Como o modelo CRISP-DM garante o sucesso de projetos de Machine Learning?

O CRISP-DM é uma metodologia amplamente utilizada em projetos de mineração de dados, analytics e data science, sendo essencial para organizações que buscam obter insights valiosos e otimizar processos com machine learning.

Em um cenário onde a Inteligência Artificial (IA) desempenha um papel estratégico, o uso de metodologias bem definidas é indispensável para minimizar riscos e garantir resultados consistentes. Essa metodologia é composta por seis etapas estruturadas, que ajudam a coordenar as atividades em projetos de Machine Learning (ML).

A seguir, entenda cada uma delas e veja como essa abordagem contribui para a eficiência e a precisão nos resultados.

O que é CRISP-DM?

CRISP-DM é a sigla para Cross-Industry Standard Process for Data Mining, ou Processo Padrão Inter-Indústrias para Mineração de Dados.

Trata-se de um método iterativo e cíclico, que orienta os profissionais a extrair informações relevantes a partir de dados brutos.

Por meio de suas etapas bem delineadas, o CRISP-DM auxilia as equipes a transformar dados em informações embasadas, fornecendo diretrizes claras para reduzir erros e aumentar a confiabilidade do projeto. Essa abordagem também oferece flexibilidade para lidar com ajustes necessários durante o desenvolvimento.

CRISP-DM: foco na solução de negócio

O Cross-Industry Standard Process for Data Mining é um modelo que independe do domínio de aplicação e de tecnologia, podendo ser aplicado em qualquer contexto pela generalidade da sua proposta. Para isso, divide as tarefas necessárias em soluções de data mining em 6 fases:  

1. entendimento do negócio;
2. entendimento dos dados;
3. preparação dos dados;
4. modelagem;
5. avaliação;
6. implantação.

Essas etapas auxiliam a compreensão do processo e fornecem um roteiro a seguir durante o planejamento e a execução de um projeto nessa área.

Quais são as seis etapas do CRISP-DM?

1. Entendimento do negócio

O processo se inicia com a fase de entendimento do negócio. Nesse momento, há a definição e a compreensão tanto do contexto quanto do problema a ser resolvido para, em seguida, fazer o levantamento dos objetivos do projeto.

Também é fundamental contar com a colaboração das partes interessadas para garantir o alinhamento entre os objetivos do projeto e as demandas do negócio. Dessa forma, é possível evitar problemas nas próximas fases e atender às expectativas corporativas.

Nesse sentido, defina os objetivos, determine os recursos disponíveis, os requisitos do projeto, os riscos e as contingências. Ainda se recomenda analisar o custo-benefício da empreitada.

Todas essas verificações requerem a contribuição dos stakeholders. Isso porque cada um deles tem uma visão específica, que ajuda a identificar as reais necessidades do projeto e do negócio.

Portanto, é importante avaliar a necessidade de machine learning para a solução da demanda, bem como os riscos sobre os dados necessários e os possíveis modelos a desenvolver. Essa etapa deve garantir o alinhamento das expectativas entre fornecedor e cliente sobre os resultados esperados.

2. Entendimento dos dados

A segunda fase consiste na coleta, análise e compreensão detalhada dos dados disponíveis. A qualidade e a estrutura dessas informações são verificadas para identificar riscos e potenciais insights.

Caso surjam problemas nessa etapa, o CRISP-DM recomenda uma reavaliação da fase anterior para garantir que o projeto esteja alinhado às necessidades do negócio.

3. Preparação dos dados

A preparação é uma das etapas mais desafiadoras e que consome mais tempo, abrangendo cerca de 60% a 70% do projeto. Os dados são organizados, limpos e transformados para se tornarem adequados à modelagem de machine learning.

Nesse momento, é realizada a seleção de variáveis, remoção de inconsistências e formatação das informações. Essa fase assegura que os dados estejam prontos para gerar modelos de alta qualidade.

4. Modelagem

Com os dados preparados, a modelagem de machine learning é realizada. A escolha do modelo mais adequado depende dos objetivos definidos e do tipo de problema a ser resolvido, o que pode incluir modelos preditivos ou descritivos.

Essa etapa também abrange a configuração de hiperparâmetros e a avaliação do desempenho por meio de métricas específicas. Em caso de resultados insatisfatórios, pode ser necessário retornar às fases anteriores.

5. Avaliação

A avaliação do modelo precisa mostrar com clareza que os requisitos do projeto foram atingidos. Caso contrário, verifique se o entendimento do problema está correto e como alcançar os objetivos a partir desse ponto.

Essa etapa não se limita à validação do desempenho técnico, mas também analisa os impactos no negócio e alinha os resultados às expectativas definidas inicialmente.

Se necessário, ajustes são feitos no modelo, ou etapas anteriores são revisitadas para otimizar os resultados.

6. Implantação

A última fase envolve a aplicação prática do modelo desenvolvido, garantindo que os resultados sejam compreensíveis e úteis para o cliente. Além disso, o desempenho do modelo é monitorado em ambiente real para ajustes e melhorias contínuas.

Um relatório final é produzido para documentar as lições aprendidas e os resultados alcançados, contribuindo para o aprimoramento de futuros projetos.

Qual é a relação do CRISP-DM com machine learning?

O CRISP-DM oferece uma estrutura sistemática que simplifica o desenvolvimento de machine learning, promovendo maior eficiência e precisão. Ele ajuda a superar desafios comuns, como o tratamento de big data e a adaptação a mudanças ao longo do projeto.

Cada etapa é projetada para evitar desperdícios de recursos e garantir que os resultados sejam alcançados com agilidade e qualidade.

Um exemplo prático de como o CRISP-DM pode ser aplicado está no Santo iD, uma solução de OCR e Identity desenvolvida pela SantoDigital. O modelo utiliza o processo CRISP-DM de ponta a ponta para oferecer resultados precisos e confiáveis, alinhados às demandas dos clientes.

Se você busca transformar seus processos com inovação e tecnologia de ponta, entre em contato com a SantoDigital e descubra como nossas soluções podem atender às necessidades da sua empresa!

Resumindo

O que é o modelo CRISP-DM?

O modelo CRISP-DM é uma metodologia ágil iterativa e cíclica que contempla 6 fases que direcionam os profissionais a obterem insights a partir de dados brutos. Usado na mineração de dados, no data science e no analytics, o modelo é usado no desenvolvimento de projetos de machine learning. A sigla significa Processo Padrão Inter-Indústrias para Mineração de Dados.

Para que serve o CRISP-DM?

O CRISP-DM serve para desenvolver projetos de machine learning, superar desafios gerados pelo big data e obter insights a partir de dados brutos.