Ciencia de datos y Agilidad: una revisión de la literatura

PAULA B. LIMA; GABRIEL GIANA; VERÓNICA A. BOLLATI; LILIANA CUENCA PLETSH

San Pablo

Congreso; XIII Congreso Iberoamericano en Ingeniería del Software; 2020

La creciente producción y recolección de los datos involucrados en proyectos de Data Science generan la necesidad de un marco de trabajo que permita el procesamiento eficiente de los mismos. A pesar de los progresos logrados en esta temática, aún se desconoce una forma de trabajo que se ajuste a estos proyectos y permita obtener mayores beneficios. Frecuentemente, se opta por la utilización de prácticas ágiles, pero los equipos se ven obligados a realizar adaptaciones sobre éstas, debido a las diferencias existentes entre los proyectos de desarrollo de software y los proyectos de Data Science. En este trabajo presentamos una revisión sistemática de la literatura con el fin de obtener el estado del arte de los enfoques de trabajo utilizados en proyectos de Data Science, sobre todo aquellos que utilizan prácticas ágiles (ya sea total o parcial), y los roles que los integrantes de los equipos desempeñan a fin de determinar puntos en común de trabajo o problemas que se evidencian en sus funciones.