5 beste praktijken om te slagen met uw datawetenschapsproject

Uber gebruikt datawetenschap voor prijsoptimalisatie.

AirBnB houdt haar klanten weg van fraude met behulp van data science.

U krijgt toegang tot ‘Netflix and Chill’ omdat de aanbevelingsengine films en programma’s voorstelt die u het meest aanspreken – het bespaart hen elk jaar meer dan $ 1 miljard.

Waarom beheerst Spotify de harten van muziekliefhebbers? Daar moet je de data-analisten voor bedanken. Zij zijn degenen die de nummers voorstellen die je misschien leuk vindt of de artiesten met wie je het meest waarschijnlijk zult viben.

Datawetenschap beweegt enkele van de grootste bedrijven ter wereld, en hun activiteiten zouden tot stilstand komen als er geen technologie zoals de vorige zou zijn. Het zou een aanfluiting zijn om er niet in te investeren, vooral in deze tijden. Bedrijven willen voorop lopen en datawetenschap is een technologie die wonderen kan verrichten.

Laten we eens kijken naar vijf best practices die u kunt volgen als u wilt slagen met uw datawetenschapsproject:

1. Een duidelijk begrip hebben van de zakelijke vereisten:

Dit spreekt voor zich. Een halfbakken vereistendocument zal rampzalig zijn. Datawetenschappers kunnen geen willekeurige gegevens verzamelen, modellen uitvoeren en met resultaten komen. Het eerste waar iedereen duidelijk over moet zijn, is de use case voor een bepaald model.

“Wat is het zakelijke probleem dat wordt opgelost?”

Het antwoord op deze eenvoudige vraag en ook op de daaropvolgende vragen die hierop gebaseerd zijn, zal u helpen vertrouwd te raken met de zakelijke vereisten.

De datawetenschappers moeten het pijnpunt van de klant of het bedrijf duidelijk kunnen begrijpen, omdat het hen zal helpen bij het bepalen van de datasets die kunnen worden gebruikt om de modellen te bouwen. Ze moeten een 360 graden begrip van het bedrijf hebben. Van het begrijpen van de markt waarin ze opereren tot het begrijpen hoe het product de klanten helpt en hoe het is bedacht, elk stukje informatie is nodig.

2. Selecteer de juiste tools en KPI’s voor het project:

Je hebt tools nodig voor visuele modellering en codering. Senior datawetenschappers werken misschien liever in talen als Python. Eerst moet u beslissen over het soort infrastructuur dat u wilt.

Business Intelligence-tools, SQL-consoles, MATLAB , Python, R en RStudio, BigML, Jupyter, Apache Spark en SAS. Er zijn veel meer. De juiste set tools moet worden gekozen na overleg met elke datawetenschapper in het team.

Wat voor rekenkracht heb je nodig? Het antwoord op deze vraag geeft u ook ideeën over wat nodig is voor het succes van het project.

Het succes van uw project kan alleen worden gemeten en verbeterd als u KPI’s instelt. Ga niet voor KPI’s die niets te maken hebben met uw bedrijfsdoelen. Wanneer de datawetenschappers datawetenschapsstatistieken delen met het management, is het absoluut noodzakelijk dat ze deze resultaten ook vertalen naar bedrijfsstatistieken. Het soort impact dat het datawetenschapsproject heeft gehad op het bedrijfsresultaat, klantenserviceniveaus, enz., moet goed worden gecommuniceerd.

3. MLP’s:

Het is geboren op het snijvlak van Data Engineering, Machine Learning en DevOps. MLOps is een reeks praktijken die worden gebruikt voor communicatie en samenwerking tussen datawetenschappers en andere belanghebbenden. Wanneer u deze praktijken toepast, zal dit de kwaliteit verhogen en het beheerproces soepeler maken. Het automatiseert zelfs de implementatie van ML- en Deep Learning-modellen met zakelijke behoeften en helpt bij het volgen van wettelijke vereisten.

MLOps is van toepassing op de gehele levenscyclus, te beginnen bij het verzamelen van gegevens, de levenscyclus van softwareontwikkeling, continue levering, implementatie, diagnostiek, governance en KPI’s. MLOps dient als richtlijn voor bedrijven om hun zakelijke doelen te bereiken, ongeacht met wat voor soort beperkingen ze worden geconfronteerd, of het nu een klein budget, minder middelen of vertrouwelijke gegevens zijn.

MLOps helpt je verspilling te verminderen, doet veel aan automatisering en levert betere inzichten op met machine learning. Het brengt zakelijk belang als de kern van uw ML-activiteiten. Door de benchmarks die het stelt, werken datawetenschappers op een georganiseerde manier en behalen ze geweldige resultaten.

4. Houd rekening met foutieve gegevens:

Er zijn tonnen data die al jaren in de systemen van organisaties zijn opgeslagen. De meeste hiervan zijn nooit gebruikt voor enige vorm van analyse en zijn hoogstwaarschijnlijk onjuist. Dergelijke gegevens zijn van verschillende soorten: onjuist ingevoerde gegevens, handmatige bewerkingen op de gegevens, ontbrekende gegevens. Hoewel er manieren zijn om de gegevens op te schonen, kan het een tijdrovende aangelegenheid zijn.

Het hebben van foutieve gegevens kan een negatief effect hebben op de resultaten die u van de hele oefening verwacht. De datawetenschappers moeten het bedrijf/de klant bewust maken van de aanwezigheid van de onjuiste gegevens, vooral als het in grote aantallen is en het project kan laten ontsporen.

Het beste wat u hier kunt doen, is aan de slag gaan met een dataset die schoon is en vrij van fouten. Om zoiets te bereiken, is het noodzakelijk dat het bedrijf de gegevens regelmatig controleert en opschoont.

Een cruciaal aspect van de gegevens waarvan u op de hoogte moet zijn, is de naleving van de regelgeving inzake gegevensprivacy. Je moet hier vanaf het allereerste begin van het data science-project rekening mee houden.

5. Blijf herhalen:

Als het model eenmaal is gebouwd, houdt het daar niet op. Machine learning moet voortdurend worden verbeterd. In feite zullen modellen na verloop van tijd hun glans verliezen, tenzij er iteraties zijn en nieuwe gegevens in het systeem worden ingevoerd.

Om ervoor te zorgen dat uw model nauwkeurig is en werkt zoals verwacht, moet u het model opnieuw bewerken op basis van de zakelijke vereisten en de verwachtingen van de klant. Het is een gegeven dat het zakelijke landschap gaat veranderen en u moet wijzigingen aanbrengen in het ML-model om er de ideale resultaten uit te halen.

Het is absoluut noodzakelijk dat u de effectiviteit van het ML-algoritme blijft volgen. Wanneer de prestaties onder de benchmarks zakken die je hebt ingesteld, of een punt waaronder je geen optimale resultaten krijgt, dan moet je voor een iteratie gaan. Om effectieve modellen te maken, moeten de datawetenschappers opnieuw samen kamperen, de zakelijke vereisten opnieuw begrijpen en aan het model werken.

Conclusie:

Data science-projecten bogen niet op een hoog slagingspercentage. Er zijn veel variabelen die op hun plaats moeten vallen om resultaten op te halen. Om uw data science-project te voltooien, moet u voortdurend evalueren, opnieuw evalueren en blijven verbeteren. Als u consequent enkele van de best practices volgt die we hier hebben geschetst, is de kans het grootst dat u succes met uw datawetenschapsproject garandeert.

Wil je de petabytes aan informatie die je hebt omzetten in intelligentie? Het data science-team van Zuci helpt u graag verder. Onze expertise omvat prognoses, machine learning, deep learning, data-ruzie, beschrijvende analyse, voorspellende modellering, enzovoort. Neem contact op met onze data science-experts om te begrijpen hoe u uw bedrijfsinformatie kunt gebruiken.