Dirección General de Aeronáutica Civil (DGAC): Intro al Agile Data Science LifeCycle (ADSLC) como socio interno

Implementación de ADSLC (Agile Data Science Lifecycle) al caso DGAC.

Intro:

La ciencia de datos no funciona muy bien con los ciclos de vida de los procesos existentes. No es suficiente como un software para adaptarse al ADSLC, y el proceso de minería de datos de CRISP-DM es un poco demasiado rígido. Eso no significa que un equipo de ciencia de datos deba funcionar de la manera que se sienta bien. Hay un valor real en estos ciclos de vida. Un valor es que te da un mapa de alto nivel de hacia dónde te diriges. Esto es realmente útil cuando estás comenzando un equipo de ciencia de datos. Obtienes una idea general del camino a seguir, por lo que puedes comenzar pensando en el final.

El peligro con el ciclo de vida es que se convierte en el foco principal del trabajo. Desea utilizar el ciclo de vida como un vehículo para una mejor ciencia de datos. No desea seguir el proceso por el solo hecho de seguir el proceso. Un buen ciclo de vida debería ser como una barandilla. Quieres pensar que está ahí cuando subes y bajas las escaleras. No quieres aferrarte a él en cada paso. Después de un tiempo, ni siquiera deberías notar que está allí.

Para proyectos de ciencia de datos, puede usar ADSLC. Este marco de proceso es liviano y menos rígido. ADSLC tiene seis pasos, como se muestra en la Figura abajo y se discuten con más detalle en las siguientes secciones. Este ciclo de vida se basa libremente en el método científico.

Identificar

Como equipo de ciencia de datos, comience por identificar los roles clave en su historia. Al final, quieres poder contar una historia interesante con tus datos. La mejor manera de comenzar una historia es identificar jugadores clave. Piénselo como una escena en una obra de teatro. 

¿Quién entra al procedimiento? 

¿Quién es/son los personaje(s) principale(s) o protagonista(s)? 

¿Hay una historia de fondo que ayude a dar sentido a sus acciones?

Volvamos a al caso de DGAC: Guía DE TRABAJO/ MANUAL DE OPERACIONES (Procedimiento de Inspección)

¿Quiénes son tus inspectores clave? 

Ahí está el inspector. Tal vez el inspector tiene un compañero que influye en sus hábitos de procedimientos. Tal vez la pareja de tu inspector sea un médico, un blogger o un entrenador. Cada uno de estos jugadores podría ser parte de tu historia de ciencia de datos.

Pregunta

Después de que hayas identificado a tus inspectores clave, puedes hacer algunas preguntas interesantes. El liderazgo de investigación de su equipo podría comenzar preguntando: “¿Hay algún bloguero que influya en su inspector?”. Quizás el líder inspector juegue un papel importante al influir en lo que se focalizan sus inspectores. Podrían preguntar: “¿Los inspectores de seguridad aeronáutica recomiendan nuestros productos o similares a nivel global?” Estas preguntas son un primer paso clave para explorar sus datos. Recuerde que la ciencia de datos es experimental y exploratoria. Cuando comienzas con una buena pregunta, es más probable que tengas una investigación interesante.

Fase de Investigación

El analista de datos quiere trabajar estrechamente con el equipo para tratar de encontrar algunas estrategias para investigar las preguntas. El equipo decide explorar la relación entre los inspectores y sus colegas. Aquí, el líder de investigación le preguntaría al analista de datos cómo podrían obtener esta información.

¿Cómo puede determinar si alguien es un inspector activo según los datos del los sitios web y herramientas analíticas actuales? Tal vez podría enviar información de encontrar un colega al mismo código postal. El analista de datos podría intentar hacer una referencia cruzada de los datos del inspector con personas que son amigos en los sitios de redes sociales. Si el analista de datos no puede investigar esta pregunta, el equipo podría idear estrategias para el futuro. Tal vez el sitio web y herramientas de analítica deberían crear una promoción especial para transformar inspectores en socios que cooperan revelando puntos débiles de los procesos críticos. (similar a métodos ingeniería social para extraer información de “key stake holders”)

Resultados

Después de tener su tema de investigación, desea crear sus primeros informes. Estos resultados son para el equipo. Deben ser rápidos y sucios. Con suerte, su equipo de ciencia de datos responderá muchas preguntas y muchos informes. La mayoría de estos serán trapos. Podrían ser interesantes, pero no lo suficientemente interesantes como para seguir explorando. No desea que su analista de datos pase demasiado tiempo perfeccionando los resultados.

Visión

Finalmente, su equipo de ciencia de datos debe observar los resultados para ver si hay ideas interesantes. Tal vez los datos sugieren que la mayoría de sus clientes se ejecutan con socios. Esa idea puede ser muy valiosa para el equipo de marketing.

Aprender

Al final, su equipo combinará un montón de estas ideas y tratará de crear conocimiento organizacional. Es aquí donde su equipo contará la historia del inspector (usuario). Es posible que desee utilizar visualizaciones de datos para respaldar su historia. Este nuevo conocimiento es lo que realmente agrega valor al resto de la organización. Si cuenta una historia convincente, puede cambiar la forma en que su organización ve sus negocios.

***Bonus por leer hasta aquí “Looping a través de preguntas”***

Creando un tablero de preguntas

Cuando trabajas en tu equipo de ciencia de datos, tu líder de investigación es responsable de generar preguntas interesantes. Proponer buenas preguntas no es una tarea fácil. Una buena pregunta puede generar mucha información nueva y obligar a las personas a reconsiderar su trabajo. Es por eso que la mayoría de las organizaciones tienden a evitar las buenas preguntas. Cuando tiene una buena pregunta, puede causar cierta irritación. Estás casi ansioso por encontrar la mejor respuesta. Eso puede llevar a mucho más trabajo y, a veces, a más preguntas.

Incluso hoy en día, la mayoría de las organizaciones aún tratan de enfocarse en mejorar lo que saben. Piensan que si pueden optimizar, siempre estarán por delante de competidores más nuevos. Una buena pregunta a menudo puede sacudir estos planes bien ordenados. Las buenas preguntas tienen una tendencia a romper la predictibilidad y pueden convertir un conjunto bien ordenado de objetivos en una pregunta abierta.

Es responsabilidad del líder de la investigación es romper este proceso bien ordenado e inyectar algo de exploración y experimentación. Una de las mejores herramientas que un líder de investigación puede usar es un tablero de preguntas. Un tablero de preguntas suele ser una gran pizarra blanca llena de notas adhesivas, generalmente colocada cerca del equipo de ciencia de datos. Debería haber mucho espacio con nuevas preguntas y una pequeña pila de notas adhesivas en una de las esquinas. Es posible que desee crear una flecha grande que apunte hacia abajo a la pila de notas adhesivas. Algunos equipos agregarán el título “Hacer una pregunta”.

El tablero de preguntas se usa para solicitar preguntas. El líder de la investigación dirige las preguntas, lo que no significa que él o ella las descubra todas. Debe ser una combinación de sus propias ideas, las preguntas del equipo de ciencia de datos y las preguntas abiertas del resto de la organización.

El panel de preguntas debe ser abierto e invitador. Intenta que se vea lo más seductor posible. Desea que cualquiera pueda caminar, tomar una nota adhesiva y crear una pregunta rápida. Haga un esfuerzo para mantenerlo alegre y divertido. Algunos equipos incluso lo hacen casi como un juego. Ponen un gran tazón de caramelo al lado del tablero de preguntas o imprimen un letrero que dice: “Haga una pregunta y gane un premio”.

El tablero de preguntas también ayuda a todos en la organización a comprender el propósito del equipo de ciencia de datos. Cuando su equipo de ciencia de datos realiza la presentación de la narración, las personas suelen reconocer sus propias preguntas y es más probable que formulen preguntas en el futuro. Incluso pueden alentar a sus compañeros de trabajo a hacer preguntas también.

Nunca puedes tener demasiadas preguntas. El líder de investigación trabaja con el resto del equipo para priorizar las ideas más interesantes. Si logra que su organización use el pizarrón, se ve un poco como un espacio de búsqueda tridimensional. Puedes ver patrones en lo que la gente pregunta. El pizarrón en sí misma se convierte en otra fuente de datos.

Una vez trabajé para una organización que colocó un tablero de preguntas en la esquina al lado del equipo de ciencia de datos. Al principio, fue solo una curiosidad. La gente simplemente venía y lo leía de la misma manera que las personas se sienten atraídas por un tablero de anuncios. El equipo fue inteligente y lo puso al lado de un enfriador de agua. Después de un tiempo, aparecieron algunas nuevas preguntas en el pizarrón. Eran en su mayoría preguntas tontas y no tenían mucho valor. Aun así, el líder de investigación usó el tablero de preguntas para comunicar lo que el equipo de ciencia de datos estaba haciendo. El equipo publicó sus preguntas y continuó dando presentaciones.

Durante el verano, esta organización trajo un nuevo grupo de estudiantes internos. Durante el primer mes, los estudiantes intentaron descubrir el negocio. Siendo estudiantes, estaban un poco más cómodos haciendo preguntas. El pizarrón comenzó a llenarse con sus notas adhesivas. Algunas de las preguntas que hicieron fueron muy intuitivas. Estaban mirando el negocio desde una nueva perspectiva. Las preguntas fueron tan simples y bien estructuradas que el equipo de ciencia de datos comenzó a darles la más alta prioridad. Ayudaron al equipo a explorar el negocio de maneras nuevas e interesantes.

Si usted es el líder de investigación, asegúrese de aprovechar El pizarrón de preguntas. Es una manera simple de obtener nuevas preguntas interesantes al tiempo que comunica su progreso al resto de la organización.

Translated & Curated & by Eduardo Paolo Minguzzi on July 27st 2018 sourced from © D. Rose 2016, Data Science, DOI 10.1007/978-1-4842-2253-9_13

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