta etapa de descubrimiento se pueden utilizar para informar investigaciones adicionales y complementar la fase de diseño de ejecución del proyecto.

Metodologías comunes de gestión de proyectos

Existen muchas metodologías diferentes de gestión de proyectos. Los métodos tradicionales como el método de la cascada son bien conocidos. Sin embargo, metodologías más recientes, como el método ágil, han ganado importancia en los últimos años como una forma de evolucionar la forma en que se gestionan los proyectos, en consonancia con una mejor disponibilidad de datos.

Una metodología de desarrollo común en proyectos se conoce como metodología en cascada. Esta estrategia ortodoxa, común en el desarrollo de software, implica un proceso de cinco pasos (Requisitos, Diseño, Implementación, Pruebas, Despliegue) donde los pasos se toman de forma secuencial. Si bien esto puede resultar útil para algunos proyectos, a veces se considera difícil de gestionar cuando se trabaja con proyectos respaldados por datos.

Una metodología contemporánea que aparece comúnmente cuando se trabaja con datos en rápida evolución se conoce como metodología ágil. Este método permite un reposicionamiento rápido a medida que cambian los requisitos corporativos y, por lo general, se considera la mejor práctica cuando se trabaja en proyectos que requieren cambios o ajustes constantes para gestionar las necesidades comerciales.
La intersección de la gestión de proyectos y la ciencia de datos
La gestión de proyectos y la ciencia de datos pueden cruzarse de maneras interesantes: al igual que Ouroboros, la relación cada vez más simbiótica entre la gestión de proyectos y la ciencia de datos puede hacer que uno se pregunte cuál fue el primero.

Para el líder de proyecto experto, ser capaz de comprender qué combinación de metodología de proyecto y estrategia de ciencia de datos es mejor puede ser de gran ayuda para informar la toma de decisiones estratégicas. Esto, a su vez, puede ayudar a alinear los objetivos actuales o futuros del proyecto, transformando la gestión de proyectos de una dependencia exclusiva de los requisitos del negocio a algo mucho más fluido y versátil. Con la gestión de datos y proyectos tan estrechamente entrelazados, es emocionante imaginar qué unirán estos dos roles en los próximos años.

Crédito de la imagen destacada: kjpargeter/Freepik.

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• Fuente: https://dataconomy.com/2023/12/21/data-science-and-project-management-methodologies-what-you-need-to-know/