# ¿Por qué los proyectos de datos fallan?

Episodio de [Klustomer Podcast](https://escuchario.semeescucha.es/podcast/klustomer-podcast).

- Publicado: 17 de marzo de 2021
- Duración: 20 min
- Temporada 2021, episodio 4
- Audio: https://anchor.fm/s/4fa5efd4/podcast/play/29234705/https%3A%2F%2Fd3ctxlq1ktw2nl.cloudfront.net%2Fstaging%2F2021-03-17%2Fabe1648e3d41eef3a3a3218bd6e307d8.m4a
- Página: https://escuchario.semeescucha.es/podcast/klustomer-podcast/episodio/5057767-por-que-los-proyectos-de-datos-fallan

## Sobre este episodio

En este Episodio nos dimos a la tarea de contar una historia al rededor de una de las 3 causas más comunes por las cuales los proyectos de datos y en específico de ciencia de datos fallan. Nos referimos a "Empezar con una modelo demasiado ambicioso". Es decir, que deseamos que nuestro modelo matemático y estadístico resuelva la mayoría de preguntas o su alcance sobrepase nuestras capacidades técnicas para desarrollarlo. Finalmente de dejamos las siguiente sugerencias para evitar que esto suceda: Buscar un aliado en aquellos aspectos para mejorar (Mentor de datos) Empieza con un caso de uso detallado / De poco a mucho y de forma incremental (objetivo específico) Define alcances reales (no tan optimistas) Verifica las capacidades de tu equipo (tanto técnicas como de infraestructura) Recuerda: "Las empresas que utilizan los datos para tomar decisiones tienen que estar dispuestas a la incertidumbre" Para más información sobre estos temas u otros, visítanos en: www.brita.mx www.klustomer.com www.grupoperti.com.mx #marketingAnalytics #marketingIntelligence #Cienciadedatos #DataScience #BigData #DataViz #BigDataAnalytics #InteligenciaArtificial #AI #InteligenciaArtificialEnMarketing #klustomer #BRITA #MachineLearning

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