CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) estructura un proyecto de ciencia de datos en seis fases: comprensión del negocio, comprensión de los datos, preparación de los datos, modelado, evaluación, y despliegue, reconociendo explícitamente que el proceso es iterativo y no estrictamente lineal.
Por qué sigue siendo relevante décadas después
A pesar de su antigüedad (fue publicado a fines de los años 90), su estructura general sigue reflejando fielmente cómo se organizan la mayoría de los proyectos de análisis de datos y machine learning en la práctica, siendo un marco de referencia común que facilita la comunicación entre equipos sobre en qué etapa se encuentra un proyecto determinado.