ASUM - DM
Analytics Solutions Unified Method
Integrantes:
• Ángeles de la Cruz, Manuel • Chuan Mendez, Eder Alonso • Horna Aguirre, José Martín • Moron Merino, Elton Alejandro • Unsihuay Sanchez, Werner Joseps
Ciclo de vida del proyecto
Ciclo Generico
Operar y Optimizar
Despliegue
Analizar - Diseñar - Configurar y Construir
Planificar
Iniciar
Ejecutar
Cierre
Gestión de Proyectos
Transferencia de conocimiento analítico
Evaluar el nivel de preparación
Preparar los datos
Monitoreo
Comprender el Negocio
Construir el Modelo
Analítica
Evaluar el Modelo
Comprender los datos
Desplegar Solución
Definir plan de Despliegue
Validar y probar en ambiente QA
Operar, Optimizar y Mejorar
Transferencia de conocimiento Operacional
Diseñar y validar la infraestructura
Dar Soporte a Usuarios
Diseñar estrategia de pruebas operacionales
Preparar para mantenimiento
Infraestructura y Operaciones
Gestionar Infraestructura
Planear y establecer ambientes
Traspaso a departamento de Soporte
Lanzamiento
Ciclo de Vida
Roles en ASUM - DM
Usuarios del sistema clave del cliente
Administrador de base de datos del cliente
Administrador de aplicaciones de cliente
Patrocinador de negocio del cliente
Analista de datos del cliente
+ info
+ info
+ info
+ info
+ info
ASUM-DM de IBM se basa en la metodología CRISP-DM y hace énfasis en las nuevas prácticas en la ciencia de datos como el uso de volúmenes de datos muy grandes, la incorporación de análisis de texto, en el modelado predictivo y la automatización de algunos procesos
Roles en ASUM - DM
Partes interesadas del cliente
Administrador de seguridad del cliente
Administrador de red de clientes
Experto en la materia del cliente
Gerente de proyecto del cliente
Administrador de herramientas del cliente
Gerente de Soporte del Cliente
Arquitecto Empresarial
Data Miner/Data Scientist
Gerente de Proyecto SPSS
GESTIÓN DE PROYECTOS
Preparar los datos (los cuales deben estar acorde según la comprensión de los datos y el negocio) para la minería de datos.
Construir los datos
Seleccionar datos
Limpieza de datos
Crear informe de preparación de datos
Formatear datos
Integrar los datos
Diseñar estrategia de pruebas operacionales
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Arquitecto Empresarial (DATA ENGINEER) -Data Miner/Data Scientis (DATA SCIENTIST) -Usuarios del sistema clave del cliente (DATA SAVY)
Analista de datos del cliente
Evaluar la calidad de los datos de origen y preparar especificaciones de limpieza de datos para el proceso ETL.
- A-D-C&C > Comprender los datos > Analista de datos del cliente
- A-D-C&C > Preparar datos > Analista de datos del cliente
- A-D-C&C > Validar y Probar en Entorno de Control de Calidad > Analista de Datos del Cliente
Gerente de Proyecto del Cliente
Garantizar la utilización eficiente del tiempo y los recursos y hacer avanzar el proyecto día a día.
Liderar los recursos del cliente y participar en elementos de la gestión de proyectos.
- Entender el negocio
- Definir enfoque de implementación
- Validar y probar en un entorno de control de calidad
Gerente de Soporte del Cliente
Ayuda a los usuarios con problemas de funcionalidad, problemas técnicos y solución de problemas.
Garantiza que solución se esté ejecutando de manera eficiente después de la implementación.
- Preparar a operaciones para el mantenimiento continuo
- Entregar solución a operaciones
- Operar, optimizar y mejorar el sistema
- Apoyar a la comunidad de usuarios finales
Esta actividad se puede desglosar en varias tareas con el fin de que los Developers pueda trabajar colaborativamente, las tareas a realizar serían:
- Elección de técnica de modelado.
- Desarrollo del modelo.
- Diseñar pruebas.
Transferencia de conocimiento analítico
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Data Miner/Data Scientist (DATA SCIENTIST) -Usuarios del sistema clave del cliente (DATA SAVY)
Establecer la estrategia de prueba para el flujo operativo del proyecto y cómo se realizarán y ejecutarán las pruebas de rendimiento, sistema y UAT y creará planes de prueba que se actualizarán a medida que avance el proyecto.
Identificar y acordar planes de prueba
Identificar y acordar planes de prueba
Orientar y educar al cliente sobre el aspecto no analítico de la solución para que la solución pueda ejecutarse de manera efectiva y eficiente.
Orientar y transferir conocimientos al equipo operativo del proyecto del cliente.
Poner en marcha la solución y comunicar a la comunidad de usuarios finales y a las partes interesadas que la solución está activa y revisar el lanzamiento para recopilar las lecciones aprendidas y los éxitos.
Implementar el plan de comunicación de lanzamiento
Revisión de lanzamiento
Poner en marcha
Determinar y describir cómo se trasladará la solución a todos los usuarios.
Crear plan de implementación
Operar, Optimizar y Mejorar
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Administrador de aplicaciones de cliente (OP ENGINEER) -Administrador de seguridad del cliente (DATA ENGINEER) -Administrador de base de datos de cliente (DATA ENGINEER) -Gerente de Soporte del Cliente (OP ENGINEER)
Desplegar Solución
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Arquitecto Empresarial (DATA ENGINEER) -Administrador de seguridad del cliente (DATA ENGINEER) -Administrador de base de datos de cliente (DATA ENGINEER) -Administrador de herramientas del cliente (DATA ENGINEER) -Administrador de red del cliente (DATA ENGINEER) -Usuarios del sistema clave del cliente (DATA SAVY) -Data Miner/Data Scientist (DATA SCIENTIST)
Validar y probar en ambiente QA
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Data Miner/Data Scientist (DATA SCIENTIST) -Gerente de Proyecto del Cliente -Arquitecto Empresarial (DATA ENGINEER) -Gerente de Proyecto SPSS (TECH RESEARCH) -Administrador de seguridad del cliente (DATA ENGINEER) -Usuarios del sistema clave del cliente (DATA SAVY) -Administrador de base de datos de cliente (DATA ENGINEER) -Analista de datos del cliente (DATA ENGINEER)
Definir plan de Despliegue
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Data Miner/Data Scientist (DATA SCIENTIST) -Gerente de Proyecto del Cliente -Arquitecto Empresarial (DATA ENGINEER) -Gerente de Proyecto SPSS (TECH RESEARCH)
Realizar actividades posteriores al lanzamiento para apoyar a la comunidad de usuarios finales.
Administrar recursos de la mesa de ayuda
Administrar las operaciones de la mesa de ayuda
Gestionar la comunicación
Administrar problemas
Comprender el Negocio
La comprensión del negocio es esencial para definir los elementos del Product Backlog. Durante la planificación del Sprint, el equipo trabajaría en estrecha colaboración con los stakeholders para priorizar y refinar los elementos del backlog. Esto garantiza que el equipo esté enfocado en la entrega de valor empresarial desde el principio.
Asegurar que todas las funciones y actividades de soporte estén implementadas antes de implementar la solución.
Establecer un cronograma para el soporte de guardia
Programar actividades de mantenimiento para el entorno de producción.
Programar actividades de seguimiento para el entorno de producción
Lanzamiento
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Arquitecto Empresarial (DATA ENGINEER) -Usuarios del sistema clave del cliente (DATA SAVY) -Data Miner/Data Scientist (DATA SCIENTIST) -Gerente de Proyecto del Cliente -Gerente de Proyecto SPSS (TECH RESEARCH)
Diseñar la arquitectura de los entornos y las estrategias de autenticación y autorización.
Diseño de infraestructura de seguridad
Diseño de infraestructura técnica
- Diseño de arquitectura de entornos analíticos, de control de calidad y de producción.
- Validar infraestructura técnica
- Estrategias de autenticación y autorización de diseño
- Documentar el modelo de seguridad y validarlo con las partes interesadas
Cliente experto en la materia
Proporciona conocimiento empresarial sobre datos, procesos y requisitos. Ayuda a los directivos a alinear los valores empresariales y personales con una visión estratégica.
- Comprension del negocio
- Comprension de los datos
- Determinar los objetivos de la mineria de datos (Sop)
Transferencia de conocimiento analítico
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Data Miner/Data Scientist (DATA SCIENTIST) -Usuarios del sistema clave del cliente (DATA SAVY)
Obtener el modelo o modelos que respondan satisfactoriamente las necesidades de la organización.
Seleccionar técnicas de modelado
Generar diseño de prueba
Construir modelo
Evaluar modelo
Configurar los entornos analítico, de control de calidad y de producción según el diseño y los requisitos en el sitio o en la nube. Eliminar lo que no corresponda.
Configurar entornos en la nube
Configurar entornos en el sitio
Patrocinador de negocio del cliente
Dirigir y apoyar estratégicamente el proyecto general y establecer prioridades
- A-D-C&C > Entender el negocio > Determinar los objetivos comerciales > Patrocinador comercial del cliente
- A-D-C&C > Entender el negocio > Evaluar la situación > Patrocinador del negocio del cliente
- Implementar > Preparar para el cierre del proyecto > Crear informe final > Patrocinador comercial del cliente
Traspaso a departamento de Soporte
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Gerente de Proyecto SPSS (TECH RESEARCH) -Gerente de Soporte del Cliente (OP RESEARCH)
Esta es la primera actividad del Sprint 1, para llegar a esta actividad ya se debe haber definido Sprint Backlog, con respecto a los datos que servirán como variables, parámetros o información que sirva para el entrenamiento del modelo. Como resultado de la actividad se debe dejar listo el dataset a trabajar.
Comprender los objetivos y requisitos del proyecto desde una perspectiva empresarial, luego convertir este conocimiento en una definición del problema de minería de datos y un plan preliminar diseñado para lograr los objetivos.
Determinar los objetivos de la minería de datos
Crear plan de proyecto
Determinar los objetivos comerciales
Crear informe de comprensión empresarial
Evaluar la situación
- Compilar los antecedentes comerciale s
- Definir objetivos comerciales
- Determinar los criterios de éxito empresarial
- Realizar un inventario de recursos
- Determinar requisitos, suposiciones y restricciones
- Considere riesgos y contingencias
- Compilar un glosario de terminología
- Realizar un análisis de costo-beneficio
Evaluar qué tan preparado está el cliente para comenzar con el proyecto.
Evaluar los diferentes factores de implementación/administrativos, factores de construcción y ubicación, factores de tecnología, fuentes de datos y factores de volúmenes que podrían afectar la implementación del proyecto e identificar soluciones para mitigar el impacto de esos factores.
EJECUCIÓN
Involucra aquellos procesos realizados para completar el trabajo definido en el plan para la dirección del proyecto a fin de satisfacer las especificaciones del mismo (convierte el plan en acción).
- Crear tareas y organizar los flujos de trabajo
- Informar a los integrantes del equipo respecto de las tareas.
- Comunicarse con los miembros del equipo, los clientes.
- Controlar la calidad de trabajo.
- Gestionar el presupuesto.
Administrador de seguridad del cliente
Garantiza que los requisitos de seguridad estén definidos y que las características de seguridad se prueben en todas las herramientas y bases de datos.
- Operar, optimizar y mejorar el sistema
- Administrar infraestructura
- Preparar para el mantenimiento continuo
- Implementar solución
Desplegar la solución al entorno de producción según el plan de implementación y validar que el entorno de producción esté configurado correctamente.
Orientar a los administradores sobre los recursos de soporte al cliente de IBM
Entregar al soporte
Realizar actividades posteriores al lanzamiento para gestionar el ciclo de vida de la solución.
Revisar el plan del ciclo de vida del sistema
Verificar la realización de beneficios
Revisar el rendimiento del sistema
Gestionar la calidad
Planear y establecer ambientes
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Arquitecto Empresarial (DATA ENGINEER) -Administrador de seguridad del cliente (DATA ENGINEER) -Administrador de base de datos de cliente (DATA ENGINEER) -Administrador de herramientas del cliente (DATA ENGINEER) -Administrador de red del cliente (APP DEVELOPER)
Evaluar el nivel de preparación
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Data Miner/Data Scientist (DATA SCIENTIST) -Gerente de Proyecto SPSS (TECH RESEARCH) -Arquitecto Empresarial (DATA ENGINEER) -Patrocinador de negocio del cliente (DATA SAVY) -Usuarios del sistema clave del cliente (TECH RESEARCH) -Partes interesadas del cliente (DATA SAVY) -Gerente de proyecto del cliente
Definir plan de Despliegue
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Data Miner/Data Scientist (DATA SCIENTIST) -Gerente de Proyecto del Cliente -Arquitecto Empresarial (DATA ENGINEER) -Gerente de Proyecto SPSS (TECH RESEARCH)
Establecer la estrategia de prueba para el flujo operativo del proyecto y cómo se realizarán y ejecutarán las pruebas de rendimiento, sistema y UAT y creará planes de prueba que se actualizarán a medida que avance el proyecto.
Identificar y acordar planes de prueba
Identificar y acordar planes de prueba
Dar Soporte a Usuarios
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Gerente de Proyecto del Cliente -Gerente de Soporte del Cliente (OP ENGINEER)
Construir el Modelo
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Data Miner/Data Scientist (DATA SCIENTIST)
Ciclo de Vida
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Administrador de base de datos de cliente (DATA ENGINEER) -Administrador de red del cliente (APP DEVELOPER) -Gerente de Soporte del Cliente (OP ENGINEER)
Los Developers iteran las pruebas de modelo utilizando las métricas de evaluación como:
- Matriz de confusión
- Exactitud
- Precisión
- Exhaustividad
- Puntuación F1
- Especificidad
La evaluación de un modelo en scrum puede ser más flexible que en ASUM ya que se pueden adaptar varías técnicas para determinar la eficacia del modelo.
Desplegar la solución al entorno de producción según el plan de implementación y validar que el entorno de producción esté configurado correctamente.
Migrar/restaurar el modelo de control de calidad a producción
Crear y realizar pruebas de preparación operativa
Crear archivos de datos de producción
Preparar los datos (los cuales deben estar acorde según la comprensión de los datos y el negocio) para la minería de datos.
Construir los datos
Seleccionar datos
Limpieza de datos
Crear informe de preparación de datos
Formatear datos
Integrar los datos
Orientar y educar al equipo del cliente sobre el proceso de Minería de Datos/Análisis Predictivo que se ha configurado.
Orientar y Transferir Conocimiento al Equipo Analítico del Proyecto del Cliente
Diseñar la arquitectura de los entornos y las estrategias de autenticación y autorización.
Diseño de infraestructura de seguridad
Diseño de infraestructura técnica
- Diseño de arquitectura de entornos analíticos, de control de calidad y de producción.
- Validar infraestructura técnica
- Estrategias de autenticación y autorización de diseño
- Documentar el modelo de seguridad y validarlo con las partes interesadas
Construir el Modelo
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Data Miner/Data Scientist (DATA SCIENTIST)
Preparar para mantenimiento
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Administrador de aplicaciones de cliente (DATA ENGINEER) -Administrador de seguridad del cliente (DATA ENGINEER) -Administrador de base de datos de cliente (DATA ENGINEER) -Administrador de red del cliente (APP DEVELOPER) -Gerente de Proyecto SPSS (TECH RESEARCH) -Gerente de Soporte del Cliente (OP ENGINEER)
Preparar los datos
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Analista de datos del cliente (DATA ENGINEER) -Data Miner/Data Scientist (DATA SCIENTIST)
Orientar y educar al cliente sobre el aspecto no analítico de la solución para que la solución pueda ejecutarse de manera efectiva y eficiente.
Orientar y transferir conocimientos al equipo operativo del proyecto del cliente.
Data Miner/Data Scientist
Responsable de comprender el negocio, los datos, preparar los datos, construir el modelo y evaluarlo.
- Definir los objetivos
- Evaluar al cliente
- Realizar la transferencia de conocimiento analítico
- Realizar pruebas
- Realizare revisión técnica del proyecto y lecciones aprendidas
Desplegar la solución al entorno de producción según el plan de implementación y validar que el entorno de producción esté configurado correctamente.
Determinar los próximos pasos
Proceso de revisión
Evaluar resultados
Planear y establecer ambientes
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Arquitecto Empresarial (DATA ENGINEER) -Administrador de seguridad del cliente (DATA ENGINEER) -Administrador de base de datos de cliente (DATA ENGINEER) -Administrador de herramientas del cliente (DATA ENGINEER) -Administrador de red del cliente (APP DEVELOPER)
Diseñar estrategia de pruebas operacionales
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Arquitecto Empresarial (DATA ENGINEER) -Data Miner/Data Scientis (DATA SCIENTIST) -Usuarios del sistema clave del cliente (DATA SAVY)
Esta fase nos permite poner la solución en manos de los usuarios y prepararlos para las ejecuciones en entornos de producción.
Transferencia de conocimiento operacional
Desplegar solución
Preparar para mantenimiento
Traspaso a departamento de soporte
Lanzamietno
Preparar los datos
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Analista de datos del cliente (DATA ENGINEER) -Data Miner/Data Scientist (DATA SCIENTIST)
Desplegar Solución
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Arquitecto Empresarial (DATA ENGINEER) -Administrador de seguridad del cliente (DATA ENGINEER) -Administrador de base de datos de cliente (DATA ENGINEER) -Administrador de herramientas del cliente (DATA ENGINEER) -Administrador de red del cliente (DATA ENGINEER) -Usuarios del sistema clave del cliente (DATA SAVY) -Data Miner/Data Scientist (DATA SCIENTIST)
Pueden configurarse dentro de la siguiente estructura genérica de ciclo de vida el cual es utilizado durante las comunicaciones con la alta dirección u otras entidades menos familiarizadas con los detalles del proyecto debido a que proporciona un marco de referencia común para comparar proyectos, incluso si son de naturaleza diferente. Los proyectos grandes y complejos, en particular, pueden requerir este nivel adicional de control.
Administrador de base de datos de cliente
Responsable del diseño, carga, seguimiento y mantenimiento de datos "target" de SPSS.
- A-D-C&C > Validar y probar en un entorno de control de calidad > Realizar una prueba de aceptación del usuario > Administrador de base de datos del cliente
- Operar y optimizar > Operar, optimizar y mejorar el sistema > Administrador de base de datos de clientes
- Despliegue > Implementar solución > Administrador de base de datos del cliente
Usuarios del sistema clave del cliente
- Diseñar estrategias de prueba UAT- Realizar UAT- Actuar como los principales usuarios y constructores de la solución después de la implementación.
- A-D-C&C > > Validar y probar en un entorno de control de calidad > Realizar pruebas de aceptación del usuario > Usuarios clave del sistema del cliente
- Operar y optimizar > Monitorear modelo > Usuarios clave del sistema cliente
Administrador de herramientas del cliente
Apoya con el diseño de los entornos, instala y configura servidores, valida la infraestructura y realiza las pruebas de preparación operativa.
- Diseñar infraestructura técnica
- Configurar entornos
- Administrar infraestructura
- Implementar la solución
Asegurar de que se hayan tomado todos los pasos correctos hasta el momento, probar la solución en un entorno de control de calidad y en base a ello tomar decisiones de implementación de producción basadas en pasos validados y pruebas exitosas.
Migrar/restaurar el modelo analítico en control de calidad
Asegurar de que el entorno de control de calidad esté listo
Crear archivos de datos de control de calidad
Tomar una decisión sobre la implementación de la producción
Realizar prueba de aceptación del usuario
Realizar pruebas de sistema y rendimiento
Asegurar de que se hayan tomado todos los pasos correctos hasta el momento, probar la solución en un entorno de control de calidad y en base a ello tomar decisiones de implementación de producción basadas en pasos validados y pruebas exitosas.
Migrar/restaurar el modelo analítico en control de calidad
Asegurar de que el entorno de control de calidad esté listo
Crear archivos de datos de control de calidad
Tomar una decisión sobre la implementación de la producción
Realizar prueba de aceptación del usuario
Realizar pruebas de sistema y rendimiento
Transferencia de conocimiento Operacional
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Arquitecto Empresarial (DATA ENGINEER)
Comprender los datos
Esta actividad se ajusta a la fase de planificación del Sprint y la creación del Product Backlog. El equipo, junto con los expertos en datos, trabajaría en identificar las fuentes de datos necesarias y evaluaría su calidad. Esto garantiza que los datos requeridos estén disponibles para su análisis durante el desarrollo.
Configurar los entornos analítico, de control de calidad y de producción según el diseño y los requisitos en el sitio o en la nube. Eliminar lo que no corresponda.
Configurar entornos en la nube
Configurar entornos en el sitio
Monitoreo
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Administrador de aplicaciones de cliente (OP ENGINEER) -Usuarios del sistema clave del cliente (DATA SAVY)
Arquitecto Empresarial
Responsable del diseño y validación de la infraestructura, integra la solución con otros sistemas.
Responsable conjuntamente con el Data Scientist de probar la solución en entornos no analíticos y del despliegue.
- Diseñar la infraestructura técnica y de seguridad
- Configurar entornos
- Diseñar estrategia de pruebas
- Realizar revisión técnica del proyecto y lecciones aprendidas
Diseñar y validar la infraestructura
Esta actividad puede ser considerada como parte de la planificación técnica que se realiza durante el Sprint. El equipo colabora para diseñar la infraestructura necesaria y puede utilizar prácticas de desarrollo de infraestructura ágil como la Infraestructura como Código (IaC) para implementarla de manera eficiente. La validación de la infraestructura se integra en el proceso de desarrollo a medida que se implementa y se prueba a lo largo de los Sprints.
INICIO
Involucra aquellos procesos realizados para definir un nuevo proyecto o nueva fase de un proyecto existente.
- Identificar necesidad, problema u oportunidad.
- Estudio de factibilidad.
- Identificar alcance.
- Identificar entregables.
- Identificar partes interesadas.
- Desarrollar un caso de negocio
- Desarrollar una declaración de trabajo
Partes interesadas del cliente
Revisa y ratifica los estándares y reglas comerciales entre organizaciones que el equipo del proyecto SPSS utiliza o desarrolla.
- Realizar el lanzamiento del proyecto
- Comprender el negocio
- Evaluacion riesgos y contingencias (Sop)
- Determinar los criterios de éxito empresarial (Sop)
- Ejecutar el inicio del proyecto (Sop)
Obtener el modelo o modelos que respondan satisfactoriamente las necesidades de la organización.
Seleccionar técnicas de modelado
Generar diseño de prueba
Construir modelo
Evaluar modelo
Configurar los entornos analítico, de control de calidad y de producción según el diseño y los requisitos en el sitio o en la nube. Eliminar lo que no corresponda.
Configurar entornos en la nube
Configurar entornos en el sitio
Evaluar el nivel de preparación
Esta actividad se reflejaría en la fase de inicio del proyecto. En lugar de una evaluación prolongada, se realizaría un evento de Sprint 0 o un "Sprint de Preparación" para definir el Product Backlog, identificar las restricciones y definir el alcance del proyecto. Durante este sprint inicial, el equipo evaluaría si la organización está lista, qué recursos son necesarios y establecería una visión clara del proyecto.
Se pone en producción el modelo desarrollado con el fin de que en la ceremonia del cierre del Sprint (Sprint Review) se revise el incremento y luego pueda definirse un product backlog de ser necesario.
PLANIFICAR
Involucra aquellos procesos requeridos para establecer el alcance del proyecto, refinar los objetivos y definir el curso de acción requerido para alcanzar los objetivos propuestos del proyecto.
- Crear un plan para el proyecto.
- Crear diagramas de flujo de trabajo.
- Calcular el presupuesto y crear un plan financiero.
- Reunir los recursos.
- Anticipar los riesgos y los posibles obstáculos.
- Organizar una reunión de lanzamiento del proyecto.
Comprender los datos
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Analista de datos del cliente (DATA ENGINEER) -Administrador de base de datos de cliente (DATA ENGINEER) -Cliente experto en la materia (DATA SAVY) -Data Miner/Data Scientist (DATA SCIENTIST)
Administrador de red del cliente
Encargado de mantener el entorno de red.
- A-D-C&C > Configurar entornos > Configurar entornos en la nube > Configurar entorno de producción > Administrador de red del cliente
- Operar y optimizar > Programa de ciclo de vida del sistema de gobierno > Administrador de red del cliente
- Implementación > Preparar para el mantenimiento continuo > Administrador de red del cliente
Gerente de Proyecto SPSS
Responsable de la planificación y coordinación general del proyecto, define estándares y garantiza su ejecución.
Identifica problemas y comunica decisiones de manera oportuna.
- Evaluar nivel de preparación
- Comprender el negocio
- Definir enfoque de implementación
- Preparar el cierre del proyecto
Asegurar de que se hayan tomado todos los pasos correctos hasta el momento, probar la solución en un entorno de control de calidad y en base a ello tomar decisiones de implementación de producción basadas en pasos validados y pruebas exitosas.
Migrar/restaurar el modelo analítico en control de calidad
Asegurar de que el entorno de control de calidad esté listo
Crear archivos de datos de control de calidad
Tomar una decisión sobre la implementación de la producción
Realizar prueba de aceptación del usuario
Realizar pruebas de sistema y rendimiento
Comprender los objetivos y requisitos del proyecto desde una perspectiva empresarial, luego convertir este conocimiento en una definición del problema de minería de datos y un plan preliminar diseñado para lograr los objetivos.
Determinar los objetivos de la minería de datos
Crear plan de proyecto
Determinar los objetivos comerciales
Crear informe de comprensión empresarial
Evaluar la situación
- Compilar los antecedentes comerciale s
- Definir objetivos comerciales
- Determinar los criterios de éxito empresarial
- Realizar un inventario de recursos
- Determinar requisitos, suposiciones y restricciones
- Considere riesgos y contingencias
- Compilar un glosario de terminología
- Realizar un análisis de costo-beneficio
CIERRE
Involucra aquellos procesos realizados para finalizar todas las actividades a través de todos los grupos de procesos, a fin de cerrar formalmente el proyecto.
- Analizar el desempeño del proyecto.
- Analizar el desempeño del equipo.
- Documentar el cierre del proyecto.
- Efectuar revisiones posteriores a la implementación.
- Computar el presupuesto utilizado y no utilizado.
Determinar y describir cómo se trasladará la solución a todos los usuarios.
Crear plan de implementación
Transferencia de conocimiento Operacional
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Arquitecto Empresarial (DATA ENGINEER)
Esta fase representa el uso y cliclo de vida del modelo. También se incluyen las tareas de mantenimiento y el monitoreo después de la implemnetación que van a permitir y uso exitoso de la solución.
Operar, optimizar y mejorar
Dar soporte a usuarios
Gestionar infraestructura
Monitoreo
Ciclo de vida
Realizar actividades posteriores al lanzamiento para mantener el sistema funcionando correctamente.
Monitorear los procesos de producción
Gestionar procesos de mantenimiento
Programar y operar el sistema
Gestionar defectos
Mantener la documentación de la solicitud
Optimizar el sistema
Gestionar la competencia
Administrar mejoras
Gestionar Infraestructura
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Administrador de base de datos de cliente (DATA ENGINEER) -Administrador de seguridad del cliente (DATA ENGINEER) -Administrador de herramientas del cliente (DATA ENGINEER) -Gerente de Soporte del Cliente (OP ENGINEER)
Observar más de cerca los datos disponibles para la minería para evitar problemas inesperados durante la actividad de preparación de datos.
Crear informe de comprensión de datos
Verificar la calidad de los datos
Explorar los Datos
Recopilar datos iniciales
Describir datos
Observar más de cerca los datos disponibles para la minería para evitar problemas inesperados durante la actividad de preparación de datos.
Crear informe de comprensión de datos
Verificar la calidad de los datos
Explorar los Datos
Recopilar datos iniciales
Describir datos
Realizar actividades posteriores al lanzamiento para gestionar y mantener la infraestructura.
Administrar la disponibilidad del sistema
Administrar la configuración del sistema
Administrar capacidad
Administrar la seguridad
Administrar lanzamientos
Realizar actividades posteriores al lanzamiento para apoyar a la comunidad de usuarios finales.
Administrar recursos de la mesa de ayuda
Administrar las operaciones de la mesa de ayuda
Gestionar la comunicación
Administrar problemas
Evaluar qué tan preparado está el cliente para comenzar con el proyecto.
Evaluar los diferentes factores de implementación/administrativos, factores de construcción y ubicación, factores de tecnología, fuentes de datos y factores de volúmenes que podrían afectar la implementación del proyecto e identificar soluciones para mitigar el impacto de esos factores.
Establecer la estrategia de prueba para el flujo operativo del proyecto y cómo se realizarán y ejecutarán las pruebas de rendimiento, sistema y UAT y creará planes de prueba que se actualizarán a medida que avance el proyecto.
Identificar y acordar planes de prueba
Identificar y acordar planes de prueba
Comprender el Negocio
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Patrocinador de negocio del cliente (DATA SAVY) -Partes interesadas del cliente (DATA SAVY) -Cliente experto en la materia (DATA SAVY) -Data Miner/Data Scientist (DATA SCIENTIST) -Gerente de Proyecto SPSS (TECH RESEARCH) -Gerente de Proyecto del Cliente
Realizar actividades posteriores al lanzamiento para gestionar y mantener la infraestructura.
Administrar la disponibilidad del sistema
Administrar la configuración del sistema
Administrar capacidad
Administrar la seguridad
Administrar lanzamientos
Desplegar la solución al entorno de producción según el plan de implementación y validar que el entorno de producción esté configurado correctamente.
Determinar los próximos pasos
Proceso de revisión
Evaluar resultados
Orientar y educar al equipo del cliente sobre el proceso de Minería de Datos/Análisis Predictivo que se ha configurado.
Orientar y Transferir Conocimiento al Equipo Analítico del Proyecto del Cliente
Monitorear continuamente los resultados de los modelos implementados para garantizar su precisión y que aún satisfagan las metas de minería de datos de la organización y los objetivos comerciales.
Supervisar continuamente la precisión y la actualización del modelo
Diseñar y validar la infraestructura
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Arquitecto Empresarial (DATA ENGINEER) -Administrador de seguridad del cliente (DATA ENGINEER) -Administrador de base de datos de cliente (DATA ENGINEER) -Administrador de herramientas del cliente (DATA ENGINEER) -Administrador de red del cliente (APP DEVELOPER)
Administrador de aplicaciones de cliente
Responsable del mantenimiento, la gestión de datos y la administración de la solución.
- Operar y optimizar > Supervisar el modelo > Administrador de aplicaciones cliente
- Operar y optimizar > Utilizar, optimizar y mejorar el sistema > Administrador de aplicaciones cliente
- Despliegue > Preparación para el mantenimiento continuo > Administrador de aplicaciones cliente
Esta actividad puede ser considerada como parte de la planificación técnica que se realiza durante el Sprint. El equipo colabora para diseñar la infraestructura necesaria y puede utilizar prácticas de desarrollo de infraestructura ágil como la Infraestructura como Código (IaC) para implementarla de manera eficiente. La validación de la infraestructura se integra en el proceso de desarrollo a medida que se implementa y se prueba a lo largo de los Sprints.
Orientar y educar al cliente sobre el aspecto no analítico de la solución para que la solución pueda ejecutarse de manera efectiva y eficiente.
Orientar y transferir conocimientos al equipo operativo del proyecto del cliente.
Evaluar qué tan preparado está el cliente para comenzar con el proyecto.
Evaluar los diferentes factores de implementación/administrativos, factores de construcción y ubicación, factores de tecnología, fuentes de datos y factores de volúmenes que podrían afectar la implementación del proyecto e identificar soluciones para mitigar el impacto de esos factores.
Realizar actividades posteriores al lanzamiento para mantener el sistema funcionando correctamente.
Monitorear los procesos de producción
Gestionar procesos de mantenimiento
Programar y operar el sistema
Gestionar defectos
Mantener la documentación de la solicitud
Optimizar el sistema
Gestionar la competencia
Administrar mejoras
Desplegar la solución al entorno de producción según el plan de implementación y validar que el entorno de producción esté configurado correctamente.
Migrar/restaurar el modelo de control de calidad a producción
Crear y realizar pruebas de preparación operativa
Crear archivos de datos de producción
Es la serie de fases por las que atraviesa un proyecto desde su inicio hasta su cierre y brinda un de marco de referencia básico para dirigir el proyecto, independientemente del trabajo específico involucrado.
Validar y probar en ambiente QA
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Data Miner/Data Scientist (DATA SCIENTIST) -Gerente de Proyecto del Cliente -Arquitecto Empresarial (DATA ENGINEER) -Gerente de Proyecto SPSS (TECH RESEARCH) -Administrador de seguridad del cliente (DATA ENGINEER) -Usuarios del sistema clave del cliente (DATA SAVY) -Administrador de base de datos de cliente (DATA ENGINEER) -Analista de datos del cliente (DATA ENGINEER)
Es una fase iterativa, fase donde se comprenden los objetivos y requisitos del cliente, permite también comprender y preparar los datos, para poder construir y evaluar el modelo.
Comprender el Negocio
Evaluar el nivel de preparación
Diseñar y validar la Infraestructura
Comprender los datos
Planear y estabilizar ambientes
Preparar los Datos
Transferencia de conocimiento analítico
Construir el Modelo
Evaluar el Modelo
Definir plan de Despliegue
Diseñar estrategias de prueba operacional
Validar y probar en ambiente de QA
Evaluar el Modelo
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Data Miner/Data Scientist (DATA SCIENTIST) -Arquitecto Empresarial (DATA ENGINEER)
ASUM-DM
Eder Chuan Mendez
Created on October 7, 2023
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Transcript
ASUM - DM
Analytics Solutions Unified Method
Integrantes: • Ángeles de la Cruz, Manuel • Chuan Mendez, Eder Alonso • Horna Aguirre, José Martín • Moron Merino, Elton Alejandro • Unsihuay Sanchez, Werner Joseps
Ciclo de vida del proyecto
Ciclo Generico
Operar y Optimizar
Despliegue
Analizar - Diseñar - Configurar y Construir
Planificar
Iniciar
Ejecutar
Cierre
Gestión de Proyectos
Transferencia de conocimiento analítico
Evaluar el nivel de preparación
Preparar los datos
Monitoreo
Comprender el Negocio
Construir el Modelo
Analítica
Evaluar el Modelo
Comprender los datos
Desplegar Solución
Definir plan de Despliegue
Validar y probar en ambiente QA
Operar, Optimizar y Mejorar
Transferencia de conocimiento Operacional
Diseñar y validar la infraestructura
Dar Soporte a Usuarios
Diseñar estrategia de pruebas operacionales
Preparar para mantenimiento
Infraestructura y Operaciones
Gestionar Infraestructura
Planear y establecer ambientes
Traspaso a departamento de Soporte
Lanzamiento
Ciclo de Vida
Roles en ASUM - DM
Usuarios del sistema clave del cliente
Administrador de base de datos del cliente
Administrador de aplicaciones de cliente
Patrocinador de negocio del cliente
Analista de datos del cliente
+ info
+ info
+ info
+ info
+ info
ASUM-DM de IBM se basa en la metodología CRISP-DM y hace énfasis en las nuevas prácticas en la ciencia de datos como el uso de volúmenes de datos muy grandes, la incorporación de análisis de texto, en el modelado predictivo y la automatización de algunos procesos
Roles en ASUM - DM
Partes interesadas del cliente
Administrador de seguridad del cliente
Administrador de red de clientes
Experto en la materia del cliente
Gerente de proyecto del cliente
Administrador de herramientas del cliente
Gerente de Soporte del Cliente
Arquitecto Empresarial
Data Miner/Data Scientist
Gerente de Proyecto SPSS
GESTIÓN DE PROYECTOS
Preparar los datos (los cuales deben estar acorde según la comprensión de los datos y el negocio) para la minería de datos.
Construir los datos
Seleccionar datos
Limpieza de datos
Crear informe de preparación de datos
Formatear datos
Integrar los datos
Diseñar estrategia de pruebas operacionales
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Arquitecto Empresarial (DATA ENGINEER) -Data Miner/Data Scientis (DATA SCIENTIST) -Usuarios del sistema clave del cliente (DATA SAVY)
Analista de datos del cliente
Evaluar la calidad de los datos de origen y preparar especificaciones de limpieza de datos para el proceso ETL.
Gerente de Proyecto del Cliente
Garantizar la utilización eficiente del tiempo y los recursos y hacer avanzar el proyecto día a día. Liderar los recursos del cliente y participar en elementos de la gestión de proyectos.
Gerente de Soporte del Cliente
Ayuda a los usuarios con problemas de funcionalidad, problemas técnicos y solución de problemas. Garantiza que solución se esté ejecutando de manera eficiente después de la implementación.
Esta actividad se puede desglosar en varias tareas con el fin de que los Developers pueda trabajar colaborativamente, las tareas a realizar serían:
Transferencia de conocimiento analítico
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Data Miner/Data Scientist (DATA SCIENTIST) -Usuarios del sistema clave del cliente (DATA SAVY)
Establecer la estrategia de prueba para el flujo operativo del proyecto y cómo se realizarán y ejecutarán las pruebas de rendimiento, sistema y UAT y creará planes de prueba que se actualizarán a medida que avance el proyecto.
Identificar y acordar planes de prueba
Identificar y acordar planes de prueba
Orientar y educar al cliente sobre el aspecto no analítico de la solución para que la solución pueda ejecutarse de manera efectiva y eficiente.
Orientar y transferir conocimientos al equipo operativo del proyecto del cliente.
Poner en marcha la solución y comunicar a la comunidad de usuarios finales y a las partes interesadas que la solución está activa y revisar el lanzamiento para recopilar las lecciones aprendidas y los éxitos.
Implementar el plan de comunicación de lanzamiento
Revisión de lanzamiento
Poner en marcha
Determinar y describir cómo se trasladará la solución a todos los usuarios.
Crear plan de implementación
Operar, Optimizar y Mejorar
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Administrador de aplicaciones de cliente (OP ENGINEER) -Administrador de seguridad del cliente (DATA ENGINEER) -Administrador de base de datos de cliente (DATA ENGINEER) -Gerente de Soporte del Cliente (OP ENGINEER)
Desplegar Solución
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Arquitecto Empresarial (DATA ENGINEER) -Administrador de seguridad del cliente (DATA ENGINEER) -Administrador de base de datos de cliente (DATA ENGINEER) -Administrador de herramientas del cliente (DATA ENGINEER) -Administrador de red del cliente (DATA ENGINEER) -Usuarios del sistema clave del cliente (DATA SAVY) -Data Miner/Data Scientist (DATA SCIENTIST)
Validar y probar en ambiente QA
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Data Miner/Data Scientist (DATA SCIENTIST) -Gerente de Proyecto del Cliente -Arquitecto Empresarial (DATA ENGINEER) -Gerente de Proyecto SPSS (TECH RESEARCH) -Administrador de seguridad del cliente (DATA ENGINEER) -Usuarios del sistema clave del cliente (DATA SAVY) -Administrador de base de datos de cliente (DATA ENGINEER) -Analista de datos del cliente (DATA ENGINEER)
Definir plan de Despliegue
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Data Miner/Data Scientist (DATA SCIENTIST) -Gerente de Proyecto del Cliente -Arquitecto Empresarial (DATA ENGINEER) -Gerente de Proyecto SPSS (TECH RESEARCH)
Realizar actividades posteriores al lanzamiento para apoyar a la comunidad de usuarios finales.
Administrar recursos de la mesa de ayuda
Administrar las operaciones de la mesa de ayuda
Gestionar la comunicación
Administrar problemas
Comprender el Negocio
La comprensión del negocio es esencial para definir los elementos del Product Backlog. Durante la planificación del Sprint, el equipo trabajaría en estrecha colaboración con los stakeholders para priorizar y refinar los elementos del backlog. Esto garantiza que el equipo esté enfocado en la entrega de valor empresarial desde el principio.
Asegurar que todas las funciones y actividades de soporte estén implementadas antes de implementar la solución.
Establecer un cronograma para el soporte de guardia
Programar actividades de mantenimiento para el entorno de producción.
Programar actividades de seguimiento para el entorno de producción
Lanzamiento
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Arquitecto Empresarial (DATA ENGINEER) -Usuarios del sistema clave del cliente (DATA SAVY) -Data Miner/Data Scientist (DATA SCIENTIST) -Gerente de Proyecto del Cliente -Gerente de Proyecto SPSS (TECH RESEARCH)
Diseñar la arquitectura de los entornos y las estrategias de autenticación y autorización.
Diseño de infraestructura de seguridad
Diseño de infraestructura técnica
Cliente experto en la materia
Proporciona conocimiento empresarial sobre datos, procesos y requisitos. Ayuda a los directivos a alinear los valores empresariales y personales con una visión estratégica.
Transferencia de conocimiento analítico
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Data Miner/Data Scientist (DATA SCIENTIST) -Usuarios del sistema clave del cliente (DATA SAVY)
Obtener el modelo o modelos que respondan satisfactoriamente las necesidades de la organización.
Seleccionar técnicas de modelado
Generar diseño de prueba
Construir modelo
Evaluar modelo
Configurar los entornos analítico, de control de calidad y de producción según el diseño y los requisitos en el sitio o en la nube. Eliminar lo que no corresponda.
Configurar entornos en la nube
Configurar entornos en el sitio
Patrocinador de negocio del cliente
Dirigir y apoyar estratégicamente el proyecto general y establecer prioridades
Traspaso a departamento de Soporte
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Gerente de Proyecto SPSS (TECH RESEARCH) -Gerente de Soporte del Cliente (OP RESEARCH)
Esta es la primera actividad del Sprint 1, para llegar a esta actividad ya se debe haber definido Sprint Backlog, con respecto a los datos que servirán como variables, parámetros o información que sirva para el entrenamiento del modelo. Como resultado de la actividad se debe dejar listo el dataset a trabajar.
Comprender los objetivos y requisitos del proyecto desde una perspectiva empresarial, luego convertir este conocimiento en una definición del problema de minería de datos y un plan preliminar diseñado para lograr los objetivos.
Determinar los objetivos de la minería de datos
Crear plan de proyecto
Determinar los objetivos comerciales
Crear informe de comprensión empresarial
Evaluar la situación
Evaluar qué tan preparado está el cliente para comenzar con el proyecto.
Evaluar los diferentes factores de implementación/administrativos, factores de construcción y ubicación, factores de tecnología, fuentes de datos y factores de volúmenes que podrían afectar la implementación del proyecto e identificar soluciones para mitigar el impacto de esos factores.
EJECUCIÓN
Involucra aquellos procesos realizados para completar el trabajo definido en el plan para la dirección del proyecto a fin de satisfacer las especificaciones del mismo (convierte el plan en acción).
Administrador de seguridad del cliente
Garantiza que los requisitos de seguridad estén definidos y que las características de seguridad se prueben en todas las herramientas y bases de datos.
Desplegar la solución al entorno de producción según el plan de implementación y validar que el entorno de producción esté configurado correctamente.
Orientar a los administradores sobre los recursos de soporte al cliente de IBM
Entregar al soporte
Realizar actividades posteriores al lanzamiento para gestionar el ciclo de vida de la solución.
Revisar el plan del ciclo de vida del sistema
Verificar la realización de beneficios
Revisar el rendimiento del sistema
Gestionar la calidad
Planear y establecer ambientes
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Arquitecto Empresarial (DATA ENGINEER) -Administrador de seguridad del cliente (DATA ENGINEER) -Administrador de base de datos de cliente (DATA ENGINEER) -Administrador de herramientas del cliente (DATA ENGINEER) -Administrador de red del cliente (APP DEVELOPER)
Evaluar el nivel de preparación
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Data Miner/Data Scientist (DATA SCIENTIST) -Gerente de Proyecto SPSS (TECH RESEARCH) -Arquitecto Empresarial (DATA ENGINEER) -Patrocinador de negocio del cliente (DATA SAVY) -Usuarios del sistema clave del cliente (TECH RESEARCH) -Partes interesadas del cliente (DATA SAVY) -Gerente de proyecto del cliente
Definir plan de Despliegue
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Data Miner/Data Scientist (DATA SCIENTIST) -Gerente de Proyecto del Cliente -Arquitecto Empresarial (DATA ENGINEER) -Gerente de Proyecto SPSS (TECH RESEARCH)
Establecer la estrategia de prueba para el flujo operativo del proyecto y cómo se realizarán y ejecutarán las pruebas de rendimiento, sistema y UAT y creará planes de prueba que se actualizarán a medida que avance el proyecto.
Identificar y acordar planes de prueba
Identificar y acordar planes de prueba
Dar Soporte a Usuarios
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Gerente de Proyecto del Cliente -Gerente de Soporte del Cliente (OP ENGINEER)
Construir el Modelo
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Data Miner/Data Scientist (DATA SCIENTIST)
Ciclo de Vida
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Administrador de base de datos de cliente (DATA ENGINEER) -Administrador de red del cliente (APP DEVELOPER) -Gerente de Soporte del Cliente (OP ENGINEER)
Los Developers iteran las pruebas de modelo utilizando las métricas de evaluación como: - Matriz de confusión - Exactitud - Precisión - Exhaustividad - Puntuación F1 - Especificidad La evaluación de un modelo en scrum puede ser más flexible que en ASUM ya que se pueden adaptar varías técnicas para determinar la eficacia del modelo.
Desplegar la solución al entorno de producción según el plan de implementación y validar que el entorno de producción esté configurado correctamente.
Migrar/restaurar el modelo de control de calidad a producción
Crear y realizar pruebas de preparación operativa
Crear archivos de datos de producción
Preparar los datos (los cuales deben estar acorde según la comprensión de los datos y el negocio) para la minería de datos.
Construir los datos
Seleccionar datos
Limpieza de datos
Crear informe de preparación de datos
Formatear datos
Integrar los datos
Orientar y educar al equipo del cliente sobre el proceso de Minería de Datos/Análisis Predictivo que se ha configurado.
Orientar y Transferir Conocimiento al Equipo Analítico del Proyecto del Cliente
Diseñar la arquitectura de los entornos y las estrategias de autenticación y autorización.
Diseño de infraestructura de seguridad
Diseño de infraestructura técnica
Construir el Modelo
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Data Miner/Data Scientist (DATA SCIENTIST)
Preparar para mantenimiento
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Administrador de aplicaciones de cliente (DATA ENGINEER) -Administrador de seguridad del cliente (DATA ENGINEER) -Administrador de base de datos de cliente (DATA ENGINEER) -Administrador de red del cliente (APP DEVELOPER) -Gerente de Proyecto SPSS (TECH RESEARCH) -Gerente de Soporte del Cliente (OP ENGINEER)
Preparar los datos
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Analista de datos del cliente (DATA ENGINEER) -Data Miner/Data Scientist (DATA SCIENTIST)
Orientar y educar al cliente sobre el aspecto no analítico de la solución para que la solución pueda ejecutarse de manera efectiva y eficiente.
Orientar y transferir conocimientos al equipo operativo del proyecto del cliente.
Data Miner/Data Scientist
Responsable de comprender el negocio, los datos, preparar los datos, construir el modelo y evaluarlo.
Desplegar la solución al entorno de producción según el plan de implementación y validar que el entorno de producción esté configurado correctamente.
Determinar los próximos pasos
Proceso de revisión
Evaluar resultados
Planear y establecer ambientes
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Arquitecto Empresarial (DATA ENGINEER) -Administrador de seguridad del cliente (DATA ENGINEER) -Administrador de base de datos de cliente (DATA ENGINEER) -Administrador de herramientas del cliente (DATA ENGINEER) -Administrador de red del cliente (APP DEVELOPER)
Diseñar estrategia de pruebas operacionales
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Arquitecto Empresarial (DATA ENGINEER) -Data Miner/Data Scientis (DATA SCIENTIST) -Usuarios del sistema clave del cliente (DATA SAVY)
Esta fase nos permite poner la solución en manos de los usuarios y prepararlos para las ejecuciones en entornos de producción.
Transferencia de conocimiento operacional
Desplegar solución
Preparar para mantenimiento
Traspaso a departamento de soporte
Lanzamietno
Preparar los datos
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Analista de datos del cliente (DATA ENGINEER) -Data Miner/Data Scientist (DATA SCIENTIST)
Desplegar Solución
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Arquitecto Empresarial (DATA ENGINEER) -Administrador de seguridad del cliente (DATA ENGINEER) -Administrador de base de datos de cliente (DATA ENGINEER) -Administrador de herramientas del cliente (DATA ENGINEER) -Administrador de red del cliente (DATA ENGINEER) -Usuarios del sistema clave del cliente (DATA SAVY) -Data Miner/Data Scientist (DATA SCIENTIST)
Pueden configurarse dentro de la siguiente estructura genérica de ciclo de vida el cual es utilizado durante las comunicaciones con la alta dirección u otras entidades menos familiarizadas con los detalles del proyecto debido a que proporciona un marco de referencia común para comparar proyectos, incluso si son de naturaleza diferente. Los proyectos grandes y complejos, en particular, pueden requerir este nivel adicional de control.
Administrador de base de datos de cliente
Responsable del diseño, carga, seguimiento y mantenimiento de datos "target" de SPSS.
Usuarios del sistema clave del cliente
- Diseñar estrategias de prueba UAT- Realizar UAT- Actuar como los principales usuarios y constructores de la solución después de la implementación.
Administrador de herramientas del cliente
Apoya con el diseño de los entornos, instala y configura servidores, valida la infraestructura y realiza las pruebas de preparación operativa.
Asegurar de que se hayan tomado todos los pasos correctos hasta el momento, probar la solución en un entorno de control de calidad y en base a ello tomar decisiones de implementación de producción basadas en pasos validados y pruebas exitosas.
Migrar/restaurar el modelo analítico en control de calidad
Asegurar de que el entorno de control de calidad esté listo
Crear archivos de datos de control de calidad
Tomar una decisión sobre la implementación de la producción
Realizar prueba de aceptación del usuario
Realizar pruebas de sistema y rendimiento
Asegurar de que se hayan tomado todos los pasos correctos hasta el momento, probar la solución en un entorno de control de calidad y en base a ello tomar decisiones de implementación de producción basadas en pasos validados y pruebas exitosas.
Migrar/restaurar el modelo analítico en control de calidad
Asegurar de que el entorno de control de calidad esté listo
Crear archivos de datos de control de calidad
Tomar una decisión sobre la implementación de la producción
Realizar prueba de aceptación del usuario
Realizar pruebas de sistema y rendimiento
Transferencia de conocimiento Operacional
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Arquitecto Empresarial (DATA ENGINEER)
Comprender los datos
Esta actividad se ajusta a la fase de planificación del Sprint y la creación del Product Backlog. El equipo, junto con los expertos en datos, trabajaría en identificar las fuentes de datos necesarias y evaluaría su calidad. Esto garantiza que los datos requeridos estén disponibles para su análisis durante el desarrollo.
Configurar los entornos analítico, de control de calidad y de producción según el diseño y los requisitos en el sitio o en la nube. Eliminar lo que no corresponda.
Configurar entornos en la nube
Configurar entornos en el sitio
Monitoreo
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Administrador de aplicaciones de cliente (OP ENGINEER) -Usuarios del sistema clave del cliente (DATA SAVY)
Arquitecto Empresarial
Responsable del diseño y validación de la infraestructura, integra la solución con otros sistemas. Responsable conjuntamente con el Data Scientist de probar la solución en entornos no analíticos y del despliegue.
Diseñar y validar la infraestructura
Esta actividad puede ser considerada como parte de la planificación técnica que se realiza durante el Sprint. El equipo colabora para diseñar la infraestructura necesaria y puede utilizar prácticas de desarrollo de infraestructura ágil como la Infraestructura como Código (IaC) para implementarla de manera eficiente. La validación de la infraestructura se integra en el proceso de desarrollo a medida que se implementa y se prueba a lo largo de los Sprints.
INICIO
Involucra aquellos procesos realizados para definir un nuevo proyecto o nueva fase de un proyecto existente.
Partes interesadas del cliente
Revisa y ratifica los estándares y reglas comerciales entre organizaciones que el equipo del proyecto SPSS utiliza o desarrolla.
Obtener el modelo o modelos que respondan satisfactoriamente las necesidades de la organización.
Seleccionar técnicas de modelado
Generar diseño de prueba
Construir modelo
Evaluar modelo
Configurar los entornos analítico, de control de calidad y de producción según el diseño y los requisitos en el sitio o en la nube. Eliminar lo que no corresponda.
Configurar entornos en la nube
Configurar entornos en el sitio
Evaluar el nivel de preparación
Esta actividad se reflejaría en la fase de inicio del proyecto. En lugar de una evaluación prolongada, se realizaría un evento de Sprint 0 o un "Sprint de Preparación" para definir el Product Backlog, identificar las restricciones y definir el alcance del proyecto. Durante este sprint inicial, el equipo evaluaría si la organización está lista, qué recursos son necesarios y establecería una visión clara del proyecto.
Se pone en producción el modelo desarrollado con el fin de que en la ceremonia del cierre del Sprint (Sprint Review) se revise el incremento y luego pueda definirse un product backlog de ser necesario.
PLANIFICAR
Involucra aquellos procesos requeridos para establecer el alcance del proyecto, refinar los objetivos y definir el curso de acción requerido para alcanzar los objetivos propuestos del proyecto.
Comprender los datos
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Analista de datos del cliente (DATA ENGINEER) -Administrador de base de datos de cliente (DATA ENGINEER) -Cliente experto en la materia (DATA SAVY) -Data Miner/Data Scientist (DATA SCIENTIST)
Administrador de red del cliente
Encargado de mantener el entorno de red.
Gerente de Proyecto SPSS
Responsable de la planificación y coordinación general del proyecto, define estándares y garantiza su ejecución. Identifica problemas y comunica decisiones de manera oportuna.
Asegurar de que se hayan tomado todos los pasos correctos hasta el momento, probar la solución en un entorno de control de calidad y en base a ello tomar decisiones de implementación de producción basadas en pasos validados y pruebas exitosas.
Migrar/restaurar el modelo analítico en control de calidad
Asegurar de que el entorno de control de calidad esté listo
Crear archivos de datos de control de calidad
Tomar una decisión sobre la implementación de la producción
Realizar prueba de aceptación del usuario
Realizar pruebas de sistema y rendimiento
Comprender los objetivos y requisitos del proyecto desde una perspectiva empresarial, luego convertir este conocimiento en una definición del problema de minería de datos y un plan preliminar diseñado para lograr los objetivos.
Determinar los objetivos de la minería de datos
Crear plan de proyecto
Determinar los objetivos comerciales
Crear informe de comprensión empresarial
Evaluar la situación
CIERRE
Involucra aquellos procesos realizados para finalizar todas las actividades a través de todos los grupos de procesos, a fin de cerrar formalmente el proyecto.
Determinar y describir cómo se trasladará la solución a todos los usuarios.
Crear plan de implementación
Transferencia de conocimiento Operacional
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Arquitecto Empresarial (DATA ENGINEER)
Esta fase representa el uso y cliclo de vida del modelo. También se incluyen las tareas de mantenimiento y el monitoreo después de la implemnetación que van a permitir y uso exitoso de la solución.
Operar, optimizar y mejorar
Dar soporte a usuarios
Gestionar infraestructura
Monitoreo
Ciclo de vida
Realizar actividades posteriores al lanzamiento para mantener el sistema funcionando correctamente.
Monitorear los procesos de producción
Gestionar procesos de mantenimiento
Programar y operar el sistema
Gestionar defectos
Mantener la documentación de la solicitud
Optimizar el sistema
Gestionar la competencia
Administrar mejoras
Gestionar Infraestructura
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Administrador de base de datos de cliente (DATA ENGINEER) -Administrador de seguridad del cliente (DATA ENGINEER) -Administrador de herramientas del cliente (DATA ENGINEER) -Gerente de Soporte del Cliente (OP ENGINEER)
Observar más de cerca los datos disponibles para la minería para evitar problemas inesperados durante la actividad de preparación de datos.
Crear informe de comprensión de datos
Verificar la calidad de los datos
Explorar los Datos
Recopilar datos iniciales
Describir datos
Observar más de cerca los datos disponibles para la minería para evitar problemas inesperados durante la actividad de preparación de datos.
Crear informe de comprensión de datos
Verificar la calidad de los datos
Explorar los Datos
Recopilar datos iniciales
Describir datos
Realizar actividades posteriores al lanzamiento para gestionar y mantener la infraestructura.
Administrar la disponibilidad del sistema
Administrar la configuración del sistema
Administrar capacidad
Administrar la seguridad
Administrar lanzamientos
Realizar actividades posteriores al lanzamiento para apoyar a la comunidad de usuarios finales.
Administrar recursos de la mesa de ayuda
Administrar las operaciones de la mesa de ayuda
Gestionar la comunicación
Administrar problemas
Evaluar qué tan preparado está el cliente para comenzar con el proyecto.
Evaluar los diferentes factores de implementación/administrativos, factores de construcción y ubicación, factores de tecnología, fuentes de datos y factores de volúmenes que podrían afectar la implementación del proyecto e identificar soluciones para mitigar el impacto de esos factores.
Establecer la estrategia de prueba para el flujo operativo del proyecto y cómo se realizarán y ejecutarán las pruebas de rendimiento, sistema y UAT y creará planes de prueba que se actualizarán a medida que avance el proyecto.
Identificar y acordar planes de prueba
Identificar y acordar planes de prueba
Comprender el Negocio
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Patrocinador de negocio del cliente (DATA SAVY) -Partes interesadas del cliente (DATA SAVY) -Cliente experto en la materia (DATA SAVY) -Data Miner/Data Scientist (DATA SCIENTIST) -Gerente de Proyecto SPSS (TECH RESEARCH) -Gerente de Proyecto del Cliente
Realizar actividades posteriores al lanzamiento para gestionar y mantener la infraestructura.
Administrar la disponibilidad del sistema
Administrar la configuración del sistema
Administrar capacidad
Administrar la seguridad
Administrar lanzamientos
Desplegar la solución al entorno de producción según el plan de implementación y validar que el entorno de producción esté configurado correctamente.
Determinar los próximos pasos
Proceso de revisión
Evaluar resultados
Orientar y educar al equipo del cliente sobre el proceso de Minería de Datos/Análisis Predictivo que se ha configurado.
Orientar y Transferir Conocimiento al Equipo Analítico del Proyecto del Cliente
Monitorear continuamente los resultados de los modelos implementados para garantizar su precisión y que aún satisfagan las metas de minería de datos de la organización y los objetivos comerciales.
Supervisar continuamente la precisión y la actualización del modelo
Diseñar y validar la infraestructura
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Arquitecto Empresarial (DATA ENGINEER) -Administrador de seguridad del cliente (DATA ENGINEER) -Administrador de base de datos de cliente (DATA ENGINEER) -Administrador de herramientas del cliente (DATA ENGINEER) -Administrador de red del cliente (APP DEVELOPER)
Administrador de aplicaciones de cliente
Responsable del mantenimiento, la gestión de datos y la administración de la solución.
Esta actividad puede ser considerada como parte de la planificación técnica que se realiza durante el Sprint. El equipo colabora para diseñar la infraestructura necesaria y puede utilizar prácticas de desarrollo de infraestructura ágil como la Infraestructura como Código (IaC) para implementarla de manera eficiente. La validación de la infraestructura se integra en el proceso de desarrollo a medida que se implementa y se prueba a lo largo de los Sprints.
Orientar y educar al cliente sobre el aspecto no analítico de la solución para que la solución pueda ejecutarse de manera efectiva y eficiente.
Orientar y transferir conocimientos al equipo operativo del proyecto del cliente.
Evaluar qué tan preparado está el cliente para comenzar con el proyecto.
Evaluar los diferentes factores de implementación/administrativos, factores de construcción y ubicación, factores de tecnología, fuentes de datos y factores de volúmenes que podrían afectar la implementación del proyecto e identificar soluciones para mitigar el impacto de esos factores.
Realizar actividades posteriores al lanzamiento para mantener el sistema funcionando correctamente.
Monitorear los procesos de producción
Gestionar procesos de mantenimiento
Programar y operar el sistema
Gestionar defectos
Mantener la documentación de la solicitud
Optimizar el sistema
Gestionar la competencia
Administrar mejoras
Desplegar la solución al entorno de producción según el plan de implementación y validar que el entorno de producción esté configurado correctamente.
Migrar/restaurar el modelo de control de calidad a producción
Crear y realizar pruebas de preparación operativa
Crear archivos de datos de producción
Es la serie de fases por las que atraviesa un proyecto desde su inicio hasta su cierre y brinda un de marco de referencia básico para dirigir el proyecto, independientemente del trabajo específico involucrado.
Validar y probar en ambiente QA
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Data Miner/Data Scientist (DATA SCIENTIST) -Gerente de Proyecto del Cliente -Arquitecto Empresarial (DATA ENGINEER) -Gerente de Proyecto SPSS (TECH RESEARCH) -Administrador de seguridad del cliente (DATA ENGINEER) -Usuarios del sistema clave del cliente (DATA SAVY) -Administrador de base de datos de cliente (DATA ENGINEER) -Analista de datos del cliente (DATA ENGINEER)
Es una fase iterativa, fase donde se comprenden los objetivos y requisitos del cliente, permite también comprender y preparar los datos, para poder construir y evaluar el modelo.
Comprender el Negocio
Evaluar el nivel de preparación
Diseñar y validar la Infraestructura
Comprender los datos
Planear y estabilizar ambientes
Preparar los Datos
Transferencia de conocimiento analítico
Construir el Modelo
Evaluar el Modelo
Definir plan de Despliegue
Diseñar estrategias de prueba operacional
Validar y probar en ambiente de QA
Evaluar el Modelo
-A continuación, se muestran los roles que intervienen en esta fase y su equivalentencia IBM según el tipo de tarea que realiza:
-Data Miner/Data Scientist (DATA SCIENTIST) -Arquitecto Empresarial (DATA ENGINEER)