3  Introducción

3.1 ¿Quién debería de leer este libro?

En este libro buscamos dar un vista del total de los procesos a través de los cuales buscamos añadir valor a nuestras organizaciones con datos. Uno de los retos que nos enfrentamos es que ciencia de datos es fundamentalmente interdisciplinario, esto significa que un profesional de datos típicamente tiene que trabajar con diferentes áreas y niveles de su organización.

El público meta que tenemos en mente al escribir son todos aquellos que estamos trabajando dentro de un equipo de analítica, o analítica avanzada, nombres que vemos que son comunes en latino américa (a veces se llama el equipo de ciencia de datos). En nuestra experiencia estos equipos son diferentes de los equipos tradicionales de BI (business intelligence), tanto en los objetivo y alcances de sus proyectos y actividades como en su ejecución. Y con esto creemos que este libro puede ser de interés para las siguientes audiencias. ¡Ojo! Si no te reconoces en esta lista lo más probable es una omisión errónea nuestra, si ya lo tienes en la mano (o en pantalla) probablemente es de interés para ti.

En muchos casos un área de analítica avanzada inicia con un profesional en la organización que tuvo una buena idea y logró implementar una solución con datos. Muchas veces esta primera iteración es el resultado de mucho esfuerzo, tiempo y estudio personal enfocado en resolver un problema. Esperamos este libro ayude a que una iniciativa que lleva a un caso de éxito a un proceso que se deja anclar en la organización. Y si bien ya la organización ya llegó al punto de formar un equipo, esperamos que este libro ayude a los miembro del equipo de implementar mejores prácticas desde un inicio para así lograr repetir y mantener la generación de valor con datos.

Pensamos que probablemente estas personas pueden aprovechar este libro

• Miembros de un equipo de analítica avanzada.
• Mando y gerentes que buscan entender procesos y aprender mejores practicas para plantear a sus equipos.
• Profesionales en áreas relacionadas o que desde su posición están interactuando más con un equipo o proveedor de analítica avanzada.
• Profesionales con interés en ciencia de datos

3.2 ¿Qué provecho sacará de este libro?

Este libro es un guia practica a la implantación de DataOps. Es una guia porque tratamos de dar una secuencia de pasos que te ayuden en la implementación. DataOps no es algo que puedes comprar, es una forma de trabajar que puedes aprender y aplicar, y tratamos de tomarte de la mano para guiarte a través de los diferentes pasos para llegar al nivel de implementación que funciona para ti y tu equipo. Es práctico porque creemos que lo importante es poder aplicar los conceptos y formas de trabajar en el día a día

Esto significa que hemos tomado decisiones sobre el enfoque de este libro, donde damos ejemplo, y una ilustración del proceso completo. No pretendemos que sea la única forma de hacerlo, pero si pensamos que son los pasos fundamentales. Si bien conocemos bien metodologías como CRISP-DM, KDD, o SEMMA no los mencionamos más que aquí en este párrafo. Cada uno tiene sus merito y a veces los usamos porque un cliente lo tiene como un requisito a cumplir. Asimismo conocemos y tenemos experiencia con diferentes escuelas de gestión de proyecto como PRINCE2 y PMBOK. De todo esto hemos sacado lo mínimo requerido para trabajar de una forma organizada. Nos enfocamos en:

• Procesos
• Herramientas
• Comportamiento
• Cultura

Al final del libro tendrás a tu disposición lo necesario para gestionar proyectos de datos y equipos de profesionales co-creando productos de datos. Esto va desde la concepción y comunicación del proyecto hasta la ejecución y cierre del proyecto.

3.3 ¿Qué NO aprenderá con este libro?

De lo que no vamos a hablar, más allá de mencionarlo donde sea relevante, es el análisis como tal. No hablamos de métodos de análisis, ni de de como ejecutar esos análisis de herramientas con las cuales puedes ejecutar ese análisis. No aprenderás a programar, aunque en los capítulos será claro que creemos que es más fácil mantener estos procesos andando si usas herramientas que requieren programación en vez de herramientas de seleccionar y arrastrar.

3.4 Convenciones

En un libro como este hay mucho campo para ejemplos y para referencias externas. Hemos tratados de marcarlos de la siguiente forma para que sea más fácil decidir como lector si seguir ejemplo de una vez, o quizás dejarlo para una siguiente ronda de lectura.

Usamos los siguientes iconos en el texto.

Icono	Significado
🚩	Información importante
🔍	Invitación a pensar y explorar como encaja esto en tu organización (o el contexto en el cual trabajas)
💡	Ideas que pueden iluminar el uso del material en tu día a día
📦	Artefactos (materiales como como machotes y ejemplos en codigo)
📖	Información adicional (generalmente referencias a otras fuentes y autores)

3.5 Colofón

📦 El material que incluimos con este libro esta disponbile en la cuenta de Github de ixpantia. Este material, a diferencia del texto de este libro, Lo compartimos con la licencia de Apache 2.0 para que puedas usar los ejemplos sin preocupación en tu organización, siempre y cuando atribuyas los derechos de autor a ixpantia y dejes claro donde hiciste cambios propios.

https://github.com/ixpantia/gpcd

En este repositorio también puedes dejar comentarios, sugerencias y correcciones sobre el contenido del libro.