No cenário digital acelerado de hoje, as empresas precisam de insights acionáveis que impulsionem a tomada de decisões e promovam a inovação. Data Science tornou-se um componente crítico desse processo, fornecendo ferramentas e metodologias para transformar dados brutos em informação valiosa. No entanto, um projeto de Data Science bem-sucedido requer uma abordagem clara e estruturada – que seja ágil, iterativa e capaz de responder tanto às necessidades de negócio como aos desafios tecnológicos.
Na Xpand IT, a nossa área de especialização em Data Science desenvolveu um processo em 3 etapas projetado para garantir a execução bem-sucedida de projetos. Neste blog, vamos explorar cada uma dessas etapas, detalhando como abordamos Data Science de maneira a maximizar o valor, mantendo-nos alinhados com os objetivos de negócio.
Etapa 1: Análise de Viabilidade
A primeira fase de qualquer projeto de Data Science consiste em compreender o problema de negócio e determinar se uma solução baseada em dados é viável e valiosa. Na Xpand IT, começamos com uma análise de viabilidade minuciosa, focando nos aspetos tanto do negócio como técnicos do projeto.
Aqui estão os três componentes da Análise de Viabilidade:
- Componente de Negócio: A nossa análise de negócio define um objetivo de negócio, métricas de eficiência empresarial e o desafio que pretendemos superar. Analisamos as soluções atuais e garantimos que a nossa solução se enquadra no processo de negócio.
- Componente de Dados: Um projeto é tão bom quanto os dados em que se baseia. Avaliamos a quantidade, qualidade e relevância dos dados disponíveis, identificando lacunas que possam afetar o resultado.
- Componente de Implementação: Os principais fatores na implementação do algoritmo incluem pré-processamento de dados, infraestrutura e manutenção do modelo. Garantimos a consistência dos dados, monitorizamos o desempenho para re-treinamento e consideramos as necessidades e orçamento do cliente para uma implementação suave.
No final da análise de viabilidade, o problema de negócio, os critérios de sucesso e os critérios de interrupção estão claramente definidos. É realizado um levantamento de riscos para nos prepararmos para potenciais problemas. A equipa revê o progresso, planeia a próxima fase e identifica as tecnologias e frameworks adequados para a primeira iteração de modelação.
Etapa 2: Modelação
Após a viabilidade do projeto ser estabelecida, avançamos para a fase de modelação. A fase de modelação é um processo cíclico onde diferentes modelos são testados e comparados até que um atinja os critérios de interrupção pré-definidos. Cada iteração envolve três estágios: preparação de dados, exploração de dados e modelação.
- Preparação de Dados: Os data scientists passam uma parte significativa do seu tempo a limpar e a preparar dados. Nesta sub-etapa, os critérios de seleção e limpeza de dados devem ser estabelecidos adequadamente.
- Exploração de Dados: Durante a exploração de dados, o objetivo é formular e testar hipóteses. Para isso, recorremos frequentemente a visualizações de dados esclarecedoras e a técnicas de engenharia de recursos.
- Modelação: Dividimos a fase de modelação em quatro passos principais: definição de regras básicas, seleção de modelo, treino e afinação, e validação e comparação.
Etapa 3: Implementação e Monitorização
A última etapa do processo de Data Science é a implementação do modelo em produção. No entanto, a implementação é apenas o começo – a monitorização e manutenção contínua são cruciais para garantir que o modelo continua a gerar valor.
- Implementação: Esta etapa envolve documentação cuidadosa para determinar quais os modelos que podem ser integrados nos sistemas do cliente. Para cada modelo implementável, criamos um plano passo a passo focado em requisitos técnicos, como formatos de output e limitações do stack tecnológico. É também necessária uma análise de riscos e um plano de contingência.
- Monitorização: Após a implementação, os modelos precisam de monitorização e atualizações contínuas. As métricas principais devem ser monitorizadas e, se o desempenho diminuir, o modelo pode precisar de ajustes, como re-treinamento ou afinações. A monitorização pode ser reativa, respondendo a problemas, ou proativa, com verificações regulares para garantir um funcionamento suave.
Conclusão: Garantir o sucesso através de um processo de Data Science mais ágil
O processo de Data Science em 3 etapas foi concebido para combinar duas metodologias aparentemente incompatíveis. Na Xpand IT, trabalhamos de forma ágil, mantendo o foco na entrega de resultados de qualidade dentro do prazo. Os nossos data scientists desenvolveram este processo para garantir que nenhuma etapa fundamental seja esquecida, permitindo-nos aprimorar a visão do cliente. O processo é específico o suficiente para garantir qualidade em todos os projetos, sem adotar uma abordagem única. Uma vez que Data Science está em constante evolução, atualizamos continuamente o processo para incorporar novas técnicas e tecnologias que proporcionem melhores soluções.