# migrations

dir: embeddings_queue
filename: 00001-embeddings.sqlite.sql
hash: d3755dfd232be8e8301f4d7fcfb3a486
sql:
CREATE TABLE embeddings_queue (
    seq_id INTEGER PRIMARY KEY,
    created_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    operation INTEGER NOT NULL,
    topic TEXT NOT NULL,
    id TEXT NOT NULL,
    vector BLOB,
    encoding TEXT,
    metadata TEXT
);


dir: sysdb
filename: 00001-collections.sqlite.sql
hash: 38352d725ad1c16074fac420b22b4633
sql:
CREATE TABLE collections (
    id TEXT PRIMARY KEY,
    name TEXT NOT NULL,
    topic TEXT NOT NULL,
    UNIQUE (name)
);

CREATE TABLE collection_metadata (
    collection_id TEXT REFERENCES collections(id) ON DELETE CASCADE,
    key TEXT NOT NULL,
    str_value TEXT,
    int_value INTEGER,
    float_value REAL,
    PRIMARY KEY (collection_id, key)
);


dir: sysdb
filename: 00002-segments.sqlite.sql
hash: 2913cb6a503055a95f625448037e8912
sql:
CREATE TABLE segments (
    id TEXT PRIMARY KEY,
    type TEXT NOT NULL,
    scope TEXT NOT NULL,
    topic TEXT,
    collection TEXT REFERENCES collection(id)
);

CREATE TABLE segment_metadata (
    segment_id TEXT  REFERENCES segments(id) ON DELETE CASCADE,
    key TEXT NOT NULL,
    str_value TEXT,
    int_value INTEGER,
    float_value REAL,
    PRIMARY KEY (segment_id, key)
);


dir: sysdb
filename: 00004-tenants-databases.sqlite.sql
hash: 048867ce8fcdefe4023c7110e4433591
sql:
CREATE TABLE IF NOT EXISTS tenants (
    id TEXT PRIMARY KEY,
    UNIQUE (id)
);

CREATE TABLE IF NOT EXISTS databases (
    id TEXT PRIMARY KEY, -- unique globally
    name TEXT NOT NULL, -- unique per tenant
    tenant_id TEXT NOT NULL REFERENCES tenants(id) ON DELETE CASCADE,
    UNIQUE (tenant_id, name) -- Ensure that a tenant has only one database with a given name
);

CREATE TABLE IF NOT EXISTS collections_tmp (
    id TEXT PRIMARY KEY, -- unique globally
    name TEXT NOT NULL, -- unique per database
    topic TEXT NOT NULL,
    dimension INTEGER,
    database_id TEXT NOT NULL REFERENCES databases(id) ON DELETE CASCADE,
    UNIQUE (name, database_id)
);

-- Create default tenant and database
INSERT OR REPLACE INTO tenants (id) VALUES ('default_tenant'); -- The default tenant id is 'default_tenant' others are UUIDs
INSERT OR REPLACE INTO databases (id, name, tenant_id) VALUES ('00000000-0000-0000-0000-000000000000', 'default_database', 'default_tenant');

INSERT OR REPLACE INTO collections_tmp (id, name, topic, dimension, database_id)
    SELECT id, name, topic, dimension, '00000000-0000-0000-0000-000000000000' FROM collections;
DROP TABLE collections;
ALTER TABLE collections_tmp RENAME TO collections;


dir: sysdb
filename: 00005-remove-topic.sqlite.sql
hash: b1367c826b8fba5f96f27befdc1d42d2
sql:
-- Remove the topic column from the Collections and Segments tables

ALTER TABLE collections DROP COLUMN topic;
ALTER TABLE segments DROP COLUMN topic;


dir: metadb
filename: 00001-embedding-metadata.sqlite.sql
hash: 2b4cf52c4bb2676e21d6860a4409f856
sql:
CREATE TABLE embeddings (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    segment_id TEXT NOT NULL,
    embedding_id TEXT NOT NULL,
    seq_id BLOB NOT NULL,
    created_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    UNIQUE (segment_id, embedding_id)
);

CREATE TABLE embedding_metadata (
    id INTEGER REFERENCES embeddings(id),
    key TEXT NOT NULL,
    string_value TEXT,
    int_value INTEGER,
    float_value REAL,
    PRIMARY KEY (id, key)
);

CREATE TABLE max_seq_id (
    segment_id TEXT PRIMARY KEY,
    seq_id BLOB NOT NULL
);

CREATE VIRTUAL TABLE embedding_fulltext USING fts5(id, string_value);


dir: metadb
filename: 00002-embedding-metadata.sqlite.sql
hash: 12a570f7121b3a8ce750a2a7c36da20f
sql:
-- SQLite does not support adding check with alter table, as a result, adding a check
-- involve creating a new table and copying the data over. It is over kill with adding
-- a boolean type column. The application write to the table needs to ensure the data
-- integrity.
ALTER TABLE embedding_metadata ADD COLUMN bool_value INTEGER


dir: metadb
filename: 00003-full-text-tokenize.sqlite.sql
hash: f97ad6334aeaa8f419f01110b648b97a
sql:
CREATE VIRTUAL TABLE embedding_fulltext_search USING fts5(string_value, tokenize='trigram');
INSERT INTO embedding_fulltext_search (rowid, string_value) SELECT rowid, string_value FROM embedding_metadata;
DROP TABLE embedding_fulltext;


# embeddings_queue

created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 415fc48b-e4a0-43da-8ad4-4f5c6081e33a
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 0, "chroma:document": "SCRUM EN PROYECTOS DE \nCIENCIA DE DATOS\nMetodolog\u00edas para la ciencia de datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 2455354a-e82b-461d-92bc-fcc0a028e0ca
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 1, "chroma:document": "GESTI\u00d3N \u00c1GIL DE \nPROYECTOS DE CIENCIA \nDE DATOS"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 4811851c-415c-40ed-88f0-982a1c999a5d
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 2, "chroma:document": "La nueva realidad empresarial*\n\uf0a8La gesti\u00f3n de proyectos ha tenido que adaptarse \na la nueva realidad empresarial:\n\uf0a4Loscambios son muy r\u00e1pidos , las tecnolog\u00edas se \ncomplican y requiere la colaboraci\u00f3n de equipos \nmultidisciplinares , a veces en remoto, el n\u00famero de \ndatos crece exponencialmente, son poco estructurados \ny externos a la empresa (por ejemplo opiniones de \nredes sociales), etc.\n*Fuente: Datahak3\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 64c72b6c-967e-4dc2-b74c-1a936b705700
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 3, "chroma:document": "Gesti\u00f3n predictiva de proyectos \ntecnol\u00f3gicos\n\uf0a8La gesti\u00f3n de proyectos tecnol\u00f3gicos durante \nmuchos a\u00f1os ha sido predictiva:\n\uf0a4Estimar el alcance, plazo y coste del proyecto \n(restricciones contrapuestas). \n\uf0a4Detectar desviaciones reales o previstas sobre la \nplanificaci\u00f3n, y tomar decisiones correctivas o \npreventivas con objeto de restablecer el equilibrio. 4\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 37fe0de4-c71b-4c6e-91ad-f80c97df80c6
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 4, "chroma:document": "Gesti\u00f3n predictiva de proyectos \ntecnol\u00f3gicos\n\uf0a4Imprescindible conocer con detalle los requisitos y \nobjetivos en fases tempranas del proyecto.\n\uf0a4Seguimiento: a lo largo del proyecto se puede saber si \nse est\u00e1 cumpliendo o no lo planificado. \n\uf0a4ElDirector de proyecto (Project Manager )es el \nencargado de realizar el seguimiento del proyecto y \nde tomar decisiones sobre acciones correctivas si es \nnecesario. 5\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: da1a048c-e950-45cd-842e-85bb8ec3ddd8
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 5, "chroma:document": "Gesti\u00f3n predictiva de proyectos \ntecnol\u00f3gicos\n\uf0a4Los est\u00e1ndares de referencia b\u00e1sica sobre este tipo de \ngesti\u00f3n son los propuestos por la organizaci\u00f3n \nPMI(Project Management Institute ) y su publicaci\u00f3n \nPMBOK (Project Management Body of Knowledge )\n\uf0a8Aclaraci\u00f3n : PMBOK permite tambi\u00e9n gesti\u00f3n \nadaptativa , y sigue m\u00e1s vigente que nunca. PMI \nofrece certificaciones sobre agilidad . Los enfoques \npredictivo y adaptativo conviven dentro de los \nproyectos reales (equilibrio entre cumplir con \nrestricciones y responder a los cambios)6\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 58c2e9b4-b0e3-4553-a6ff-184d1ddd502e
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 6, "chroma:document": "Gesti\u00f3n de cambios y riesgos\n\uf0a8Gesti\u00f3n de proyectos: imprescindible gesti\u00f3n de \ncambios y riesgos\n\uf0a8En gesti\u00f3n predictiva, los cambios pueden alterar \nalguna de las previsiones sobre alcance, tiempo, \ncoste y calidad: \n\uf0a4aceptar unos cambios y rechazar otros.\n\uf0a4evaluar el impacto sobre la planificaci\u00f3n. 7\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 9bec4ea5-eb2d-42d0-a22f-2ad3983e0fe5
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 7, "chroma:document": "Gesti\u00f3n de cambios y riesgos\n\uf0a4Introducir cambios de alcance sin ning\u00fan tipo de \nautorizaci\u00f3n, provoca retrasos, sobrecostes y \nentregables que los usuarios rechazan. \n\uf06eproyectos que fracasan por no alcanzar sus objetivos. \n\uf0a4En ocasiones el Project Manager acapara excesivo \npoder y toma decisiones sin contar con su equipo\n\uf06eEl equipo t\u00e9cnico acaba viendo al Project Manager como \nuna especie de capataz, que exige el cumplimiento de \nplazos, que toma decisiones cuestionables de forma \nunilateral, incluso de \u00edndole t\u00e9cnica. 8\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 6f0b6a8a-aae5-452e-aa33-62ee1bae83a3
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 8, "chroma:document": "Agile o Gesti\u00f3n Adaptativa\n\uf0a8Es necesario que los entregables del proyecto  \nreflejen los cambios solicitados (el mercado lo \nexige). \n\uf0a8Adem\u00e1s, el equipo t\u00e9cnico demanda un \u00e1mbito de \nautoridad sobre la parte t\u00e9cnica, la planificaci\u00f3n y \nel valor para el negocio. 9\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: d1e2a3e1-4a7a-4e77-a099-54257fd9c3c9
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 9, "chroma:document": "Agile o Gesti\u00f3n Adaptativa\n\uf0a8En este contexto se acu\u00f1a el t\u00e9rmino de \u201cagilidad\u201d \no \u201cagile\u201d, as\u00ed como el de la gesti\u00f3n adaptativa \nfrente a la predictiva. \n\uf0a8Pero no hay que confundir agilidad con rapidez de \nproducci\u00f3n: \n\uf0a4el equipo t\u00e9cnico necesita tiempo para entregar una \nsoluci\u00f3n de calidad . \n\uf0a4si hay muchos cambios, el proyecto se alargar\u00e1 (las restricciones contrapuestas siguen ah\u00ed). 10\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 6fd32a8c-0b66-4783-8e39-232b35a6989a
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 10, "chroma:document": "Agile o Gesti\u00f3n Adaptativa\n\uf0a8Agilidad se refiere a aligerar los procesos de \ngesti\u00f3n , especialmente el de cambios (no solo \ninevitable sino positivo para el proyecto). 11\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 250c4305-d59a-4209-83a8-b6473b1e7301
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 11, "chroma:document": "Agile en proyectos de Ciencia de Datos\n\uf0a8Un proyecto de Ciencia de Datos tiene buena \nparte de experimental .\n\uf0a4De inicio no se sabe muy bien si se encontrar\u00e1 \nunmodelo adecuado, ni lo que puede costar hacerlo. \n\uf0a4Los usuarios de negocio no son capaces de definir requisitos detallados al principio. Y probablemente, \nantes de encontrar un buen modelo, habr\u00e1 que probar y descartar otros. \n\uf0a4Los sucesivos refinamientos de modelos ya incluyen el cambio como un elemento fundamental y beneficioso. 12\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 9f79f43c-f53f-4468-9050-768d1f3a89db
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 12, "chroma:document": "Agile en proyectos de Ciencia de Datos\n\uf0a8UnProject Manager obsesionado por cumplir una \nplanificaci\u00f3n r\u00edgida tiene poco sentido, resulta m\u00e1s \n\u00fatil una figura que ayude a superar momentos de \nbloqueo.\n\uf0a8Como contrapartida, son proyectos donde el riesgo \nde exceder costes y tiempos aumenta, y es algo a \nasumir.\n\uf0a8Un enfoque Agile , y en concreto, la metodolog\u00eda \nScrum, resulta \u00fatil para limitar el riesgo.  13\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: d74162cf-334b-4407-b292-dc0f30bb4357
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 13, "chroma:document": "MANIFIESTO \u00c1GIL \nY SCRUM PARA \nPROYECTOS DE \nCIENCIA DE DATOS"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 3f98cfc6-ec8d-451f-a9bd-4dd66c067675
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 14, "chroma:document": "Agile: simplificar procesos de gesti\u00f3n \n\uf0a8La agilidad conlleva simplificar los procesos de \ngesti\u00f3n, especialmente el de cambios .\n\uf0a8El valor para el negocio se produce mediante \nentregas de producto. Es necesario realizar \nentregas frecuentes ( incrementales) que reflejen los \ncambios solicitados lo antes posible. \n\uf0a8Simplificar la gesti\u00f3n para mantener un ritmo \nconstante de entregas. \n\uf0a4Adem\u00e1s, el producto que se entrega puede ser usado, \nen otro caso no computa como avance.  15\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: f38dbdcc-719d-4ce7-a8ed-02937f78dd59
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 15, "chroma:document": "Agile: grupo cohesionado\n\uf0a8El equipo t\u00e9cnico trabaja como un grupo \ncohesionado.\n\uf0a8Tambi\u00e9n forma equipo con personal no t\u00e9cnico .\n\uf0a8Tiene la autoridad para:\n\uf0a4decidir la manera de implementar los productos. \n\uf0a4estimar tiempos de tareas y consensuar con el cliente \nla priorizaci\u00f3n de las mismas. 16\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 7ece49aa-83ef-40b8-b053-1dac317bc3e4
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 16, "chroma:document": "Agile: grupo cohesionado\n\uf0a8Es fundamental tener normas de calidad de \nimplementaci\u00f3n establecidas por el propio equipo \nde desarrollo.\n\uf0a8Scrum no detalla normas de codificaci\u00f3n, o c\u00f3mo se \ntienen que probar o versionar los desarrollos, ni qu\u00e9 se considera un prototipo. 17\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 0e8fed95-b10b-457f-9453-639cf0b193bd
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 17, "chroma:document": "Agile: grupo cohesionado\n\uf0a8Se trata de buscar soluciones lo m\u00e1s sencillas \nposibles pero vigilando la calidad del producto.\n\uf0a8Es conveniente reunirse con frecuencia, tanto entre \nlos miembros del equipo t\u00e9cnico, como con los \nusuarios , equipo de negocio, otros equipos \nt\u00e9cnicos, gestores , etc. \n\uf0a4Las reuniones deben ser \u00e1giles .18\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 34f9dd2b-a1d6-4d22-ad20-88b3c5caa988
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 18, "chroma:document": "Principios de Scrum. Transparencia\n\uf0a8Necesaria para trabajar en grupo de manera \nefectiva. \n\uf0a8En todo momento se puede conocer en qu\u00e9 tareas trabaja el equipo t\u00e9cnico, y qu\u00e9 falta para \ncompletarlas (debe definirse cu\u00e1ndo est\u00e1n \ncompletas). \n\uf0a8El cliente sabe qu\u00e9 es lo pr\u00f3ximo a entregar en un determinado plazo, y si sus cambios est\u00e1n siendo \natendidos o no. 19\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 871f06a1-3351-45c8-80b1-511481f8afdd
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 19, "chroma:document": "Principios de Scrum. Inspecci\u00f3n\n\uf0a8Como un equipo tiene autoridad sobre la gesti\u00f3n, \nrequiere que se autoeval\u00fae como grupo con cierta \nfrecuencia: \n\uf0a4Pero no debe convertirse en algo burocr\u00e1tico (no se \nhace \u00e9nfasis en la documentaci\u00f3n). \n\uf0a4El ejemplo t\u00edpico es saber si se est\u00e1n cumpliendo o no las entregas comprometidas.20\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 1b85950f-2b4f-4f42-b920-33af7ac0002b
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 20, "chroma:document": "Principios de Scrum. Adaptaci\u00f3n\n\uf0a8Si algo impide alcanzar los resultados previstos \n(detectado en la inspecci\u00f3n) hay que introducir \ncambios \u00e1giles en la manera de hacer las cosas. \n\uf0a8La novedad es que no existe un Project Manager \nque imponga dichos cambios. Los equipos son auto-\norganizados .21\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 58e55def-d4a4-4f47-97f5-c7227aa1f1fb
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 21, "chroma:document": "Roles de Scrum. Development team\n\uf0a8Encargado de construir productos y soluciones. \n\uf0a8La responsabilidad es conjunta y no individual. \n\uf0a4En rigor, no puede haber roles diferenciados \n(administradores BD, equipos test\u2026) aunque cada \nmiembro pueda desarrollar tareas especializadas. \n\uf0a4La distribuci\u00f3n de tareas la realiza el propio equipo \nt\u00e9cnico internamente.\n\uf0a8Scrum recomienda un equipo t\u00e9cnico <=9 personas 22\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 115a0355-7d34-49f2-b2dd-7fb838292a02
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 22, "chroma:document": "Roles de Scrum. Product Owner\n\uf0a8Responsable de priorizar las funcionalidades \nrequeridas por el producto, para maximizar el \nvalor para el negocio . \n\uf0a8Introduce los posibles cambios . \n\uf0a8Una vez que parte del producto est\u00e1 disponible, \ntiene autoridad para decidir si responde o no a lo \nsolicitado. 23\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: a23b33f7-2f08-4367-adec-ff1c9d118f81
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 23, "chroma:document": "Roles de Scrum. Scrum Master\n\uf0a8Es un facilitador para el resto de roles, asegurando \nque no se pierden los beneficios de Scrum por \nmalas interpretaciones.\n\uf0a8Es un formador cuando trata con equipos con poca \nexperiencia. \n\uf0a8Ayuda a buscar el consenso cuando existen \ndiscrepancias entre individuos. 24\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: e7320b54-75d2-4f1c-9d09-82b8736b6722
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 24, "chroma:document": "PRODUCT \nBACKLOG EN \nPROYECTOS DE \nCIENCIA DE DATOS"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 0dc4b217-7440-42fb-9631-c345e033c312
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 25, "chroma:document": "Product Backlog\n\uf0a8Representa la hoja de ruta del producto, siendo el \nProduct Owner el principal responsable de la \nmisma. \n\uf0a8Priorizada seg\u00fan el valor aportado al negocio\n(posiblemente ponderado conforme a criterios de \ncoste o esfuerzo), ya que en cada sprint se eligen \nlos elementos de mayor prioridad.\n\uf0a8Los elementos m\u00e1s prioritarios aparecen m\u00e1s \ndesglosados y con estimaciones (esfuerzo, riesgos, \ncomplejidad) m\u00e1s fiables .26\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: a241c523-a2d7-485b-8b95-9549c6d8fec7
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 26, "chroma:document": "Product Backlog\n\uf0a8Est\u00e1 en continua evoluci\u00f3n. \n\uf0a8La visi\u00f3n tradicional de un proyecto cuyas \ncondiciones de finalizaci\u00f3n son bien conocidas \ndesde el inicio se transforma en una especie de \nproyecto continuo donde en cada sprint se va \ndecidiendo qu\u00e9 hacer en el futuro .27\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 546efab1-99a9-461a-805b-717f5af6f08b
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 27, "chroma:document": "Product Backlog en Ciencia de Datos\n\uf0a8La lista de producto no solo contiene funcionalidad \npara el negocio, tambi\u00e9n contiene tareas t\u00e9cnicas \n(reestructuraci\u00f3n del c\u00f3digo, formaci\u00f3n, mejora del tiempo de respuesta, etc.).\n\uf0a8Tener en cuenta problemas de calidad de datos . \nEstos exigen tareas espec\u00edficas para tratarlos (sin \nque generen un producto para los usuarios). \n\uf0a8Son \u00fatiles prototipos para mostrar a los usuarios\npara su validaci\u00f3n.28\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 5c604509-43e2-4280-a27b-fb0b3e5f2034
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 28, "chroma:document": "Product Backlog en Ciencia de Datos\n\uf0a8Tambi\u00e9n es necesario reservar tiempo para la \ninvestigaci\u00f3n de nuevas tecnolog\u00edas , probar \nvarias de ellas, realizar diferentes modelos antes \nde encontrar uno lo suficientemente bueno, etc.29\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 2e45965b-0da5-4685-9b0d-a94136109fcc
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 29, "chroma:document": "EL SPRINT EN \nPROYECTOS DE \nCIENCIA DE DATOS"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: faabede0-8f1a-44e7-ab35-1df445aea209
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 30, "chroma:document": "Sprint\n\uf0a8Es un per\u00edodo de tiempo predeterminado \n(normalmente) de duraci\u00f3n constante a lo largo de \nun proyecto. \n\uf0a8Las duraciones m\u00e1s habituales son dos o cuatro \nsemanas .\n\uf0a8Durante el sprint se desarrolla un ciclo completo \ndel resto de eventos (gesti\u00f3n, reuniones\u2026), m\u00e1s el \npropio trabajo t\u00e9cnico. 31\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 9383666f-36f5-4d2c-bd52-f9e1c7cf9067
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 31, "chroma:document": "Sprint\n\uf0a8Genera un incremento de producto que responde a \nun objetivo concreto fijado al inicio. \n\uf0a8Inmediatamente despu\u00e9s, comienza el siguiente \nsprint, de manera que se establece una rutina de \nentregas peri\u00f3dicas listas para usar, sin que exista \ntiempo entre sprints . \n\uf0a8Se puede considerar el sprint como un miniproyecto .32\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 4a4e8926-deae-43f3-852d-1d044a238d16
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 32, "chroma:document": "Sprint\n\uf0a8La corta duraci\u00f3n del sprint (un mes m\u00e1ximo) \nfacilita las estimaciones ylimita los riesgos . \n\uf0a8Dentro de un sprint solo se deber\u00edan permitir cambios que no amenacen el objetivo del sprint.\n\uf0a8Es excepcional la cancelaci\u00f3n de un sprint. Es decisi\u00f3n del Product Owner (cuando los objetivos \ndel sprint ya no son alcanzables, o no tienen sentido).33\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 581b2183-cdcf-47a8-842f-fc316a5bf143
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 33, "chroma:document": "Agilidad. Reuniones\n\uf0a8Las reuniones , aunque parecen muchas, son \nlimitadas, tanto en tiempo como en intervinientes.\n\uf0a4se buscan equipos aut\u00f3nomos autoorganizados, y que \nno quieren ser interrumpidos con frecuencia por \ndirectivos, usuarios, etc. \n\uf0a8Que el Product Owner sea una \u00fanica persona (en \nvez de un grupo de usuarios) ayuda mucho a \nconseguir esa agilidad. 34\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: bb0ab0df-005a-41aa-8965-7ab98d605ad9
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 34, "chroma:document": "Scrum e Integraci\u00f3n Continua\n\uf0a8Para una verdadera agilidad se requiere un \nsistema de integraci\u00f3n continua (que automatiza \npruebas y pasos entre entornos), para que el final del sprint no sea un cuello de botella. \n\uf0a8Pero, los proyectos de Ciencia de Datos no son los m\u00e1s t\u00edpicos para pensar en una integraci\u00f3n continua \nmuy automatizada, aunque solo sea por posibles \nproblemas de calidad de datos.35\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 68b32c65-e3bc-4c26-9327-50367dc2fcf2
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 35, "chroma:document": "Sprint 0\n\uf0a8Va al inicio del proyecto, y puede durar m\u00e1s tiempo \nque los sprints normales:\n\uf0a4Para preparar infraestructuras, estudiar la calidad de los \ndatos, entender requisitos no funcionales, etc. \n\uf0a4No se entrega un incremento de producto al usuario.\n\uf0a4Algunos lo consideran como una especie de trampa, pero es algo bastante natural en los proyectos anal\u00edticos, lo \nmismo que puede haber sprints cancelados. 36\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 8e9ea317-6196-4356-bb24-0324fe5ee93d
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 36, "chroma:document": "PLANIFICACI\u00d3N DE \nSPRINTS EN \nPROYECTOS DE \nCIENCIA DE DATOS"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 0dd12ca9-ab7b-433c-9b86-167ffab24825
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 37, "chroma:document": "Reuni\u00f3n de planificaci\u00f3n del Sprint\n\uf0a8El Sprint comienza con esta reuni\u00f3n:\n\uf0a4concretar el alcance y comprometerse con el mismo sin \nperder el foco. \n\uf0a8Responder a dos preguntas:\n\uf0a4\u00bfQu\u00e9 se puede terminar durante el sprint?\n\uf0a4\u00bfC\u00f3mo se conseguir\u00e1 completar el trabajo seleccionado?38\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 4562a75f-b737-4f13-9d6e-41a60898afbd
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 38, "chroma:document": "\u00bfQu\u00e9 se puede terminar en el sprint?\n\uf0a8Estimar la \u201cvelocidad\u201d del equipo a partir del \nhist\u00f3rico de entregas en sprints anteriores.\n\uf0a8Tener en cuenta la capacidad de desarrollo prevista\ndel equipo. Esta est\u00e1 condicionada, por ejemplo, por \nposibles vacaciones y reuniones, y especialmente por \ntrabajar en multiproyectos (Scrum lo desaconseja).\n\uf0a8Es el Development Team quien decide qu\u00e9 elementos \ndel backlog se pueden terminar durante el sprint.39\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 7a16234f-b1d2-46b1-9fe5-b7ca8df9c361
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 39, "chroma:document": "\u00bfQu\u00e9 se puede terminar en el sprint?\nAlgunos matices\n\uf0a8Podr\u00eda parecer que esta parte de la reuni\u00f3n se \nalarga mucho, pero se supone que en sprints\nanteriores se ha celebrado otra reuni\u00f3n espec\u00edfica para ir detallando y estimando la lista de producto. De esta forma la preselecci\u00f3n se puede hacer de forma bastante r\u00e1pida.40\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 19f91a64-f6b6-4ab6-aa5d-cd80eb968a81
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 40, "chroma:document": "\u00bfQu\u00e9 se puede terminar en el sprint?\nAlgunos matices (II)\n\uf0a8La estimaci\u00f3n que realiza el equipo de desarrollo \nsuele basarse en \u201cpuntos\u201d asignados a cada \nelemento de la lista, y que tiene en cuenta la \ncomplejidad del desarrollo, posibles riesgos, etc. \n\uf0a4En funci\u00f3n del hist\u00f3rico del proyecto, se puede establecer \nuna media de puntos entregados por sprint, y as\u00ed se \nprecisa mejor cu\u00e1ntos elementos de la lista son \nabordables en el actual.41\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 04c4eaaf-1e37-4ff8-99a9-a9937378d5a4
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 41, "chroma:document": "\u00bfQu\u00e9 se puede terminar en el sprint?\nAlgunos matices (III)\n\uf0a8Se recomienda formular un objetivo concreto del \nsprint. Es decir, no se trata de ir implementando \nelementos deslavazados, sino que el equipo debe \ncomprender c\u00f3mo esos elementos conjuntamente proporcionan valor al negocio, y por qu\u00e9 son m\u00e1s prioritarios que otros, algo que debe aclarar el \nProduct Owner .42\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 40ff63c2-82eb-4782-b0ff-65e613d8d949
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 42, "chroma:document": "\u00bfC\u00f3mo se conseguir\u00e1 completar el \ntrabajo seleccionado?\n\uf0a8Establecer un plan de desarrollo . Lo realiza el \nequipo de desarrollo con ayuda del Product Owner , \nque aclara detalles funcionales. \n\uf0a8Tambi\u00e9n se pueden incluir elementos menos \nprioritarios, pero que, por motivos t\u00e9cnicos, o porque \nconvienen al objetivo, se podr\u00edan abordar en este \nsprint. 43\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 952dfc60-b385-42c5-99f5-055d62aed328
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 43, "chroma:document": "\u00bfC\u00f3mo se conseguir\u00e1 completar el \ntrabajo seleccionado?\n\uf0a8En este punto, el plan es todav\u00eda un tanto gen\u00e9rico, y \naborda aspectos como las tecnolog\u00edas a usar, tareas \nde alto nivel a llevar a cabo, medidas de calidad o \nde terminaci\u00f3n del trabajo, y c\u00f3mo se espera dividir el trabajo entre las diferentes personas. \n\uf0a8Es importante que de la reuni\u00f3n se salga con una secuenciaci\u00f3n l\u00f3gica y completa de todo el sprint, \naunque sea de alto nivel.44\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: cc02c855-1a3a-4bc1-a51a-49f49ddb94cb
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 44, "chroma:document": "Un plan no puede ser est\u00e1tico\n\uf0a8No es est\u00e1tico (fijado por esta reuni\u00f3n), va \nevolucionando y entrando a mayor nivel de detalle \na lo largo del sprint. \n\uf0a8Es probable tener que renegociar sobre los elementos de la lista de producto seleccionados, siempre que no \nvaya en contra del objetivo.\n\uf0a8El grado de avance se visualiza en Tableros Kamban\ny diagramas Burn-Down y Burn- Up (ver seguimiento \ndel sprint).45\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 64a8426a-a8ca-450d-8814-4a3e227a3148
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 45, "chroma:document": "Un plan no puede ser est\u00e1tico\n\uf0a8M\u00e1s acusado en proyectos de Ciencia de Datos\u2026\n\uf0a4donde los diferentes interesados tienen que ofrecer \nfeedbacks frecuentes de lo que necesitan y de lo que se \nva entregando, \n\uf0a4y donde se van descubriendo aspectos de la calidad y disponibilidad de los datos que requieren adaptar las \ntareas, o lanzar procesos que duran horas.46\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: aebc1589-c04d-475d-a3e6-b2e647f04535
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 46, "chroma:document": "Algunos errores comunes de \ninterpretaci\u00f3n\n\uf0a8El compromiso del sprint no es una lista de \nelementos seleccionados de la lista del producto, sino \nel objetivo fijado en la primera parte de la reuni\u00f3n. \n\uf0a8El objetivo ayuda a centrar el foco , evitando cambios \ndurante el sprint que pongan el riesgo el mismo. \n\uf0a8Tambi\u00e9n afianza la idea de colaboraci\u00f3n del equipo \npara conseguir un resultado conjunto. \n\uf0a8A la vez permite cierta flexibilidad sobre elementos \nconcretos, que pueden entrar o salir de la lista de elementos pendientes del Sprint.47\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 029b5c92-93d5-4a8c-869d-52351d72ec6d
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 47, "chroma:document": "Algunos errores comunes de \ninterpretaci\u00f3n\n\uf0a8Si se quiere contar con flexibilidad ante cambios \nfrecuentes, las negociaciones tambi\u00e9n son frecuentes. \n\uf0a4Aqu\u00ed es de utilidad el Scrum Master, para ayudar a \nvencer momentos de bloqueo, o para evitar que una \nparte someta a la otra sistem\u00e1ticamente.48\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 638459de-7b72-4f21-b1f1-76f6c87fb5b2
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 48, "chroma:document": "Algunos errores comunes de \ninterpretaci\u00f3n\n\uf0a8Para profundizar en los requisitos del producto, es \nconveniente que el equipo t\u00e9cnico pueda reunirse \ndirectamente con otros interesados de negocio. \n\uf0a4En proyectos de Ciencia de datos pasa a ser cr\u00edtico. El \nerror es pensar que el Product Owner debe conocer \ntodos y cada uno de los requisitos de negocio, y aislar al equipo t\u00e9cnico del resto de la empresa. \n\uf0a4En realidad, la figura es m\u00e1s de coordinador y \nfacilitador en la captura de requisitos (por ello se \nrecomienda que sea una \u00fanica persona).49\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: e57e8f3b-f999-47de-b6a4-eeb71bc7192b
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 49, "chroma:document": "Algunos errores comunes de \ninterpretaci\u00f3n\n\uf0a8ElProduct Owner debe vigilar que se priorizan los \nrequisitos de mayor valor, y resolver conflictos de \nintereses contrapuestos de los stakeholders . \n\uf0a8Tambi\u00e9n debe evitar cambios en medio del sprint \nque pongan en riesgo el objetivo. \n\uf0a8Un Product Owner se acerca m\u00e1s a la figura cl\u00e1sica \nde jefe de proyecto de negocio, que el propio Scrum \nMaster, algo que tambi\u00e9n genera cierta confusi\u00f3n \ncuando se utiliza Scrum por primera vez.50\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 735019a3-1340-4a3b-a92b-531262ba1306
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 50, "chroma:document": "SEGUIMIENTO DE \nSPRINTS EN \nPROYECTOS DE \nCIENCIA DE DATOS"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 69df913d-7da6-41cc-97f4-e913233ac6ac
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 51, "chroma:document": "Seguimiento del Sprint\n\uf0a8Las t\u00e9cnicas \u00e1giles est\u00e1n pensadas para simplificar \nlas tareas de gesti\u00f3n . \n\uf0a4Algunas recaen sobre el equipo de desarrollo y siempre \nse prefiere que est\u00e9n desarrollando antes que \nreportando el estado del proyecto. \n\uf0a4Todav\u00eda m\u00e1s cr\u00edtico, el foco del seguimiento se centra en \nentender lo que queda para conseguir el objetivo del \nsprint, y en su caso, modificar las estimaciones.52\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 5bca5fad-6fd5-4ef1-b685-cee91322a0df
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 52, "chroma:document": "Estimaciones de tiempo y esfuerzo del \nSprint\n\uf0a8Es el equipo de desarrollo quien estima lo que es \ncapaz de terminar en un sprint dado, y esto lo hace \nmediante alg\u00fan sistema de puntuaci\u00f3n para cada \n\u00edtemque acaba dentro del sprint backlog (es com\u00fan \nacabar convirtiendo la puntuaci\u00f3n en horas).\n\uf0a8La utilidad es entender que un \u00edtemvalorado como \n10 puntos requiere el doble de esfuerzo que uno \nvalorado en 5 puntos53\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 1a33a3d9-ef35-4618-be8b-dab086a0ccf6
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 53, "chroma:document": "Estimaciones de tiempo y esfuerzo del \nSprint\n\uf0a8Tambi\u00e9n es \u00fatil el hist\u00f3rico de puntos entregados en \ncada sprint para establecer una \u201cvelocidad\u201d media.\n\uf0a8Esto permite ir afinando la planificaci\u00f3n del sprint, y \nhacerse una idea de lo que supone el product\nbacklog restante en cuanto a tiempo (entendiendo \nque es algo que ir\u00e1 evolucionando).54\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 5334ecbd-c431-4a96-8cdc-53f92fabc094
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 54, "chroma:document": "BurnDown\n55\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: bcae6265-aaf1-492c-845b-fbc0f00b878d
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 55, "chroma:document": "BurnDown\n\uf0a8La l\u00ednea roja por encima de la azul indica un retraso \nrespecto a la planificaci\u00f3n. \n\uf0a4Es el propio equipo t\u00e9cnico quien debe decidir si es \nposible acelerar el ritmo de desarrollo, o bien considerar \nreducir el alcance del sprint en el supuesto de que ello no \namenace el objetivo del mismo.56\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 5876486f-dc8c-4864-8660-ff6e44aa5c4f
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 56, "chroma:document": "BurnUp\n\uf0a8Aunque el gr\u00e1fico de burn down resulta \u00fatil, puede \ninducir a error de interpretaci\u00f3n cuando se realizan \ncambios de alcance durante el sprint. \n\uf0a8Por eso se usa tambi\u00e9n el gr\u00e1fico de burn up.57\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: b7ecec93-f472-43e6-bae9-25ccc1bdd538
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 57, "chroma:document": "BurnUp\n58\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 0e23181d-60ca-466e-adbd-f4d13fc5e20e
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 58, "chroma:document": "BurnUp\n\uf0a8Si dentro de un sprint se necesita introducir una nueva \ntarea, o aumentar el esfuerzo estimado de una tarea, \nen el burndown se vuelve a dibujar la recta \nplanificada, que resultar\u00e1 m\u00e1s inclinada. Pero el \ngr\u00e1fico no indica en qu\u00e9 momento se ha producido este cambio.59\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: faf177cf-8970-4d6d-90be-54c60a836fde
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 59, "chroma:document": "BurnUp\n\uf0a8En el gr\u00e1fico burnup, la l\u00ednea de trabajo planificado \ntotal es una recta horizontal. \n\uf0a4Si hay cambios de valoraci\u00f3n se van a visualizar como \nsaltos en dicha l\u00ednea. \n\uf0a4La otra l\u00ednea ya no es el trabajo pendiente, sino el \ncompletado hasta el momento, y se espera que al final \ndel sprint alcance la l\u00ednea del trabajo planificado total. \n\uf0a4Si no se alcanza, al menos se puede tener una idea de \nhasta qu\u00e9 punto ha sido el cambio el que ha provocado \nesta situaci\u00f3n.60\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: e9d1f6b9-5f68-49b1-963e-0d09d6cf4195
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 60, "chroma:document": "REUNIONES EN \nSCRUM EN \nPROYECTOS DE \nCIENCIA DE DATOS"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: ce513ef9-0126-41cf-9878-f666d931c500
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 61, "chroma:document": "Daily meeting\n\uf0a8Breve reuni\u00f3n de coordinaci\u00f3n al principio de cada \nd\u00eda (fundamental para el funcionamiento de Scrum). \n\uf0a8Intervienen los miembros del equipo de desarrollo,\nque se supone autoorganizado ( no es una reuni\u00f3n \nde reporte a un jefe de proyecto).62\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: efcbabcb-6f0a-4498-9e4f-4a94dd872226
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 62, "chroma:document": "Daily meeting\n\uf0a8Cada miembro responde a tres preguntas clave:\n\uf0a4\u00bfQu\u00e9 hice ayer para colaborar con el objetivo del sprint?\n\uf0a4\u00bfQu\u00e9 espero hacer hoy para colaborar con el objetivo \ndel sprint?\n\uf0a4\u00bfQu\u00e9 impedimentos he tenido?63\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 19534315-bddb-4d71-935a-a473dd9ffaea
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 63, "chroma:document": "Daily meeting\n\uf0a8\u00bfQu\u00e9 hice ayer para colaborar con el objetivo del \nsprint?\n\uf0a4Saber, con cierta autocr\u00edtica, si se ha podido conseguir o \nno el grado de avance esperado ( en un d\u00eda). \n\uf0a4No es una reuni\u00f3n de reporte gerencial (no ocultar problemas ocurridos).64\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: e36825b8-e4eb-4aca-a87f-f9e081ee6594
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 64, "chroma:document": "Daily meeting\n\uf0a8\u00bfQu\u00e9 espero hacer hoy para colaborar con el \nobjetivo del sprint?\n\uf0a4Es un punto de alineaci\u00f3n entre el estado real del \nproyecto y el plan vigente . \n\uf0a4Si el objetivo del sprint requiere cambios, es el momento, no habr\u00e1 penalizaciones por ello. \n\uf0a4Si es necesaria replanificaci\u00f3n , se recomienda que haya \nuna reuni\u00f3n posterior , donde se pueda entrar en m\u00e1s \ndetalle, y donde posiblemente haya miembros que no tengan que asistir. 65\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 03b3edd3-36af-4271-9ab6-9c26a1a85f89
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 65, "chroma:document": "Daily meeting\n\uf0a8\u00bfQu\u00e9 impedimentos he tenido?\n\uf0a4Pregunta clave en un marco de gesti\u00f3n adaptativa .\n\uf0a4Puede ser que hayan aparecido incidencias inesperadas, \nque la planificaci\u00f3n fuera muy optimista, que exista \ndependencia entre tareas incompletas, que falten \nconocimientos t\u00e9cnicos, que surjan malentendidos, etc. \n\uf0a4Unequipo autoorganizado tiene que aprender a \nsolventar (adaptarse) a este tipo de bloqueos, pero se \nreconoce la gran dificultad de lograrlo.66\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 1fc692e4-feea-421a-b1fc-701abcf64028
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 66, "chroma:document": "Daily meeting\n\uf0a4En teor\u00eda es el Scrum Master quien ayuda a superar \nposibles bloqueos . Sin embargo, en ciencia de datos , y \naunque puede ir en contra de los principios \u00e1giles, a \nveces es necesario que un perfil m\u00e1s directivo priorice \nciertas tareas, consiga m\u00e1s recursos, coordine diferentes \nequipos de Scrum, etc. \n\uf0a4Idealmente este perfil directivo no asiste a la reuni\u00f3n \ndiaria, pero se ofrece a colaborar con el equipo despu\u00e9s \nde la misma.67\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: fffd409b-4aa2-45e6-a78a-c54bc4f665b9
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 67, "chroma:document": "Reuni\u00f3n de Refinamiento\n\uf0a8Aunque en la gu\u00eda de Scrum se menciona como un \nproceso continuo, algunos creen que tiene entidad \nsuficiente para establecer reuniones espec\u00edficas. \n\uf0a8Inmediatamente despu\u00e9s de finalizar un sprint \ncomienza el siguiente, con la reuni\u00f3n de planificaci\u00f3n .\n\uf0a8Durante el sprint actual, enfocado a trabajar sobre la lista de elementos del sprint en curso, se puede \nreservar una peque\u00f1a parte del tiempo para trabajar \ntambi\u00e9n con la lista de producto (preparando futuros \nsprints ). 68\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: c92b180c-76cd-49c5-b20c-bf4748c8bf99
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 68, "chroma:document": "Reuni\u00f3n de Refinamiento\n\uf0a8Se trata de detallar m\u00e1s la lista de producto , \nreunirse con alg\u00fan stakeholder si procede, y con el \nProduct Owner , para entender mejor las necesidades \nde los usuarios. \n\uf0a8Se pueden anticipar otros prerrequisitos t\u00e9cnicos \n(instalaci\u00f3n de una BD o de cierto software\u2026), \nsuponiendo que sean tareas no abordables por el propio equipo, para lograr que la planificaci\u00f3n del sprint no sea en un punto de bloqueo justo en su inicio.69\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 0ef522e9-5f36-4146-aa93-060932d1043f
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 69, "chroma:document": "Reuni\u00f3n de Revisi\u00f3n\n\uf0a8Reuni\u00f3n al final del sprint: mostrar el incremento de \nproducto desarrollado, as\u00ed como entender qu\u00e9 ha \nquedado pendiente para futuros sprints . \n\uf0a8Revisar la lista de producto con el Product Owner (la \nrepriorizaci\u00f3n frecuente ayuda al negocio).\n\uf0a8Se requiere autocr\u00edtica , si hay funcionalidades que no \nhan sido adecuadas, ser\u00e1 necesario modificarlas en \nsiguientes sprints , evitando penalizaciones por ello.70\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 8785cf9b-92ff-4c84-b281-60be52d83e7f
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 70, "chroma:document": "Reuni\u00f3n de Revisi\u00f3n\n\uf0a8En proyectos de Ciencia de datos:\n\uf0a4Requiere m\u00e1s tiempo que en otro tipo de proyectos, y no \nesperar solo al final del sprint. \n\uf0a4Est\u00e1 muy bien ofrecer un prototipo a los usuarios, pero \nhay que considerar si cuentan con la formaci\u00f3n suficiente, \no es preferible que est\u00e9n acompa\u00f1ados de alguien del \nequipo t\u00e9cnico durante sus revisiones.\n\uf0a4Otro riesgo t\u00edpico es que los interesados no entiendan que est\u00e1n viendo un prototipo con algunas limitaciones , \nlo que requiere una cierta gesti\u00f3n pol\u00edtica del proyecto.71\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: 3f1b235b-f726-4200-b6b8-219c8191d723
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 71, "chroma:document": "Reuni\u00f3n de Retrospectiva\n\uf0a8Esta reuni\u00f3n marca el fin del sprint . \n\uf0a8En la retrospectiva se quiere evaluar el propio \nproceso de Scrum . \n\uf0a8Repasar qu\u00e9 ha funcionado mejor y peor en el resto \nde reuniones, y establecer alguna mejora concreta. \n\uf0a4Por ejemplo, se ha podido descubrir que la reuni\u00f3n diaria \ndura demasiado porque se quiere entrar en el detalle de \nlas incidencias, o por falta de puntualidad\u202672\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


created_at: 2024-05-08 15:10:38
topic: persistent://default/default/04e87aef-ce61-4bf1-bfda-29989924943b
id: d4c65603-0c9e-461b-a8df-54d482f5c969
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "PRESENTACION Scrum y Ciencia de Datos.pdf", "page": 72, "chroma:document": "Reuni\u00f3n de Retrospectiva\n\uf0a8Abordar otros problemas t\u00edpicos m\u00e1s complejos, \ncomo la dificultad de formalizar qu\u00e9 se considera un \ntrabajo terminado , c\u00f3mo repartirse tareas de forma \nequitativa, barreras en la comunicaci\u00f3n , posibles \nmalentendidos, etc.\n\uf0a8Tambi\u00e9n hay que evaluar puntos fuertes , y reconocer \nlo que s\u00ed est\u00e1 funcionando (ej. sustituir correos electr\u00f3nicos por reuniones cara a cara), para \nafianzar las pr\u00e1cticas m\u00e1s \u00fatiles .73\nScrum en proyectos de Ciencia de Datos"}


# embedding_metadata

key: chroma:document
string_value:
La nueva realidad empresarial*
La gestión de proyectos ha tenido que adaptarse 
a la nueva realidad empresarial:
Loscambios son muy rápidos , las tecnologías se 
complican y requiere la colaboración de equipos 
multidisciplinares , a veces en remoto, el número de 
datos crece exponencialmente, son poco estructurados 
y externos a la empresa (por ejemplo opiniones de 
redes sociales), etc.
*Fuente: Datahak3
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Gestión predictiva de proyectos 
tecnológicos
La gestión de proyectos tecnológicos durante 
muchos años ha sido predictiva:
Estimar el alcance, plazo y coste del proyecto 
(restricciones contrapuestas). 
Detectar desviaciones reales o previstas sobre la 
planificación, y tomar decisiones correctivas o 
preventivas con objeto de restablecer el equilibrio. 4
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Gestión predictiva de proyectos 
tecnológicos
Imprescindible conocer con detalle los requisitos y 
objetivos en fases tempranas del proyecto.
Seguimiento: a lo largo del proyecto se puede saber si 
se está cumpliendo o no lo planificado. 
ElDirector de proyecto (Project Manager )es el 
encargado de realizar el seguimiento del proyecto y 
de tomar decisiones sobre acciones correctivas si es 
necesario. 5
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Gestión predictiva de proyectos 
tecnológicos
Los estándares de referencia básica sobre este tipo de 
gestión son los propuestos por la organización 
PMI(Project Management Institute ) y su publicación 
PMBOK (Project Management Body of Knowledge )
Aclaración : PMBOK permite también gestión 
adaptativa , y sigue más vigente que nunca. PMI 
ofrece certificaciones sobre agilidad . Los enfoques 
predictivo y adaptativo conviven dentro de los 
proyectos reales (equilibrio entre cumplir con 
restricciones y responder a los cambios)6
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Gestión de cambios y riesgos
Gestión de proyectos: imprescindible gestión de 
cambios y riesgos
En gestión predictiva, los cambios pueden alterar 
alguna de las previsiones sobre alcance, tiempo, 
coste y calidad: 
aceptar unos cambios y rechazar otros.
evaluar el impacto sobre la planificación. 7
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Gestión de cambios y riesgos
Introducir cambios de alcance sin ningún tipo de 
autorización, provoca retrasos, sobrecostes y 
entregables que los usuarios rechazan. 
proyectos que fracasan por no alcanzar sus objetivos. 
En ocasiones el Project Manager acapara excesivo 
poder y toma decisiones sin contar con su equipo
El equipo técnico acaba viendo al Project Manager como 
una especie de capataz, que exige el cumplimiento de 
plazos, que toma decisiones cuestionables de forma 
unilateral, incluso de índole técnica. 8
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Agile o Gestión Adaptativa
Es necesario que los entregables del proyecto  
reflejen los cambios solicitados (el mercado lo 
exige). 
Además, el equipo técnico demanda un ámbito de 
autoridad sobre la parte técnica, la planificación y 
el valor para el negocio. 9
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Agile o Gestión Adaptativa
En este contexto se acuña el término de “agilidad” 
o “agile”, así como el de la gestión adaptativa 
frente a la predictiva. 
Pero no hay que confundir agilidad con rapidez de 
producción: 
el equipo técnico necesita tiempo para entregar una 
solución de calidad . 
si hay muchos cambios, el proyecto se alargará (las restricciones contrapuestas siguen ahí). 10
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Agile o Gestión Adaptativa
Agilidad se refiere a aligerar los procesos de 
gestión , especialmente el de cambios (no solo 
inevitable sino positivo para el proyecto). 11
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Agile en proyectos de Ciencia de Datos
Un proyecto de Ciencia de Datos tiene buena 
parte de experimental .
De inicio no se sabe muy bien si se encontrará 
unmodelo adecuado, ni lo que puede costar hacerlo. 
Los usuarios de negocio no son capaces de definir requisitos detallados al principio. Y probablemente, 
antes de encontrar un buen modelo, habrá que probar y descartar otros. 
Los sucesivos refinamientos de modelos ya incluyen el cambio como un elemento fundamental y beneficioso. 12
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Agile en proyectos de Ciencia de Datos
UnProject Manager obsesionado por cumplir una 
planificación rígida tiene poco sentido, resulta más 
útil una figura que ayude a superar momentos de 
bloqueo.
Como contrapartida, son proyectos donde el riesgo 
de exceder costes y tiempos aumenta, y es algo a 
asumir.
Un enfoque Agile , y en concreto, la metodología 
Scrum, resulta útil para limitar el riesgo.  13
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Agile: simplificar procesos de gestión 
La agilidad conlleva simplificar los procesos de 
gestión, especialmente el de cambios .
El valor para el negocio se produce mediante 
entregas de producto. Es necesario realizar 
entregas frecuentes ( incrementales) que reflejen los 
cambios solicitados lo antes posible. 
Simplificar la gestión para mantener un ritmo 
constante de entregas. 
Además, el producto que se entrega puede ser usado, 
en otro caso no computa como avance.  15
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Agile: grupo cohesionado
El equipo técnico trabaja como un grupo 
cohesionado.
También forma equipo con personal no técnico .
Tiene la autoridad para:
decidir la manera de implementar los productos. 
estimar tiempos de tareas y consensuar con el cliente 
la priorización de las mismas. 16
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Agile: grupo cohesionado
Es fundamental tener normas de calidad de 
implementación establecidas por el propio equipo 
de desarrollo.
Scrum no detalla normas de codificación, o cómo se 
tienen que probar o versionar los desarrollos, ni qué se considera un prototipo. 17
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Agile: grupo cohesionado
Se trata de buscar soluciones lo más sencillas 
posibles pero vigilando la calidad del producto.
Es conveniente reunirse con frecuencia, tanto entre 
los miembros del equipo técnico, como con los 
usuarios , equipo de negocio, otros equipos 
técnicos, gestores , etc. 
Las reuniones deben ser ágiles .18
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Principios de Scrum. Transparencia
Necesaria para trabajar en grupo de manera 
efectiva. 
En todo momento se puede conocer en qué tareas trabaja el equipo técnico, y qué falta para 
completarlas (debe definirse cuándo están 
completas). 
El cliente sabe qué es lo próximo a entregar en un determinado plazo, y si sus cambios están siendo 
atendidos o no. 19
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Principios de Scrum. Inspección
Como un equipo tiene autoridad sobre la gestión, 
requiere que se autoevalúe como grupo con cierta 
frecuencia: 
Pero no debe convertirse en algo burocrático (no se 
hace énfasis en la documentación). 
El ejemplo típico es saber si se están cumpliendo o no las entregas comprometidas.20
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Principios de Scrum. Adaptación
Si algo impide alcanzar los resultados previstos 
(detectado en la inspección) hay que introducir 
cambios ágiles en la manera de hacer las cosas. 
La novedad es que no existe un Project Manager 
que imponga dichos cambios. Los equipos son auto-
organizados .21
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Roles de Scrum. Development team
Encargado de construir productos y soluciones. 
La responsabilidad es conjunta y no individual. 
En rigor, no puede haber roles diferenciados 
(administradores BD, equipos test…) aunque cada 
miembro pueda desarrollar tareas especializadas. 
La distribución de tareas la realiza el propio equipo 
técnico internamente.
Scrum recomienda un equipo técnico <=9 personas 22
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Roles de Scrum. Product Owner
Responsable de priorizar las funcionalidades 
requeridas por el producto, para maximizar el 
valor para el negocio . 
Introduce los posibles cambios . 
Una vez que parte del producto está disponible, 
tiene autoridad para decidir si responde o no a lo 
solicitado. 23
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Roles de Scrum. Scrum Master
Es un facilitador para el resto de roles, asegurando 
que no se pierden los beneficios de Scrum por 
malas interpretaciones.
Es un formador cuando trata con equipos con poca 
experiencia. 
Ayuda a buscar el consenso cuando existen 
discrepancias entre individuos. 24
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Product Backlog
Representa la hoja de ruta del producto, siendo el 
Product Owner el principal responsable de la 
misma. 
Priorizada según el valor aportado al negocio
(posiblemente ponderado conforme a criterios de 
coste o esfuerzo), ya que en cada sprint se eligen 
los elementos de mayor prioridad.
Los elementos más prioritarios aparecen más 
desglosados y con estimaciones (esfuerzo, riesgos, 
complejidad) más fiables .26
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Product Backlog
Está en continua evolución. 
La visión tradicional de un proyecto cuyas 
condiciones de finalización son bien conocidas 
desde el inicio se transforma en una especie de 
proyecto continuo donde en cada sprint se va 
decidiendo qué hacer en el futuro .27
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Product Backlog en Ciencia de Datos
La lista de producto no solo contiene funcionalidad 
para el negocio, también contiene tareas técnicas 
(reestructuración del código, formación, mejora del tiempo de respuesta, etc.).
Tener en cuenta problemas de calidad de datos . 
Estos exigen tareas específicas para tratarlos (sin 
que generen un producto para los usuarios). 
Son útiles prototipos para mostrar a los usuarios
para su validación.28
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Product Backlog en Ciencia de Datos
También es necesario reservar tiempo para la 
investigación de nuevas tecnologías , probar 
varias de ellas, realizar diferentes modelos antes 
de encontrar uno lo suficientemente bueno, etc.29
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Sprint
Es un período de tiempo predeterminado 
(normalmente) de duración constante a lo largo de 
un proyecto. 
Las duraciones más habituales son dos o cuatro 
semanas .
Durante el sprint se desarrolla un ciclo completo 
del resto de eventos (gestión, reuniones…), más el 
propio trabajo técnico. 31
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Sprint
Genera un incremento de producto que responde a 
un objetivo concreto fijado al inicio. 
Inmediatamente después, comienza el siguiente 
sprint, de manera que se establece una rutina de 
entregas periódicas listas para usar, sin que exista 
tiempo entre sprints . 
Se puede considerar el sprint como un miniproyecto .32
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Sprint
La corta duración del sprint (un mes máximo) 
facilita las estimaciones ylimita los riesgos . 
Dentro de un sprint solo se deberían permitir cambios que no amenacen el objetivo del sprint.
Es excepcional la cancelación de un sprint. Es decisión del Product Owner (cuando los objetivos 
del sprint ya no son alcanzables, o no tienen sentido).33
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Agilidad. Reuniones
Las reuniones , aunque parecen muchas, son 
limitadas, tanto en tiempo como en intervinientes.
se buscan equipos autónomos autoorganizados, y que 
no quieren ser interrumpidos con frecuencia por 
directivos, usuarios, etc. 
Que el Product Owner sea una única persona (en 
vez de un grupo de usuarios) ayuda mucho a 
conseguir esa agilidad. 34
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Scrum e Integración Continua
Para una verdadera agilidad se requiere un 
sistema de integración continua (que automatiza 
pruebas y pasos entre entornos), para que el final del sprint no sea un cuello de botella. 
Pero, los proyectos de Ciencia de Datos no son los más típicos para pensar en una integración continua 
muy automatizada, aunque solo sea por posibles 
problemas de calidad de datos.35
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Sprint 0
Va al inicio del proyecto, y puede durar más tiempo 
que los sprints normales:
Para preparar infraestructuras, estudiar la calidad de los 
datos, entender requisitos no funcionales, etc. 
No se entrega un incremento de producto al usuario.
Algunos lo consideran como una especie de trampa, pero es algo bastante natural en los proyectos analíticos, lo 
mismo que puede haber sprints cancelados. 36
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Reunión de planificación del Sprint
El Sprint comienza con esta reunión:
concretar el alcance y comprometerse con el mismo sin 
perder el foco. 
Responder a dos preguntas:
¿Qué se puede terminar durante el sprint?
¿Cómo se conseguirá completar el trabajo seleccionado?38
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
¿Qué se puede terminar en el sprint?
Estimar la “velocidad” del equipo a partir del 
histórico de entregas en sprints anteriores.
Tener en cuenta la capacidad de desarrollo prevista
del equipo. Esta está condicionada, por ejemplo, por 
posibles vacaciones y reuniones, y especialmente por 
trabajar en multiproyectos (Scrum lo desaconseja).
Es el Development Team quien decide qué elementos 
del backlog se pueden terminar durante el sprint.39
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
¿Qué se puede terminar en el sprint?
Algunos matices
Podría parecer que esta parte de la reunión se 
alarga mucho, pero se supone que en sprints
anteriores se ha celebrado otra reunión específica para ir detallando y estimando la lista de producto. De esta forma la preselección se puede hacer de forma bastante rápida.40
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
¿Qué se puede terminar en el sprint?
Algunos matices (II)
La estimación que realiza el equipo de desarrollo 
suele basarse en “puntos” asignados a cada 
elemento de la lista, y que tiene en cuenta la 
complejidad del desarrollo, posibles riesgos, etc. 
En función del histórico del proyecto, se puede establecer 
una media de puntos entregados por sprint, y así se 
precisa mejor cuántos elementos de la lista son 
abordables en el actual.41
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
¿Qué se puede terminar en el sprint?
Algunos matices (III)
Se recomienda formular un objetivo concreto del 
sprint. Es decir, no se trata de ir implementando 
elementos deslavazados, sino que el equipo debe 
comprender cómo esos elementos conjuntamente proporcionan valor al negocio, y por qué son más prioritarios que otros, algo que debe aclarar el 
Product Owner .42
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
¿Cómo se conseguirá completar el 
trabajo seleccionado?
Establecer un plan de desarrollo . Lo realiza el 
equipo de desarrollo con ayuda del Product Owner , 
que aclara detalles funcionales. 
También se pueden incluir elementos menos 
prioritarios, pero que, por motivos técnicos, o porque 
convienen al objetivo, se podrían abordar en este 
sprint. 43
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
¿Cómo se conseguirá completar el 
trabajo seleccionado?
En este punto, el plan es todavía un tanto genérico, y 
aborda aspectos como las tecnologías a usar, tareas 
de alto nivel a llevar a cabo, medidas de calidad o 
de terminación del trabajo, y cómo se espera dividir el trabajo entre las diferentes personas. 
Es importante que de la reunión se salga con una secuenciación lógica y completa de todo el sprint, 
aunque sea de alto nivel.44
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Un plan no puede ser estático
No es estático (fijado por esta reunión), va 
evolucionando y entrando a mayor nivel de detalle 
a lo largo del sprint. 
Es probable tener que renegociar sobre los elementos de la lista de producto seleccionados, siempre que no 
vaya en contra del objetivo.
El grado de avance se visualiza en Tableros Kamban
y diagramas Burn-Down y Burn- Up (ver seguimiento 
del sprint).45
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Un plan no puede ser estático
Más acusado en proyectos de Ciencia de Datos…
donde los diferentes interesados tienen que ofrecer 
feedbacks frecuentes de lo que necesitan y de lo que se 
va entregando, 
y donde se van descubriendo aspectos de la calidad y disponibilidad de los datos que requieren adaptar las 
tareas, o lanzar procesos que duran horas.46
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Algunos errores comunes de 
interpretación
El compromiso del sprint no es una lista de 
elementos seleccionados de la lista del producto, sino 
el objetivo fijado en la primera parte de la reunión. 
El objetivo ayuda a centrar el foco , evitando cambios 
durante el sprint que pongan el riesgo el mismo. 
También afianza la idea de colaboración del equipo 
para conseguir un resultado conjunto. 
A la vez permite cierta flexibilidad sobre elementos 
concretos, que pueden entrar o salir de la lista de elementos pendientes del Sprint.47
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Algunos errores comunes de 
interpretación
Si se quiere contar con flexibilidad ante cambios 
frecuentes, las negociaciones también son frecuentes. 
Aquí es de utilidad el Scrum Master, para ayudar a 
vencer momentos de bloqueo, o para evitar que una 
parte someta a la otra sistemáticamente.48
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Algunos errores comunes de 
interpretación
Para profundizar en los requisitos del producto, es 
conveniente que el equipo técnico pueda reunirse 
directamente con otros interesados de negocio. 
En proyectos de Ciencia de datos pasa a ser crítico. El 
error es pensar que el Product Owner debe conocer 
todos y cada uno de los requisitos de negocio, y aislar al equipo técnico del resto de la empresa. 
En realidad, la figura es más de coordinador y 
facilitador en la captura de requisitos (por ello se 
recomienda que sea una única persona).49
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Algunos errores comunes de 
interpretación
ElProduct Owner debe vigilar que se priorizan los 
requisitos de mayor valor, y resolver conflictos de 
intereses contrapuestos de los stakeholders . 
También debe evitar cambios en medio del sprint 
que pongan en riesgo el objetivo. 
Un Product Owner se acerca más a la figura clásica 
de jefe de proyecto de negocio, que el propio Scrum 
Master, algo que también genera cierta confusión 
cuando se utiliza Scrum por primera vez.50
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Seguimiento del Sprint
Las técnicas ágiles están pensadas para simplificar 
las tareas de gestión . 
Algunas recaen sobre el equipo de desarrollo y siempre 
se prefiere que estén desarrollando antes que 
reportando el estado del proyecto. 
Todavía más crítico, el foco del seguimiento se centra en 
entender lo que queda para conseguir el objetivo del 
sprint, y en su caso, modificar las estimaciones.52
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Estimaciones de tiempo y esfuerzo del 
Sprint
Es el equipo de desarrollo quien estima lo que es 
capaz de terminar en un sprint dado, y esto lo hace 
mediante algún sistema de puntuación para cada 
ítemque acaba dentro del sprint backlog (es común 
acabar convirtiendo la puntuación en horas).
La utilidad es entender que un ítemvalorado como 
10 puntos requiere el doble de esfuerzo que uno 
valorado en 5 puntos53
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Estimaciones de tiempo y esfuerzo del 
Sprint
También es útil el histórico de puntos entregados en 
cada sprint para establecer una “velocidad” media.
Esto permite ir afinando la planificación del sprint, y 
hacerse una idea de lo que supone el product
backlog restante en cuanto a tiempo (entendiendo 
que es algo que irá evolucionando).54
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
BurnDown
La línea roja por encima de la azul indica un retraso 
respecto a la planificación. 
Es el propio equipo técnico quien debe decidir si es 
posible acelerar el ritmo de desarrollo, o bien considerar 
reducir el alcance del sprint en el supuesto de que ello no 
amenace el objetivo del mismo.56
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
BurnUp
Aunque el gráfico de burn down resulta útil, puede 
inducir a error de interpretación cuando se realizan 
cambios de alcance durante el sprint. 
Por eso se usa también el gráfico de burn up.57
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
BurnUp
Si dentro de un sprint se necesita introducir una nueva 
tarea, o aumentar el esfuerzo estimado de una tarea, 
en el burndown se vuelve a dibujar la recta 
planificada, que resultará más inclinada. Pero el 
gráfico no indica en qué momento se ha producido este cambio.59
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
BurnUp
En el gráfico burnup, la línea de trabajo planificado 
total es una recta horizontal. 
Si hay cambios de valoración se van a visualizar como 
saltos en dicha línea. 
La otra línea ya no es el trabajo pendiente, sino el 
completado hasta el momento, y se espera que al final 
del sprint alcance la línea del trabajo planificado total. 
Si no se alcanza, al menos se puede tener una idea de 
hasta qué punto ha sido el cambio el que ha provocado 
esta situación.60
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Daily meeting
Breve reunión de coordinación al principio de cada 
día (fundamental para el funcionamiento de Scrum). 
Intervienen los miembros del equipo de desarrollo,
que se supone autoorganizado ( no es una reunión 
de reporte a un jefe de proyecto).62
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Daily meeting
Cada miembro responde a tres preguntas clave:
¿Qué hice ayer para colaborar con el objetivo del sprint?
¿Qué espero hacer hoy para colaborar con el objetivo 
del sprint?
¿Qué impedimentos he tenido?63
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Daily meeting
¿Qué hice ayer para colaborar con el objetivo del 
sprint?
Saber, con cierta autocrítica, si se ha podido conseguir o 
no el grado de avance esperado ( en un día). 
No es una reunión de reporte gerencial (no ocultar problemas ocurridos).64
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Daily meeting
¿Qué espero hacer hoy para colaborar con el 
objetivo del sprint?
Es un punto de alineación entre el estado real del 
proyecto y el plan vigente . 
Si el objetivo del sprint requiere cambios, es el momento, no habrá penalizaciones por ello. 
Si es necesaria replanificación , se recomienda que haya 
una reunión posterior , donde se pueda entrar en más 
detalle, y donde posiblemente haya miembros que no tengan que asistir. 65
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Daily meeting
¿Qué impedimentos he tenido?
Pregunta clave en un marco de gestión adaptativa .
Puede ser que hayan aparecido incidencias inesperadas, 
que la planificación fuera muy optimista, que exista 
dependencia entre tareas incompletas, que falten 
conocimientos técnicos, que surjan malentendidos, etc. 
Unequipo autoorganizado tiene que aprender a 
solventar (adaptarse) a este tipo de bloqueos, pero se 
reconoce la gran dificultad de lograrlo.66
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Daily meeting
En teoría es el Scrum Master quien ayuda a superar 
posibles bloqueos . Sin embargo, en ciencia de datos , y 
aunque puede ir en contra de los principios ágiles, a 
veces es necesario que un perfil más directivo priorice 
ciertas tareas, consiga más recursos, coordine diferentes 
equipos de Scrum, etc. 
Idealmente este perfil directivo no asiste a la reunión 
diaria, pero se ofrece a colaborar con el equipo después 
de la misma.67
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Reunión de Refinamiento
Aunque en la guía de Scrum se menciona como un 
proceso continuo, algunos creen que tiene entidad 
suficiente para establecer reuniones específicas. 
Inmediatamente después de finalizar un sprint 
comienza el siguiente, con la reunión de planificación .
Durante el sprint actual, enfocado a trabajar sobre la lista de elementos del sprint en curso, se puede 
reservar una pequeña parte del tiempo para trabajar 
también con la lista de producto (preparando futuros 
sprints ). 68
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Reunión de Refinamiento
Se trata de detallar más la lista de producto , 
reunirse con algún stakeholder si procede, y con el 
Product Owner , para entender mejor las necesidades 
de los usuarios. 
Se pueden anticipar otros prerrequisitos técnicos 
(instalación de una BD o de cierto software…), 
suponiendo que sean tareas no abordables por el propio equipo, para lograr que la planificación del sprint no sea en un punto de bloqueo justo en su inicio.69
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Reunión de Revisión
Reunión al final del sprint: mostrar el incremento de 
producto desarrollado, así como entender qué ha 
quedado pendiente para futuros sprints . 
Revisar la lista de producto con el Product Owner (la 
repriorización frecuente ayuda al negocio).
Se requiere autocrítica , si hay funcionalidades que no 
han sido adecuadas, será necesario modificarlas en 
siguientes sprints , evitando penalizaciones por ello.70
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Reunión de Revisión
En proyectos de Ciencia de datos:
Requiere más tiempo que en otro tipo de proyectos, y no 
esperar solo al final del sprint. 
Está muy bien ofrecer un prototipo a los usuarios, pero 
hay que considerar si cuentan con la formación suficiente, 
o es preferible que estén acompañados de alguien del 
equipo técnico durante sus revisiones.
Otro riesgo típico es que los interesados no entiendan que están viendo un prototipo con algunas limitaciones , 
lo que requiere una cierta gestión política del proyecto.71
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Reunión de Retrospectiva
Esta reunión marca el fin del sprint . 
En la retrospectiva se quiere evaluar el propio 
proceso de Scrum . 
Repasar qué ha funcionado mejor y peor en el resto 
de reuniones, y establecer alguna mejora concreta. 
Por ejemplo, se ha podido descubrir que la reunión diaria 
dura demasiado porque se quiere entrar en el detalle de 
las incidencias, o por falta de puntualidad…72
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


key: chroma:document
string_value:
Reunión de Retrospectiva
Abordar otros problemas típicos más complejos, 
como la dificultad de formalizar qué se considera un 
trabajo terminado , cómo repartirse tareas de forma 
equitativa, barreras en la comunicación , posibles 
malentendidos, etc.
También hay que evaluar puntos fuertes , y reconocer 
lo que sí está funcionando (ej. sustituir correos electrónicos por reuniones cara a cara), para 
afianzar las prácticas más útiles .73
Scrum en proyectos de Ciencia de Datos


