La metodología CRISP-DM (CRoss-Industry Standard Process for Data Mining) fue creada en 1996 por un consorcio de empresas, incluyendo DaimlerChrysler, SPSS y NCR, y se ha convertido en el estándar de facto para proyectos de minería de datos y ciencia de datos. Desde su formalización en el año 2000, CRISP-DM ha sido ampliamente adoptada y adaptada para diversos proyectos, convirtiéndose en una guía esencial para profesionales del campo. Esta metodología proporciona un enfoque estructurado y detallado para extraer valor de los datos y ha sido una herramienta fundamental en la planificación y ejecución de proyectos de análisis de datos en múltiples industrias.

Fases de la metodología CRISP-DM

CRISP-DM se divide en seis fases iterativas, cada una con tareas específicas que ayudan a estructurar y gestionar proyectos de ciencia de datos de manera eficiente.

• Entendimiento del negocio
  • Objetivos del negocio: Comprender los objetivos y requisitos del cliente.
  • Evaluación de la situación: Recopilar información detallada sobre recursos y restricciones.
  • Objetivos de minería de datos: Traducir los objetivos del negocio en metas técnicas.
  • Plan de proyecto: Desarrollar un plan preliminar para alcanzar los objetivos.
• Comprensión de los datos
  • Recopilación de datos iniciales: Obtener y organizar los datos necesarios.
  • Descripción de los datos: Examinar las propiedades generales de los datos.
  • Exploración de datos: Realizar análisis exploratorios para obtener primeras impresiones.
  • Verificación de la calidad de los datos: Evaluar la calidad y la completitud de los datos.
• Preparación de los datos
  • Selección de datos: Decidir qué datos usar para el análisis.
  • Limpieza de datos: Corregir errores y gestionar valores faltantes.
  • Construcción de datos: Crear atributos derivados y transformar datos según sea necesario.
  • Integración de datos: Combinar datos de diferentes fuentes.
  • Formateo de datos: Ajustar el formato de los datos para las herramientas de modelado.
• Modelado
  • Selección de la técnica de modelado: Elegir la técnica adecuada según el problema.
  • Diseño de pruebas: Establecer procedimientos para evaluar la calidad del modelo.
  • Construcción del modelo: Aplicar técnicas de modelado para crear modelos predictivos.
  • Evaluación del modelo: Evaluar el rendimiento y ajustar parámetros si es necesario.
• Evaluación
  • Evaluación de resultados: Asegurarse de que el modelo cumple con los objetivos del negocio.
  • Revisión del proceso: Revisar todo el proceso para identificar mejoras y lecciones aprendidas.
  • Determinación de los siguientes pasos: Decidir si se necesita iterar nuevamente o desplegar el modelo.
• Despliegue
  • Planificación del despliegue: Establecer una estrategia para integrar el modelo en el negocio.
  • Planificación del monitoreo y mantenimiento: Crear un plan para el mantenimiento del modelo.
  • Producción del informe final: Documentar todo el proceso y los resultados.
  • Revisión del proyecto: Evaluar el éxito del proyecto y capturar experiencias para futuros proyectos.

Limitaciones y adaptaciones de CRISP-DM

Aunque CRISP-DM ha sido una guía invaluable, presenta algunas limitaciones en proyectos modernos de ciencia de datos. Inicialmente diseñada para objetivos claros y definidos, puede requerir adaptaciones para abordar proyectos exploratorios o aquellos que involucran grandes volúmenes de datos heterogéneos. Además, no cubre exhaustivamente aspectos de gobernanza de datos y desarrollo de productos basados en datos, como la gestión de la privacidad, la seguridad, y la implementación de sistemas en tiempo real.

Adicionalmente, CRISP-DM está muy orientada a proyectos de Machine Learning (ML) y Deep Learning (DL), pero no tanto a proyectos de IA Generativa y Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN). Para estos últimos, es necesario desarrollar nuevas metodologías que aborden los desafíos únicos que presentan, como la generación de contenido, la interacción avanzada con usuarios y la integración fluida en procesos de negocio. La IA Generativa, en particular, requiere estrategias específicas para su despliegue y mantenimiento, asegurando que las soluciones sean robustas, éticas y alineadas con los objetivos del negocio.

Conclusiones

CRISP-DM sigue siendo una metodología robusta y útil para la mayoría de los proyectos de ciencia de datos. Su enfoque estructurado y secuencial ayuda a los equipos a planificar y ejecutar proyectos de manera eficiente, facilitando la comunicación con los clientes y la gestión de expectativas. Sin embargo, es crucial adaptar sus fases y tareas a las necesidades específicas de cada proyecto, especialmente en contextos más flexibles y exploratorios. Además, la evolución de la IA Generativa y el PLN requiere el desarrollo de nuevas metodologías que faciliten su integración en los procesos de negocio de las compañías, garantizando resultados efectivos y sostenibles.

Referencias

• Chapman, P., Clinton, J., Kerber, R., Khabaza, T., Reinartz, T., Shearer, C., & Wirth, R. (2000). “CRISP-DM 1.0: Step-by-step data mining guide.”
• IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. “CRISP-DM Twenty Years Later: From Data Mining Processes to Data Science Trajectories.”
• KDNuggets Poll. “What main methodology are you using for your analytics, data mining, or data science projects?”

Autor José Antonio García Ureña

• Web
|
• LinkedIn
|
• More Posts(7)