Metodología MAMBO

Cómo hablamos en el post anterior, MAMBO es una metodología para proyectos de Big Data Analytics con una gran aceptación, cuyo nombre se debe a que se basa en cinco pasos (como el famoso baile), cuyos títulos coinciden con las iniciales.

Un simple paso (o movimiento de baile) por si solo no sirve para nada, pero junto y realizados de forma secuencial sin pasar al siguiente hasta tener completado el actual, ofrecen una metodología eficaz para desarrollar cualquier proyecto de Big Data dentro de la empresa.

Recordemos el diagrama del método MAMBO

(M)editar Sobre el Negocio

El primer paso es primordial. El equipo de trabajo debe comprender a la perfección el contexto en el que se desenvuelve la empresa. Se debe evaluar todo lo que el proyecto necesita, qué recursos precisa, qué tecnología se va a utilizar, de qué tiempo disponemos, qué datos vamos a necesitar, etc.

Tenemos que formular el problema de negocio como un asunto analítico que se pueda dividir en fases permitiendo así la formulación de hipótesis para testearlas y aprender con los datos. Podemos dispones de unos datos excelentes y unos potentes análisis, pero si no sabemos qué preguntas tenemos que responder, nuestro trabajo será inútil.

(A)dquirir los Datos

Es el momento de preguntarse si tenemos los datos que necesitamos para responder a las preguntas planteadas… y más importante aún, ¿tienen esos datos la calidad que necesitamos?

En esta etapa necesitamos extraer, cargar y transformar los datos (ELT) para poder trabajar en el proyecto, familiarizándonos con ellos y comprobando si tenemos la base correcta para pasar al siguiente paso.

(M)anejar los Datos

Trataremos los datos y determinaremos los métodos, técnicas y workflow a realizar. En este paso limpiaremos los datos de impurezas y eliminaremos los datos mal grabados o los valores extremos que puedan distorsionar la realidad.

Dentro del equipo de Big Data, los científicos de datos son los encargados de esta labor, y darán el paso a los analistas de datos en el paso siguiente.

(B)uscar en los Datos

Los analistas entran en juego para ofrecer respuestas a las preguntas que dieron origen al proyecto, buscando en los datos para predecir y recomendar las acciones a llevar a cabo.

Los analistas se deben centrar en la búsqueda de insights, cuantificando el valor de negocio y desarrollando una narrativa para resumir y visualizar el resultado.

(O)rdenar y Visualizar

En esta última fase el equipo deberá confirmar los resultados y comunicar de forma visual a la empresa los insights. La mayoría de las veces, el equipo de Big Data se queda en el paso anterior, es decir, presentan a la empresa ingentes cantidades de información en tablas y gráficos con difícil interpretación. Muchas oportunidades se pierden por el hecho de no sentarse delante de los datos, analizarlos a fondo y realizar las conexiones que los datos nos proporcionan.

Una vez que los datos se han recopilado, procesado y entendido, es el momento de proporcionar acciones a la empresa y transmitir el conocimiento adquirido. Es la parte más importante y más delicada de todo el proceso.

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