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Hai intrapreso un progetto di Data Science e la tua azienda si trova ad affrontare una di queste condizioni?
// Hai i dati ma ti sembra di non riuscire a coglierne le opportunità
// Hai individuato un ambito d’azione ma ti mancano le competenze per metterlo in pista
// Hai bisogno di un supporto metodologico per garantire qualità e risultati
// Hai le competenze ma le tue risorse umane non bastano per il progetto
// C’è un gap di comunicazione tra il reparto IT e gli altri responsabili aziendali
Sono le criticità classiche per chi intraprende il percorso verso la scienza del dato. Difficoltà che conosciamo e sappiamo gestire grazie all’esperienza ventennale con i nostri clienti in diversi settori industriali.
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Perché scegliere noi? Il metodo
Tra i primi ad applicare l’Intelligenza Artificiale ai problemi di business in Italia, abbiamo individuato come elemento fondamentale una metodologia efficiente e applicabile a tutti i progetti. Per questo abbiamo fatto nostro CRISP-DM, un modello di analisi tra i più adottati.
Ma siamo andati oltre: abbiamo contribuito a svilupparlo grazie all’esperienza sul campo e alla conoscenza approfondita delle specificità di ogni settore, testimoniata anche dalla collaborazione con Bologna Business School e con il Consorzio del Politecnico di Milano.
Il risultato è un approccio unico che non si ferma alla teoria, e garantisce il risultato.
Il percorso verso la soluzione
Il punto non è quasi mai dotarsi di una nuova tecnologia, ma prima di tutto capire quale sia la sfida e trovare la giusta soluzione.
Abbiamo accompagnato decine di reparti IT e linee di business a comprendere le esigenze, riconoscere lo use case e individuare la soluzione tecnologica e analitica corretta sfruttando la flessibilità e affidabilità della nostra metodologia.
Il modello consiste di 6 fasi legate da vettori che indicano le più importanti e frequenti relazioni tra di esse. La sequenza non è strettamente vincolante, dato che la maggior parte dei progetti cambia fase secondo le necessità specifiche.
BUSINESS UNDERSTANDINGQuesta fase si focalizza nella comprensione degli obiettivi e dei requisiti del progetto dal punto di vista del business, e converte questa conoscenza in problemi di Data Science e in un progetto preliminare strutturato per acquisire gli obiettivi richiesti.
Sebbene non includa i dati o la presenza di software, questa prima fase è spesso la più importante di tutto il progetto, e si concentra su tre aspetti chiave:
● Perché impiegare il modello di Data Science (es.: Aumenta il fatturato raggiungendo i clienti a target? Espande le conoscenze disponibili nel customer care? Fa scoprire le cause di un difetto di progettazione del prodotto?)
● Come il modello si dovrà utilizzare (es.: da che utenti, se ci saranno decisioni automatiche, ecc.)
● Quando il modello si applica (es.: In real time? In modalità batch? Con che frequenza, ecc.)
Obiettivi e criteri di successo ben stabiliti sono il requisito più importante per assicurare la bontà del progetto nel tempo.Sottofasi:
- Determinare gli obiettivi di business
Background
Obiettivi di business
Criteri di successo del business- Valutare la situazione
Inventario delle risorse
Requisiti, ipotesi e vincoli
Rischi e imprevisti
Terminologia
Costi e benefici- Determinare gli obiettivi del data mining
Obiettivi di data mining
Criteri di successo del data mining- Produrre il piano del progetto
Piano del progetto
Valutazione iniziale di strumenti e tecniche
DATA UNDERSTANDINGScopo di questa fase è censire e raccogliere i dati, verificando quali sono realmente disponibili e assicurarsi la piena comprensione del loro significato. Si affrontano in questo momento le problematiche relative a:
● Natura e semantica del dato
● Esistenza
● Coding
● Affidabilità
● PersistenzaSottofasi:
- Raccogliere i dati iniziali
- Descrivere i dati
- Esplorare i dati
- Verificare la qualità dei dati
DATA PREPARATIONÈ la fase generalmente più esigente in termini di tempo. La suddividiamo in 3 passi distinti:
- Elaborazione dei Dati:
- Raccoglie i dati dalle fonti
- Trasforma i dati grezzi in informazioni utilizzabili
- Pulisce dai valori imprecisi
- Solidifica i domini delle variabili
- Feature Engineering, in cui i dati assumono la forma di indicatori analitici, un insieme di sintesi delle informazioni disponibili:
- Conserva quanta più informazione e variabilità possibile dai dati originali
- Modella il mondo reale attraverso rappresentazioni numeriche
- Racchiude la conoscenza del business acquisita dagli esperti
- Presenta i dati per l’uso nei modelli analitici
- Trasformazioni dei dati personalizzate per modello:
- Riempie i dati nulli con costanti o formule appropriate
- Standardizza i dati
- Codifica one-hot
- Trasformazioni numeriche
- Binning e altri metodi di discretizzazione
- Elaborazione dei Dati:
MODELINGVarie tecniche di modellazione sono selezionate e messe in competizione fra loro per trovare il modello migliore. Si tratta di un processo iterativo che include la ricerca di (iper)parametri ottimali per ciascun algoritmo, praticata da personale esperto oppure costruendo appositi bot.
EVALUATIONIn questa fase del progetto, sono presentati vari modelli per comprendere le prestazioni e l’applicabilità del modello. Prima di procedere alla produzione finale del modello è importante valutarne la capacità di raggiungere correttamente gli obiettivi di business. Inoltre la diagnosi del modello stesso fornisce importanti indicazioni aziendali a livello qualitativo spiegando cause e correlazioni dei fenomeni studiati.
DEPLOYMENTLa generazione e la selezione del modello non rappresentano la fine del progetto. A volte, lo scopo dell’analisi è solo quello di incrementare la conoscenza sui dati, in tal caso l’informazione acquisita dovrà essere organizzata e presentata in una modalità fruibile e comprensibile al business.
Più in generale, però, il deployment consiste nell’applicare modelli in produzione. Essi si integrano nei processi decisionali di un’organizzazione mediante esecuzioni programmate (batch), o applicazioni in tempo reale dove necessario.
In ogni caso vanno valutati accuratamente:
- le performance tecniche e analitiche del modello stesso
- gli effetti collaterali di anomalie di dato o di processo (rischio modello)
- la tenuta nel tempo del modello (rischio obsolescenza)
All’interno di ogni azienda i team possono avere dimensioni e preparazioni diverse… o non esistere proprio. Per questo motivo ciascuna realtà ha bisogno di strumenti e approcci differenti.
Data la nostra lunga e riconosciuta esperienza nel settore abbiamo pensato a un’offerta in grado di adattarsi alle condizioni della tua azienda, dei tuoi progetti e delle tue persone, grazie a 4 formule diverse che possono essere alternative o complementari a seconda della situazione.
Richiedi un check up per individuare quali dei percorsi è il migliore per adottare la Data Science alla tua situazione aziendale.
Perché rivolgerti ai professionisti della Data Science?
Il problema non riguarda la tecnologia che stai utilizzando, ma la conoscenza a tua disposizione.
Le sfide e le situazioni sono molto diverse e dipendono da:
la tua industry di riferimento (retail, finance, manufacturing ecc.)
le dimensioni della tua azienda (enterprise o PMI)
la tipologia di processo (customer care, marketing, supply chain, risk management…)
Per rispondere a problematiche ricorrenti e standardizzate, nel corso degli anni abbiamo sviluppato una serie di app di Intelligenza Artificiale
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