Los cuellos de botella en la minería de datos por problemas de asignación de recursos son más comunes de lo que parece, especialmente cuando no se tiene una planificación clara o los equipos trabajan de forma aislada. Una estrategia que suele funcionar bien es priorizar las tareas según su impacto en el proyecto. No todos los análisis o modelos tienen el mismo peso, y enfocarse en lo que realmente agrega valor puede aliviar mucho la carga. También es clave automatizar procesos donde sea posible. La limpieza de datos, la detección de anomalías o incluso el modelado inicial se pueden agilizar con herramientas de IA o scripts bien diseñados.

Overcome data mining bottlenecks by using scalable algorithms, tools like Spark, and dynamic resource management with Kubernetes. Monitor performance and adjust resources as needed.