4 Errores a evitar en proyectos de datos

Hoy quisimos revivir aquellas lecciones aprendidas durante los proyectos de datos en los cuales hemos participado. En este capítulo mencionamos sólo 4 situaciones que nos parecen muy común que ocurran durante el desarrollo de un proyecto. Incluso creemos que deberían estar dentro de los riesgos que se deben de detectar y tratar de mitigar. Nos referimos a las siguientes situaciones: 1. plantear alcances muy amplios o muy optimistas. 2. El compromiso del beneficiario o Stakeholders. 3. Gestión del proyecto. 4. Experiencia del equipo. Si deseas una segunda parte de este episodio comenta cuales crees que debemos tratar o incluir. 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 #DataTranslate #DataDriven #Ecommerce #GoogleAnalytics #TestingAB  #leccionesaprendidas #gestiondeproyectos