Le fasi
LE FASI DEL METODO
Inizia qui il tuo viaggio verso il successo nel mondo dell’analisi dati e dell’Intelligenza Artificiale.
Questo percorso ti guiderà attraverso tutte le fasi e gli step chiave necessari per portare a termine i tuoi obiettivi.
In questa guida, troverai dispense dettagliate per supportare ciascuna attività e modelli di esempio che potrai personalizzare per adattarli alle tue specifiche progettuali.
Ogni fase all’interno del “Metodo DataDeep” richiede l’attuazione di una serie precisa di attività per garantire che ogni attività sia completata correttamente.
Abbiamo sviluppato questo metodo basato sulle nostre esperienze, suddividendolo in 5 fasi numerate dalla 0 alla 4.
È importante notare che la fase 0 è una fase esterna al singolo progetto di analisi dati e fornisce il contesto e il quadro generale dell’intera organizzazione.
Invece, le fasi dalla 1 alla 4 sono specifiche per il singolo obiettivo di analisi dati e rappresentano un percorso completo da seguire per raggiungere gli obiettivi desiderati.
All’interno di ogni fase sono presenti degli “Step”, attività verticali sulle quali dovrai dedicare tempo e dedizione.
Inoltre, abbiamo integrato alcune linee guida aggiuntive che possono essere di grande aiuto per assicurare che i tuoi progetti non siano ostacolati da fattori esterni, come ad esempio un team di lavoro resistente al cambiamento o una percezione aziendale ambigua agli occhi di clienti e investitori.
Queste strategie supplementari possono fare la differenza nel portare a termine con successo i tuoi progetti.
Quindi, senza ulteriori indugi, iniziamo insieme questo nostro appassionante percorso!
FASE 0
Step 0.1: Definire le Milestone
Fase iniziale che serve per stabilire le pietre miliari e gli obiettivi generali dell’organizzazione.
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Step 0.2: Definire la Data Governance
Step che serve per stabilire le linee guida di come gestire i dati all’interno dell’organizzazione.
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FASE 1
Step 1.1: Definire il problema e l'obiettivo da raggiungere
Questa fase è fondamentale per comprendere il problema e gli obiettivi del progetto, assicurando che sia ben definito fin dall’inizio.
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Step 1.2: Individuare i responsabili dei dati e coinvolgere il personale
Questa fase serve ad identificare i responsabili. E’ importante per garantire chiarezza e responsabilità nella gestione del progetto. Inoltre serve anche a coinvolgere il personale fin da subito
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FASE 2
Step 2.1: Raccogliere i dati
La raccolta dei dati è l’attività pratica per ottenere le informazioni necessarie.
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Step 2.2: Stato di salute dei dati
Valutare lo stato dei dati è importante per garantire che siano affidabili e utilizzabili per l’analisi.
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FASE 3
Step 3.1: Scelta degli algoritmi
La scelta degli algoritmi è il nucleo dell’analisi dei dati e dell’IA e ne determina il lavoro che questi andranno a svolgere.
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Step 3.2: Valutare i modelli
La valutazione dei modelli è cruciale per determinare l’efficacia delle soluzioni proposte.
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FASE 4
Step 4.1: Messa in produzione
Portare i modelli in produzione è essenziale per applicare i risultati dell’analisi nella pratica.
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Step 4.3: Monitorare e mantenere i modelli
Il monitoraggio costante e la manutenzione sono fondamentali per garantire che i modelli rimangano efficaci nel tempo.
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EXTRA
Gestire rimostranze e situazioni negative
Gestire le criticità e le situazioni negative è un aspetto importante, poiché possono verificarsi problemi durante il progetto che richiedono attenzione e risoluzione.
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Gestire l'etica e la trasparenza
La gestione etica e trasparente è di crescente importanza nell’analisi dei dati e nell’IA per garantire che il progetto rispetti normative e valori etici.
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