OSEMN: Una metodología práctica para la ciencia de datos

La metodología OSEMN (por sus siglas en inglés: Obtain, Scrub, Explore, Model, iNterpret) fue propuesta por Hilary Mason y Chris Wiggins como una guía práctica y directa para abordar proyectos de ciencia de datos. Su estructura simple se enfoca en las tareas esenciales necesarias para transformar datos en conocimiento útil.

A diferencia de metodologías más formales como CRISP-DM o SEMMA, OSEMN es particularmente útil para proyectos experimentales o en etapas iniciales, donde la flexibilidad y la rapidez son clave.

¿Cuáles son las fases de la metodología OSEMN?

OSEMN está compuesta por cinco fases principales, cada una de ellas cubre aspectos específicos del proceso de análisis de datos:

1. Obtain (Obtención de datos)

La primera etapa se centra en recopilar los datos necesarios para el análisis. Estos datos pueden provenir de diversas fuentes, lo que hace de esta fase una tarea variada y, en ocasiones, compleja.

  • Objetivos:
    • Identificar y acceder a las fuentes de datos necesarias.
    • Asegurarse de que los datos sean relevantes y útiles para el problema a resolver.
  • Fuentes comunes de datos:
    • Bases de datos internas o externas.
    • APIs (interfaces de programación de aplicaciones).
    • Archivos (CSV, Excel, JSON).
    • Web scraping (extracción de datos de páginas web).
    • Datos de sensores o dispositivos IoT.
  • Herramientas utilizadas:
    • SQL para consultar bases de datos.
    • Bibliotecas como pandas y requests en Python.
    • Herramientas de scraping como BeautifulSoup o Scrapy.

2. Scrub (Limpieza de datos)

La limpieza de datos es una de las tareas más críticas y que consume más tiempo en los proyectos de ciencia de datos. Los datos crudos suelen contener errores, valores faltantes, duplicados, y formatos inconsistentes.

  • Objetivos:
    • Corregir problemas que puedan afectar el análisis.
    • Estandarizar los datos para que sean adecuados para el modelado.
  • Actividades típicas:
    • Eliminar valores duplicados o inconsistentes.
    • Imputar valores faltantes utilizando técnicas como la media, mediana o algoritmos avanzados.
    • Normalizar datos (escalar valores a un rango común).
    • Detectar y manejar outliers (valores atípicos).
  • Herramientas utilizadas:
    • pandas y numpy para manipulación de datos.
    • Software especializado como OpenRefine.
    • Visualización de datos para detectar errores (matplotlib, seaborn).

3. Explore (Exploración de datos)

La exploración de datos es una etapa analítica donde se buscan patrones, tendencias y relaciones que ayuden a comprender mejor el conjunto de datos.

  • Objetivos:
    • Identificar correlaciones, distribuciones y posibles relaciones entre variables.
    • Formular hipótesis iniciales para el modelado.
  • Actividades típicas:
    • Análisis estadístico descriptivo (media, desviación estándar, percentiles).
    • Visualización de datos para identificar patrones (gráficos de dispersión, histogramas, mapas de calor).
    • Pruebas de correlación entre variables.
  • Herramientas utilizadas:
    • Python (matplotlib, seaborn, plotly).
    • R para análisis estadístico avanzado.
    • Tableros visuales como Tableau o Power BI.

4. Model (Modelado)

En esta etapa, se desarrollan modelos predictivos o descriptivos que permiten extraer conocimiento accionable a partir de los datos.

  • Objetivos:
    • Crear modelos que puedan responder preguntas clave o resolver problemas específicos.
    • Optimizar los modelos para obtener el mejor rendimiento posible.
  • Técnicas comunes:
    • Modelos supervisados: Regresión lineal, árboles de decisión, redes neuronales.
    • Modelos no supervisados: Clustering (k-means, DBSCAN), análisis de componentes principales.
    • Modelos avanzados: Gradient boosting (XGBoost, LightGBM), deep learning.
  • Herramientas utilizadas:
    • Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch para modelado en Python.
    • H2O.ai para modelado automatizado.
    • Frameworks como SAS o SPSS en entornos empresariales.

5. iNterpret (Interpretación de resultados)

La última fase se centra en comunicar los hallazgos de manera efectiva a los stakeholders. Los modelos predictivos son inútiles si los resultados no pueden ser comprendidos o aplicados.

  • Objetivos:
    • Traducir resultados técnicos en insights accionables.
    • Crear visualizaciones y reportes que resuman el análisis.
  • Actividades típicas:
    • Evaluar métricas de rendimiento del modelo (precisión, recall, F1, AUC).
    • Construir dashboards interactivos para monitoreo continuo.
    • Preparar presentaciones claras y concisas para la toma de decisiones.
  • Herramientas utilizadas:
    • Dash, Tableau o Power BI para visualización interactiva.
    • Documentación en Jupyter Notebooks o Google Colab.
    • Informes ejecutivos con herramientas como Canva o PowerPoint.

¿Cuáles son las ventajas de OSEMN?

  1. Simplicidad:
    • Su enfoque claro y directo facilita su adopción por equipos con diferentes niveles de experiencia.
  2. Flexibilidad:
    • Es adecuada tanto para proyectos rápidos como para análisis exploratorios.
  3. Adaptabilidad:
    • Permite integrar fácilmente herramientas modernas y técnicas avanzadas.

¿Cuáles son las desventajas de OSEMN?

  1. Falta de estructura formal:
    • No proporciona un marco detallado para proyectos complejos o a gran escala.
  2. Enfoque técnico:
    • No incluye etapas explícitas para alinear el análisis con los objetivos comerciales.

Un ejemplo práctico de OSEMN: Análisis de ventas

Un equipo desea analizar datos históricos de ventas para identificar patrones y predecir la demanda futura.

  1. Obtención: Recopilan datos de un sistema ERP (ventas, inventario, clientes).
  2. Limpieza: Eliminan valores faltantes, corrigen errores en fechas y normalizan precios.
  3. Exploración: Descubren que las ventas son estacionales y dependen de campañas promocionales.
  4. Modelado: Construyen un modelo de series temporales para predecir la demanda.
  5. Interpretación: Crean un dashboard para mostrar las proyecciones a los gerentes.

En resumen, OSEMN es una metodología ideal para científicos de datos que buscan un enfoque práctico y adaptable. Aunque carece de la formalidad de otros marcos, su simplicidad la convierte en una herramienta poderosa para abordar proyectos rápidamente y con eficiencia. Integrar herramientas modernas y técnicas avanzadas puede amplificar su utilidad en entornos complejos.