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Selección y uso de herramientas para análisis de datos

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Considero que el líder del proyecto debería de ser del lado de negocio, ya que, en mi experiencia son las personas que tiene una visión más amplia de los objetivos estratégicos de la compañía, sin embargo, deberá de aplicar el pensamiento crítico y apoyarse en los jefes de cada equipo para que todas las decisiones que se tomen sean informadas.
* **Almacenar y recolectar los datos** * **1. AWS** * **2. Azure** * **3. Google cloud** * **Analizar los datos** * 1\. Python * 2\. R * 3\. SQL * **Visualización** * 1\. Python * 2\. R * 3\. PowerBI * 4\. Tablue * **Algoritmos:** predecir las tendencias * 1\. Algoritmos de IA: datos reales que generen valor a las personas de manera personalizadas * 2\. Medición del impacto en cada campaña * **Campañas** * 1\. Google Analytics * 2\. Marketing Automation * Uso de software y tecnología para automatizar envío de correos, segmentación audiencias y seguimiento de interacciones. * 3\. CRM = Customer Relationship Management * Prácticas y tecnologías para mejorar relaciones con clientes **Recursos:** * **Archivo** [PlatziNBA.ipynb](https://d.docs.live.net/582ee8988b632b26/Desktop/Platzi/Escuela%20de%20Data%20Science%20and%20AI/2.%20Data%20Analyst/Curso%20de%20Analisis%20de%20decisiones%20de%20Negocio%20con%20Datos/Recursos/PlatziNBA.ipynb): se encuentra el análisis de los datos de los clientes, sus metadatos son: * 1\. Edad * 2\. Genero * 3\. Nombre * 4\. Ocupación * 5\. Estado civil * 6\. Entre otros * **Analizando** * **Descripción** * 1\. Media * 2\. Máximo * 3\. Mínimo * 4\. Q1, Q2, Q3, Q4 * **2. Histogramas** * 1\. Distribución de edades, genero * 2\. Productos favoritos * 3\. **Scatterplot:** correlación entre dos variables numéricas * 1\. Relaciones entre edad e ingresos **Equipo ideal** * 1\. Ingeniero de datos: procesamiento de datos * 2\. Analista: visualización de datos * 3\. Científico de datos: construcción de los algoritmos * 4\. Equipo de marketing: relación con los clientes * 5\. Equipo operativo: Estrategia de negocio * **6. Líder de proyecto. Conocimientos en:** * 1\. Negocio * 2\. Tecnológico * 3\. Marketing * **Encontrar el equipo en:** * **1. Desarrollo interno:** * Control * Confidencialidad * Flexibilidad: cambios más rápidos * 2\. **Desarrollo externo** * Tiempo: ventaja por los recursos limitado * Talento: expertos en el rubro * Costo: es más costoso el externo **Al final el proyecto de Banco contigo: se desarrollará internamente**
super interesante el curso y la profe es muy clara al explicar 👏
## Selección y uso de herramientas para análisis de datos **Introducción** En este artículo, vamos a discutir las herramientas necesarias para convertirnos en el NBA (Next Big Analytics) posible. Exploraremos desde el almacenamiento de datos hasta la visualización y el desarrollo de algoritmos, todo ello con el objetivo de crear campañas de marketing personalizadas y efectivas. **Almacenamiento de datos** El primer paso es elegir un lugar para almacenar toda la información de nuestros clientes. Las tres bases de datos principales son Amazon Web Services, Google Cloud Service y Azure de Microsoft. **Análisis de datos** Una vez recolectados los datos, debemos analizarlos. Podemos utilizar herramientas como Python y SQL para extraer y procesar los datos. **Visualización de datos** Para comunicar los resultados de manera efectiva, podemos utilizar herramientas de visualización como Python o Power BI para crear dashboards dinámicos. **Desarrollo de algoritmos** La segunda parte del análisis consiste en desarrollar algoritmos de inteligencia artificial que nos permitan predecir tendencias y personalizar campañas para cada usuario. **Medición del impacto** Es importante medir el impacto de nuestras campañas utilizando herramientas como Google Analytics. **Marketing automation** Para automatizar las campañas de marketing, podemos utilizar herramientas de marketing automation como Marketo o Salesforce Marketing Cloud. **CRM** Un CRM (Customer Relationship Management) como HubSpot nos ayudará a gestionar la base de datos de nuestros clientes. **Ejemplo práctico: Análisis descriptivo de clientes** A continuación, se muestra un ejemplo de cómo realizar un análisis descriptivo de los datos de clientes utilizando Python y Google Colab. **Equipo necesario** Para llevar a cabo un proyecto de análisis de datos de manera exitosa, es necesario contar con un equipo multidisciplinario que incluya: * **Ingeniero de datos:** Experto en procesar y almacenar datos. * **Analista de datos:** Experto en crear visualizaciones e informes. * **Científico de datos:** Experto en desarrollar algoritmos de inteligencia artificial. * **Especialista en marketing:** Experto en crear y ejecutar campañas de marketing. * **Estratega de negocio:** Experto en comprender las necesidades del negocio y cómo los datos pueden ser utilizados para alcanzar los objetivos. **Liderazgo del proyecto** El líder del proyecto debe tener conocimientos en las áreas de negocio, tecnología y marketing. También debe ser capaz de pensar críticamente y tomar decisiones estratégicas. **Desarrollo interno vs. externo** La decisión de desarrollar el proyecto de manera interna o externa dependerá de varios factores, como el tiempo disponible, el presupuesto, la complejidad del proyecto y las habilidades disponibles dentro de la organización. **Conclusión** En este artículo, hemos presentado una visión general de las herramientas y los procesos necesarios para realizar análisis de datos y crear campañas de marketing personalizadas. La clave del éxito radica en contar con el equipo adecuado y tomar decisiones estratégicas en cada etapa del proceso.
Este curso cada vez se poner mejor...
Mis felicitaciones a esta excelente profe
¿Con qué variables se podría correlacionar la satisfacción? \* Edad y Satisfacción ¿Quién debería liderar el equipo? \* La persona que debe liderar el equipo es la encargada del área de tecnología (pero es muy importante el acompañamiento de las áreas de Estrategia y Marketing)
![]()![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-27b9fe39-1978-42ef-a7ad-4d12a98edb0a.jpg) 🔼 No existe una correlación Recordar que 1 = 5/5 ![]()![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-5aa18cbc-5bab-41f2-a55e-4ca786072a04.jpg) Tampoco existe una correlación. Cualquier feedback es bienvenido :)
El líder del proyecto debe ser la persona de negocio o la persona de marketing. La primera porque sostiene la visión estratégica del negocio, y la segunda porque conoce a profundidad al cliente.
Para el caso de los hijos seria mejor tomar la mediana. Ya que es una variable discreta.
El lider debe ser del área de la estrategia, considero que debe conocer el negocio y a los clientes según la experiencia del día a día. Pueder ser el centralizador que en conjunto con el trabajo en equipo de las otras dos áreas logren los objetivos.
## **HERRAMIENTAS NECESARIAS PARA UN NBA BASADO EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL** ### **Almacenamiento de datos** Para gestionar la información de los clientes, necesitamos una base de datos. Las opciones más comunes son: * **Amazon Web Services** * **Google Cloud Services** * **Azure de Microsoft** ### **Análisis de datos** Después de recolectar los datos, es esencial analizarlos con herramientas como: * **Python** o **R** para análisis. * **SQL** para extraer datos. ### **Visualización de datos** Para presentar la información de forma comprensible, podemos usar: * **Python** o **R**. * Herramientas específicas como **Tableau** o **Power BI** para crear dashboards dinámicos. ## **DESARROLLO DEL ALGORITMO Y MEDICIÓN DEL IMPACTO** 1. **Predicción personalizada** El algoritmo debe anticipar tendencias y ofrecer recomendaciones en tiempo real, personalizadas para cada usuario y campaña. 2. **Medición del éxito** Usamos herramientas como **Google Analytics** para evaluar: * Tasa de apertura. * Clics. * Conversión en compras. 3. **Marketing Automation y CRM** Automatizamos campañas y gestionamos datos de clientes con herramientas CRM, como **Salesforce**. ## **EJEMPLO: ANÁLISIS DESCRIPTIVO EN BANCO CONTIGO** ### **Variables principales de la tabla de datos** La tabla contiene información clave de los clientes: * **Nombre completo** * **Género** * **Edad** (variable numérica) * **Ciudad** de registro * **Ingresos mensuales** (en dólares) * **Último producto adquirido** * **Fecha de alta** * **Nivel de satisfacción** * **Ocupación** * **Estado civil** * **Nivel educativo** * **Número de hijos** * **Canal de contacto** ### **Plataforma de almacenamiento** Los datos están alojados en **Google Drive**. También podríamos usar: * **Google** * **Microsoft** * **Amazon** ## **HERRAMIENTAS DE ANÁLISIS DESCRIPTIVO** ### **Extracción y análisis con SQL y Python** 1. **Carga de datos** Usamos herramientas como **Google Colab** para trabajo colaborativo. Ejemplo de comandos iniciales: * df.head para visualizar los primeros datos. * df.describe para describir variables numéricas. 2. **Resultados iniciales** * Edad promedio: **38 años**. * Promedio de hijos: **menos de 1**. * Edad mínima: **21 años**; edad máxima: **60 años**. * Hijos: mínimo **0**, máximo **3**. 3. **Distribución geográfica** * Ciudades con más clientes: Buenos Aires, Santiago, Asunción, Bogotá, Lima. * Ciudades con menos clientes: Bucaramanga, Managua, Celaya. 4. **Distribución por género** * Balance equitativo, con **ligera mayoría femenina**. 5. **Productos más adquiridos** * Más populares: **cuenta de ahorros** y **tarjeta de crédito**. 6. **Visualizaciones clave** * **Histograma de edades**: La mayoría de clientes tiene entre **20 y 35 años**. * **Scatter plot**: Relación positiva entre **edad** e **ingresos** (mayor edad, mayores ingresos). ## **EQUIPO NECESARIO PARA EL PROYECTO** 1. **Ingeniería de datos**: Responsable de recolectar y estructurar los datos. 2. **Analista de datos**: Procesa información con SQL y crea visualizaciones. 3. **Científico de datos**: Desarrolla algoritmos predictivos. 4. **Equipo de marketing**: Define estrategias y objetivos de comunicación. 5. **Estrategas de negocio**: Garantizan la alineación con los objetivos corporativos. ### **Liderazgo del proyecto** El líder debe tener conocimientos en: * **Estrategia de negocio** * **Gestión de datos** * **Marketing** ## **DECISIÓN: DESARROLLO INTERNO VS. CONTRATACIÓN EXTERNA** ### **Desarrollo interno** * **Ventajas**: * Control absoluto del proyecto. * Mayor confidencialidad. * Flexibilidad en cambios. * **Inconveniente**: Puede ser más lento debido a recursos limitados. ### **Contratación externa** * **Ventajas**: * Rapidez en la entrega. * Acceso a talento especializado. * **Inconveniente**: Mayor costo y menor control. ### **Caso específico: Banco Contigo** Banco Contigo decide un desarrollo interno por: * Recursos técnicos, presupuestarios y de tiempo disponibles. * Necesidad de garantizar privacidad y perfeccionar el algoritmo en tiempo real.
# Selección y uso de herramientas para análisis de datos La clase se centra en las herramientas necesarias para realizar un análisis basado en datos, destacando la importancia de una infraestructura sólida y técnicas adecuadas. ## Conceptos clave - **Bases de datos**: Amazon Web Services, Google Cloud Service, Azure. - **Herramientas de análisis**: Python, R, SQL. - **Visualización**: Tableau, Power BI. - **Algoritmos de IA**: Predicciones basadas en datos. - **Herramientas de medición**: Google Analytics. ## Ideas principales 1. Se inicia con la necesidad de almacenar datos de clientes. 2. Se discuten herramientas para analizar y visualizar datos. 3. Se introduce el uso de algoritmos de IA para predicciones. 4. Se enfatiza la medición del impacto de las campañas. ## Ejemplos específicos Se menciona el análisis de datos de un banco, describiendo variables como edad, ingresos y satisfacción. ## Metodología - Recolección de datos. - Análisis descriptivo y predictivo. - Implementación de campañas automatizadas. ## Puntos de aprendizaje - Importancia de elegir las herramientas adecuadas. - Necesidad de un equipo multidisciplinario para análisis de datos. - Rol de los algoritmos en la personalización de campañas. ## Recursos adicionales - Herramientas de visualización como Tableau y Power BI. - Google Analytics para medir el éxito de campañas. ## Preguntas de comprensión 1. ¿Cuáles son las tres principales plataformas para almacenar datos? 2. ¿Qué herramientas se utilizan para la visualización de datos? 3. ¿Por qué es importante medir el impacto de las campañas? *Nota: Resumido por la IA ADA.*
* **Líder principal:** Perfil de negocio. * **Apoyo cercano:** Perfil tecnológico. * **Rol estratégico adicional:** Equipo de marketing como puente hacia los clientes. Con esta estructura, se construirá un liderazgo sólido que maximice la viabilidad técnica y económica mientras asegura la aceptación y satisfacción del cliente.
Durante la revision del proceso con IA se hace importate que generar las no solo preguntas claves sino respuestas claves que nos generen criterios de evaluacion que esten concatenados con objetivos claros que este alineados con la empresa y que insentiven la participacion de los equipos de manera activa y productiva para que sea lo mas retados y realista posible
El líder debe ser una persona que conozca la estrategia del banco, que conozca de las 3 areas involucradas y posea la experticia en el manejo de equipos de trabajo,
1\)HISTOGRAMA DE DISTRIBUCION DE LOS PRECIOS Después de normalizar la columna sacándole los caracteres $ y UDS para dejar solo el valor numérico, procedí a graficar. ![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-db128604-e323-4e52-9b0e-8c25bc021057.jpg) a) La mayoría de las personas tienen ingresos entre 1500 y 2500 dólares. Esto sugiere que existe un grupo significativo de personas con ingresos medios en este conjunto de datos. b)Los ingresos se distribuyen de manera relativamente amplia, desde alrededor de 1500 hasta 5000 dólares. Esto indica que hay cierta variabilidad en los ingresos dentro del grupo. Esto nos permite poder ofrecer un amplio catalogo de productos ajustado a cada ingreso. 2\)Distribución de Ingresos vs Ultimo Producto Adquirido ![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-aacc6fc1-eefb-412d-bc27-dfea4282b113.jpg)**a) Diferentes ingresos por producto:** Es evidente que los ingresos de las personas varían significativamente según el último producto adquirido. Por ejemplo, las personas que adquirieron una inversión en fondos mutuos tienen, en promedio, los ingresos más altos, mientras que las personas que solicitaron un préstamo estudiantil tienen los ingresos más bajos. b)**Dispersión de los datos:** La altura de las cajas nos indica la dispersión de los datos. En algunos casos, como en la inversión en fondos mutuos, los ingresos están muy dispersos, lo que sugiere una gran variabilidad entre los individuos de ese grupo. POSIBLES CONCLUSIONES * **Segmentación de clientes:** Este gráfico sugiere que existe una clara segmentación de clientes según sus ingresos y los productos que adquieren. Esta información puede ser útil para diseñar estrategias de marketing y productos personalizados para cada segmento. * **Relación entre producto y capacidad de pago:** Podría existir una relación entre el tipo de producto adquirido y la capacidad de pago de los clientes. Por ejemplo, los productos financieros más complejos, como las inversiones, suelen estar asociados a mayores ingresos
¿Qué quiere decir darse de alta? No entiendo el significado de ese dato
El artículo aborda herramientas y técnicas necesarias para implementar campañas de marketing efectivas basadas en datos, desde el almacenamiento hasta la medición de su impacto. ### Almacenamiento de datos El primer paso fundamental para cualquier análisis es tener un lugar confiable y eficiente donde almacenar la información recolectada. Las principales opciones de almacenamiento son: * **Amazon Web Services (AWS)**: Proporciona escalabilidad y una amplia gama de servicios en la nube. * **Google Cloud Service**: Popular por su integración con herramientas de análisis y machine learning. * **Azure (Microsoft)**: Conocido por su enfoque empresarial y opciones de integración. Estas plataformas permiten el acceso a grandes volúmenes de datos y brindan herramientas para su procesamiento. ### Análisis de datos Una vez recolectados los datos, se debe proceder a su análisis. Aquí, **Python** y **SQL** son las herramientas más comunes: * **Python**: Ofrece bibliotecas como **Pandas** y **NumPy** para análisis de datos, y **scikit-learn** para machine learning. * **SQL**: Ideal para la consulta y extracción de datos estructurados en bases de datos. Estas herramientas permiten procesar grandes volúmenes de información para obtener insights clave. ### Visualización de datos Una vez que los datos han sido analizados, es crucial comunicar los resultados de manera clara y efectiva. Para ello, se pueden utilizar herramientas de visualización como: * **Python**: Con bibliotecas como **Matplotlib** y **Seaborn**, es excelente para crear gráficos personalizados. * **Power BI**: Ideal para crear **dashboards interactivos** que permiten visualizar métricas en tiempo real y compartir los resultados con los stakeholders. La visualización de datos es fundamental para que el equipo pueda tomar decisiones basadas en hechos. ### Desarrollo de algoritmos El desarrollo de algoritmos de **inteligencia artificial** (IA) es la siguiente fase, crucial para predecir tendencias y personalizar campañas de marketing. Los algoritmos pueden: * Predecir el comportamiento del cliente. * Personalizar ofertas y mensajes de marketing. * Optimizar la segmentación de audiencias. Herramientas como **Python** y plataformas en la nube permiten el desarrollo de estos algoritmos, aprovechando bibliotecas como **TensorFlow** o **Keras** para deep learning. ### Medición del impacto Es importante medir el rendimiento de las campañas mediante herramientas como **Google Analytics**, que permiten: * Monitorizar el tráfico web. * Evaluar el retorno sobre la inversión (ROI). * Analizar el comportamiento del cliente. Estas métricas son cruciales para ajustar y optimizar las campañas en tiempo real. ### Marketing Automation La automatización del marketing es una herramienta poderosa para escalar los esfuerzos de marketing y mantener la personalización. Herramientas como **Marketo** o **Salesforce Marketing Cloud** permiten: * Automatizar correos electrónicos personalizados. * Crear flujos de trabajo basados en acciones del usuario. * Aumentar la eficiencia en la gestión de campañas. ### CRM (Customer Relationship Management) El uso de un CRM, como **HubSpot**, facilita la gestión de las relaciones con los clientes al proporcionar: * Una vista completa del ciclo de vida del cliente. * Historial de interacciones. * Información útil para personalizar las estrategias de marketing. Un CRM centraliza los datos de clientes y permite segmentar y personalizar las campañas de manera más eficiente. ### Ejemplo práctico: Análisis descriptivo de clientes Se presenta un ejemplo práctico donde se utiliza **Python** y **Google Colab** para realizar un análisis descriptivo de los datos de clientes, obteniendo métricas como la segmentación de clientes según el comportamiento de compra. Esto permite una visión más clara del perfil de los clientes y facilita la toma de decisiones. ### Equipo necesario Para llevar a cabo un proyecto exitoso de análisis de datos y marketing personalizado, se necesita un equipo multidisciplinario: * **Ingeniero de datos**: Procesa y almacena los datos. * **Analista de datos**: Crea visualizaciones e informes basados en los datos. * **Científico de datos**: Desarrolla los algoritmos de IA. * **Especialista en marketing**: Diseña y ejecuta las campañas de marketing. * **Estratega de negocio**: Se asegura de que las decisiones estén alineadas con los objetivos comerciales. Cada rol es clave para implementar y ejecutar un proyecto de marketing basado en datos. ### Liderazgo del proyecto El **líder del proyecto** debe tener conocimientos en tres áreas principales: negocios, tecnología y marketing. Este perfil debe ser capaz de: * Pensar críticamente. * Tomar decisiones estratégicas. * Alinear el equipo y los recursos para alcanzar los objetivos del proyecto. ### Desarrollo interno vs. externo Al decidir si el proyecto debe ser desarrollado internamente o con ayuda externa, es necesario considerar: * **Tiempo disponible**: ¿El equipo interno tiene capacidad y tiempo para abordar el proyecto? * **Presupuesto**: ¿Es más económico desarrollar internamente o contratar expertos externos? * **Complejidad del proyecto**: Proyectos más complejos pueden requerir la contratación de especialistas externos. * **Habilidades internas**: ¿El equipo actual tiene las habilidades necesarias o será necesario buscar fuera? ### Conclusión El éxito en la creación de campañas de marketing personalizadas y basadas en datos depende de contar con las herramientas adecuadas, el equipo correcto y la capacidad de tomar decisiones estratégicas en cada etapa del proceso.
En el caso de la consulta sobre quien debería liderar el proyecto, **<u>yo me inclinaría por la Linea Estrategica...y aquí no consideraría a alguien de Negocios.</u>** Por experiencia en este momento, en el diseño e implementación de un Plan de Negocios que involucra varios proyectos tecnológicos, es preferible que el o la lider de proyecto sea un PM o alguien del equipo de Planificación Estrategica. ¿Por que? En primer lugar, porque puedo asegurar el alineamiento con los objetivos estratégicos del negocio y, en segundo lugar, porque no tendría sesgo alguno por ninguna de las 3 areas involucradas dado que seria del interés del/la Lider que todos(as) trabajen de forma coordinada.
Aconsejo limpiar los datos de la siguiente manera: Los datos de ingresos están como datos categóricos así que hay que limpiarlos para convertirlos en numéricos de la siguiente manera: `df['Ingresos'] = df['Ingresos'].str.replace('$', '').str.replace(' USD', '').str.replace(',', '').astype(float)` Posteriormente si gustan simplificar el análisis sugiero unificar las categorías de ocupación y estado civil para que clientes y clientas del banco compartan categoría. Igualmente es útil de la manera original.
En la parte de segmentación yo propondría usar K-Means o un algoritmo de clusterización para agrupar los clientes de la organización
Lo importante es que el proyecto lo lleve una persona que se conozca muy bien el negocio y que tenga un pensamiento crítico
El curso se esta poniendo mas interesante y la explicación súper clara 👏👏👏
El principal reto es la adecuación de los procesos a las herramientas y la infraestructura.
Un proyecto así debe liderarse del lado de negocio.
El proyecto en sí, nace como una oportunidad de negocio para descubrir. Por tanto, el líder general del proyecto, debe ser el Encargado de Negocios. No debe de perder un punto de vista importante, debe trabajar en estrecha colaboración con la Jefatura de datos y de marketing. En la medida que sea capaz de transmitir las preguntas importantes para el negocio, el equipo de datos será capaz de hacer las preguntas interesantes y obtener insights, esos descubrimientos, permitirán realizar una correcta segmentación de clientes y elaborar campañas publicitarias relevantes. Con los resultados de las campañas, el equipo de Negocios podrá realizar una comparación con el ROI esperado. Sí se debe tener presente que el horizonte de los resultados es a 12 meses.
El paso a paso está completísimo, como dije en la primera clase: La profe es muy profesional.
Ya que es un proyecto enfocado en la satisfacción del cliente, para este proyecto, debería ser liderado por el equipo de marketing.
Considero que podríamos hacer el grafico de correlación entre las variables de grado de satisfacción y la edad. Ya que según esto podríamos ver qué sector está más insatisfecho y trabajar en este.
El líder sería en analista BI, es el que está en balance de los 3 campos
Gracias
Esta clase podría tener un link a la clase donde explican el uso de Data Analytics de ChatGPT
Siendo el proyecto que tengo en mente, creo que se desarrolla desde el área de producto. Lo lidera mi jefa y en el equipo estaríamos dos analistas de datos que trabajamos en realizar dashboards dinámicos y en la creación de macros en Excel para una mejor y mayor agilidad en el tratmiento de los datos.
Dejo este comentario acá principalmente para tener facilidad al querer volver específicamente a esta clase. Por si acaso lo hago porque me gustó el flujo que tuvo la profesora del manejo de los datos.
Wow estoy maravillado con este curso y la forma en que explica es super clara, además que se ejemplifica. Este curso sin duda nos ayudara a tener una guía clara con nuestro proyectos personales o laborales.
Gracias Silvia, no me he podido despegar del curso. Estoy Agradecido por que compartas con nosotros todo este conocimiento.
considero que debería ser alguien de la parte de Negocio del Banco, al tener mayor amplitud en las posibles decisiones a tomar y en los puntos de vista necesarios para abordar y llevar a cabo el proyecto, pero debe ser alguien con desarrollo de habilidades blandas para que la cooperación entre áreas sea mucho más fácil a través de esta persona encargada.
Para mi la persona que lidere el proyecto es la que tenga mejores habilidades blandas. Considero que lo más importante para que el proyecto funcione bien es que todos los grupos se coordinen y apoyen adecuadamente. En mi experiencia esto lo consigue un buen líder que sepa entre otras cosas comunicación asertiva y gestión del tiempo
![](https://drive.google.com/drive/u/0/my-drive?q=type:image%20parent:0AD_-rWV5iksOUk9PVA%20after:2024-06-03)