Sono i dati una miniera d’oro o una trappola?  

Come riportano i nostri partner di Virinco nel loro articolo sul blog di WATS: https://wats.com/is-your-data-a-goldmine-or-time-trap/

La cosa grandiosa dei dati è che forniscono informazioni approfondite e probabilmente la maggior parte delle risposte ai dubbi che si hanno nelle fasi di un progetto.

La grande sfida infatti, è setacciare i dati che abbiamo per dare un senso alle nostre strategie correnti e future.

 

La possibilità di essere sepolti sotto una valanga di dati è reale ed è una battaglia continua se non si hanno gli strumenti e il mindset giusti.

I progetti di data science richiedono molte energie dedicate a molte attività necessarie per il completamento di un progetto.

Ricercare i dati anziché impiegare le proprie risorse per analizzarli è un problema familiare riscontrabile in aziende diverse e progetti eterogenei tra loro.

WATS interviene in aiuto però, infatti aiuta a spostare l’attenzione dalla ricerca dei dati alla loro analisi.  

 

A supporto di questo intervento da parte di Virinco c’è un sondaggio che riporta un ranking di come i professionisti del ML e del DS spendono le proprie risorse durante lo sviluppo di propri progetti:

  •       Raccolta dati
  •       Pulizia dati
  •       Visualizzazione dati
  •       Model building/model selection
  •       Utilizzo del modello scelto
  •       Ricerca insights e comunicazione degli stessi
  •       Altro

I professionisti quindi: trascorrono la maggior parte del loro tempo – circa il 40% – a raccogliere e pulire i dati e il minor tempo a mettere in produzione i modelli (9%).

WATS fornisce alle aziende un facile accesso ai dati, consentendo loro di limitare la quantità di tempo durante le ricerche consentendo loro di dedicare più tempo all’analisi.

Il grande rischio è l'impatto sul processo di produzione

la raccolta dei dati è un’attività lunga, e a causa di ciò e dell’enorme quantità di tempo necessaria per svolgere un lavoro completo, alcune aziende potrebbero saltarla.

il contro: i clienti noteranno inevitabilmente dei problemi; questi possono avvenire lungo la linea ad esempio.

Il pro: avere accesso alle metriche in anticipo può aiutare le aziende a sistemare le cose, garantendo che l’azione correttiva prevenga un problema costoso che si dirige verso la produzione.

Il grande rischio: l’impatto sul processo di produzione e, naturalmente, sulla reputazione del marchio. I reclami possono danneggiare gravemente la credibilità e la percezione di affidabilità. Questo a sua volta può avere gravi implicazioni per i profitti.

Con WATS evitiamo questi inconvenienti: i dati si trovano lì.

WATS classifica i dati e li rende disponibili in modo efficace e comprensibile. Estraiamo i KPI di cui le aziende hanno bisogno. Mentre il software memorizzerà i dati, lo rendiamo utilizzabile per dare seguito ai problemi di qualità.

Inizia con i KPI di alto livello

Tornando al tema del tempo speso, diamo un’occhiata a un esempio in cui un’azienda di elettronica di consumo ha un centinaio di prodotti e impiega otto ore per guardare ciascun prodotto: il risultato è che impiegherebbe circa cento giorni per esaminarli tutti.

Ciò significa che i problemi saranno potenzialmente identificabili solo dopo tre mesi.

Nello scenario peggiore quindi 12 settimane di problemi potenzialmente emersi solo l’ultimo giorno.

 

Molte aziende orientano il loro processo verso la parte sbagliata.

È necessario iniziare con KPI di alto livello, ci diranno da dove iniziare a cercare, per poi approfondire da lì, non viceversa.

Scopri cosa può fare WATS per i processi di test e produzione.