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El desarrollo de proyectos de analítica de datos en las organizaciones requiere de procesos bien definidos para su éxito. Aunque existen marcos estándares como CRISP-DM, muchas organizaciones los adaptan a sus necesidades o usan métodos o aproximaciones ágiles empleados en el desarrollo de software, lo cual no siempre es adecuado para este tipo de proyectos. Este artículo muestra un nuevo marco general para proyectos de analítica de datos llamado GEN-DA. Este marco se basa en CRISP-DM pero lo extiende y mejora para solucionar las falencias identificadas luego de realizar una revisión sistemática de la literatura. GEN-DA ha sido diseñado y evaluado de forma iterativa empleando una metodología en ciencias del diseño gracias a la participación de expertos en analítica de datos mediante el método de validación por Juicio Experto. Los resultados obtenidos son alentadores y habilita la factibilidad de emplear este marco propuesto en un entorno real.
The development of data analytics projects in organizations requires well-defined processes for their success. Although there are standard frameworks such as CRISP-DM, many organizations adapt them to their needs or use agile methods or approaches used in software development, which is not always suitable for this type of projects. This article presents a new general framework for data analytics projects called GEN-DA. This framework is based on CRISPDM but extends and improves it to address the shortcomings identified after a systematic literature review. GEN-DA has been designed and evaluated iteratively using a design science methodology thanks to the participation of data analytics experts through the Expert Judgment validation method. The results obtained are encouraging and enable the feasibility of using this proposed framework in a real environment.
