Adaptación de estándares de dirección de proyectos particularizados para la minería de datos

Abstract

Hoy en día el campo de la minería y el análisis de datos se encuentra en auge. Cada vez más organizaciones recurren a la minería de datos para obtener ventajas sobre sus competidores, situación que se ve reflejada por el aumento de la contratación de personal especializado por parte de las empresas, independientemente de su área de negocio, así como por el caudal de dinero movido por la industria especializada. Este auge del sector contrasta con el estancamiento de las metodología de gestión de proyectos de minería de datos, las cuales más de 20 años sin sufrir cambios significativos, a pesar de los cambios tecnológicos o los últimos movimientos del sector, el cual, en los últimos años, ha dejado de estar restringido a unos pocos profesionales del ramo de las “Tecnologías de la Información”, siendo adoptado por empresas de los sectores más diversos, extendiéndose por todas las áreas departamentales de las organizaciones y gracias a los cambios tecnológicos, estas técnicas de gestión de datos han pasado incluso a tener aceptación por profesionales no específicos del sector. Teniendo en cuenta que todos los datos indican que esta tendencia está en aumento parece, por tanto, conveniente revisar la vigencia de las metodologías tradicionales de gestión de proyectos de minería y análisis de datos, con el fin de identificar sus debilidades y fortalezas, así como de verificar su vigencia en el marco actual. A través del presente Trabajo de Final de Máster recorreremos las Metodologías de Dirección de Proyectos de Minería de Datos más empleadas, analizando sus debilidades, fortalezas y puntos de mejora, enumeraremos los intentos que se han dado por parte de los investigadores del ramo con el fin de dar solución a estas debilidades y propondremos aquellas técnicas que creemos pueden ser más exitosas para dar solución a las mismas. Finalmente propondremos una metodología que esperamos pueda dar solución a las debilidades encontradas en la gestión tradicional de los proyectos de minería de datos