{"id":168912,"date":"2024-04-12T06:30:00","date_gmt":"2024-04-12T05:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/es\/?p=168912"},"modified":"2026-02-08T23:54:37","modified_gmt":"2026-02-08T22:54:37","slug":"los-errores-que-no-debes-cometer-si-quieres-que-tus-proyectos-de-data-science-tengan-exito","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/es\/los-errores-que-no-debes-cometer-si-quieres-que-tus-proyectos-de-data-science-tengan-exito","title":{"rendered":"Ciencia de Datos: \u00a1Los errores que no debes cometer para tener \u00e9xito en tus proyectos!"},"content":{"rendered":"<p><strong><b>La Ciencia de Datos se utiliza cada vez m\u00e1s en empresas, pero el 85% de los proyectos fallan. Descubre cu\u00e1les son las erroresa evitar en los proyectos de Ciencia de Datos<\/b><b style=\"color: var( --e-global-color-primary ); text-align: var(--text-align);\">&nbsp;y cu\u00e1les son las soluciones para llevarlos a cabo de manera exitosa&#8230;<\/b><\/strong><\/p>\n<p>En todos los sectores, las empresas se dirigen hoy d\u00eda hacia la <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/data-science-definicion-problematica-y-casos-de-uso\">Data Science<\/a> y el <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/machine-learning-definicion-funcionamiento-usos\">Aprendizaje Autom\u00e1tico<\/a>. En teor\u00eda, estas nuevas tecnolog\u00edas pueden <b>proporcionar una ventaja competitiva y estimular el crecimiento<\/b> de las organizaciones.<\/p>\n<p>Sin embargo, en la pr\u00e1ctica, la implementaci\u00f3n de la ciencia de datos a menudo resulta ser m\u00e1s dif\u00edcil de lo esperado. Seamos claros: seg\u00fan un estudio realizado por <a href=\"https:\/\/www.gartner.com\/en\/documents\/3989459\/why-data-science-projects-fail\">Gartner<\/a>, el <b>85% de los proyectos de Ciencia de Datos fracasan<\/b>.<\/p>\n<p>Igualmente, seg\u00fan un informe de <a href=\"\/\">Dimensional Research<\/a>, <b>s\u00f3lo el 4% de las empresas han logrado implementar modelos<\/b> de Aprendizaje Autom\u00e1tico en un entorno de producci\u00f3n. En un contexto econ\u00f3mico hecho a\u00fan m\u00e1s dif\u00edcil por la crisis del COVID-19, hay razones para dudar en lanzar una iniciativa de ciencia de datos en 2020.<\/p>\n<p>Sin embargo, ser\u00eda una pena perderse los <b>numerosos beneficios de la Ciencia de Datos<\/b> y del Aprendizaje Autom\u00e1tico por miedo al fracaso. De hecho, existen varios factores principales que explican este fen\u00f3meno.<\/p>\n<style>\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style>\n<h3>\u00bfPor qu\u00e9 los proyectos de Ciencia de Datos fracasan?<\/h3>\n<p>En primer lugar, muchas empresas enfrentan lo que se conoce como <b>silos de datos<\/b>. Mientras que los datos deber\u00edan ser consolidados y limpiados, a menudo est\u00e1n dispersos entre varias bases de datos en diferentes formatos no adecuados para el an\u00e1lisis.<\/p>\n<p>Adem\u00e1s, la <b>calidad y la buena gesti\u00f3n de datos<\/b> son esenciales para el \u00e9xito de un proyecto de Ciencia de Datos o IA. Desafortunadamente, la mayor\u00eda de las organizaciones no cuentan con la infraestructura de datos requerida y la calidad de sus datos es deficiente.<\/p>\n<p>La segunda causa del fracaso de los proyectos de Ciencia de Datos es la escasez de expertos. En 2018, un informe de LinkedIn revel\u00f3 una falta de m\u00e1s de 150,000 Cient\u00edficos de Datos y otros expertos <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/profesiones-del-big-data-y-competencias\">profesionales del big data<\/a> para satisfacer la demanda de las empresas.<\/p>\n<p>Un tercer problema es la <b>falta de transparencia<\/b>. Los objetivos y ambiciones de los equipos t\u00e9cnicos y de negocios divergen, y la comunicaci\u00f3n es insuficiente.<\/p>\n<p>El equipo de Ciencia de Datos, por ejemplo, se centrar\u00e1 en la precisi\u00f3n de un modelo, mientras que los gerentes se enfocar\u00e1n m\u00e1s en los beneficios financieros que aporta. Adem\u00e1s, a menudo, <b>los modelos de Aprendizaje Autom\u00e1tico funcionan como una \u00abcaja negra\u00bb<\/b> y es imposible interpretarlos.<\/p>\n<p>Finalmente, el \u00faltimo obst\u00e1culo para el \u00e9xito de los proyectos de Ciencia de Datos es <b>la comprensi\u00f3n parcial o total<\/b> de c\u00f3mo estos proyectos ser\u00e1n utilizados en producci\u00f3n. Este malentendido impide que la ciencia de datos genere un valor real para las empresas.<\/p>\n<p>El flujo de trabajo de producci\u00f3n generalmente es gestionado por los equipos de TI, y los equipos de Ciencia de Datos por lo tanto no tienen una visi\u00f3n arquitect\u00f3nica de c\u00f3mo se integrar\u00e1n sus proyectos en \u00e9l. En efecto, <b>los proyectos no proporcionan los beneficios esperados<\/b>.<\/p>\n<h3>AutoML: la automatizaci\u00f3n es la clave del \u00e9xito de los proyectos de Ciencia de Datos<\/h3>\n<p>Una de las soluciones a estos problemas es <b>la automatizaci\u00f3n de los procesos de Ciencia de Datos<\/b>. Cada vez m\u00e1s empresas recurren a esta opci\u00f3n.<\/p>\n<p>La automatizaci\u00f3n permite aumentar la transparencia y mejorar continuamente a trav\u00e9s de la iteraci\u00f3n. Las <b>plataformas AutoML<\/b> de hecho permiten automatizar las etapas iterativas para probar r\u00e1pidamente nuevas funciones o validar modelos.<\/p>\n<p>Incluso en caso de fracaso, <b>este ocurrir\u00e1 m\u00e1s r\u00e1pidamente<\/b> y, por lo tanto, sus consecuencias ser\u00e1n menos desastrosas. Las hip\u00f3tesis de fracaso se pueden probar r\u00e1pidamente y, por lo tanto, descartar de inmediato. Esto permite realizar ahorros significativos y aumentar la productividad.<\/p>\n<p>Pero m\u00e1s all\u00e1, <b>los modelos \u00abcaja blanca\u00bb<\/b> son importantes ya que ofrecen explicaciones claras de c\u00f3mo funcionan, c\u00f3mo generan predicciones y sobre las variables que los influyen. Por lo tanto, es preferible usar modelos interpretables, como los \u00e1rboles de decisi\u00f3n o los modelos lineales, que por ejemplo se encuentran dentro del \u00e1mbito del <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/deep-learning-definicion\">Deep Learning<\/a>.<\/p>\n<p>En resumen, <b>la automatizaci\u00f3n de la Ciencia de Datos permite ahorrar tiempo<\/b>, desarrollar y desplegar r\u00e1pidamente y realizar ajustes con facilidad. Los modelos de Aprendizaje Autom\u00e1tico pueden ser modificados con los \u00faltimos datos disponibles, y las empresas pueden explorar m\u00e1s fuentes de datos.<\/p>\n<p><iframe title=\"Automatic Machine Learning\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/jn-22XyKsgo?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe><\/p>\n<p>En conclusi\u00f3n, <b>las herramientas AutoML permiten llevar a cabo proyectos de Ciencia de Datos de forma exitosa<\/b> sin tener que contratar expertos adicionales. Descubre todo lo que necesitas saber sobre la automatizaci\u00f3n de la ciencia de datos y los 10 errores que no debes cometer para la calidad de los datos.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/nuestros-cursos-de-data\"><br \/>\nFormaci\u00f3n en Ciencia de Datos<br \/>\n<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La Ciencia de Datos se utiliza cada vez m\u00e1s en empresas, pero el 85% de los proyectos fallan. 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