Descubra o que é a metodologia CRISP DM.

Muitas empresas compreendem que o segredo do sucesso é saber trabalhar com os seus dados, e a partir de um estudo analítico desses dados, é possível traçar estratégias, planos de ação e tomadas de decisões mais assertivas.

Você deve ter percebido como o Mercado de Data Science está quente! Cada vez mais as empresas estão requisitando profissionais qualificados para trabalhar com seus dados e garantir melhores  resultados, afinal “Data is the new oil” (“Dados são o novo petróleo”), frase dita por Clive Humby, um cientista de dados britânico.

E de fato, os dados são as novas riquezas para as empresas. Saber trabalhar com os dados garante vantagem competitiva e alavanca resultados.

E é aí que a metodologia CRISP DM  entra em ação; uma abordagem extremamente eficiente utilizada por especialistas na resolução de problemas e projetos envolvendo dados.

A seguir, você aprenderá o que é, os estágios da metodologia e qual a importância do CRISP DM a partir dos seguintes tópicos:

• O que é CRISP DM?
• Como o CRISP DM funciona?
• Estágios do CRISP DM;
• Vantagens do CRISP DM;
• Bônus: Crie uma cultura orientada a dados!

Curioso? Continue a leitura!

O que é CRISP DM?

CRISP DM significa Cross Industry Standard Process for Data Mining, traduzindo para o português significa Processo Padrão Inter-Indústrias para Mineração de Dados. O CRISP DM é uma metodologia ágil que fornece uma abordagem estruturada e robusta para o planejamento de projetos envolvendo Machine Learning, mineração e análise de dados.

Foi criada em 1996 pela IBM (International Business Machines). O objetivo principal foi ter uma metodologia voltada para projetos que envolviam dados. Haviam muitas na época, mas todas deixavam a desejar quando se tratava do processamento e análise de um grande volume de dados.

CRISP DM parte de princípios envolvendo agilidade, entrega incremental, técnicas de concepção e validação de estratégias para projetos.

Como o CRISP DM funciona?

O CRISP DM funciona como um processo cíclico, pois quando o projeto envolve muitos dados, informações e variáveis, não é possível ter a percepção completa do que irá ocorrer no final do projeto; portanto, é necessário um processo que faça explorações etapa a etapa e que seja capaz de retornar aos estágios anteriores sempre que necessário.

Na imagem a seguir, você será capaz de perceber o como funciona o ciclo de vida do projeto com a metodologia. Observe as linhas que interligam  os estágios, elas indicam as dependências mais frequentes e importantes entre as etapas.

O principal diferencial do CRISP em relação às outras metodologias está justamente na “conversa” que os estágios têm entre si.  Por exemplo, se durante o estágio de Modeling (modelagem), o analista de dados perceber que os dados presentes não são suficientes para resolver o problema, a equipe pode retornar ao estágio de Data Preparation (preparação de dados) e selecionar novas variáveis a serem trabalhadas, de tal forma que não seja necessário retornar ao estágio inicial do processo.

Como dito anteriormente, o CRISP DM é uma metodologia muito útil para projetos que envolvem análise de dados. Mas você pode usá-lo combinada à metodologia ágil SCRUM.

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Estágios do CRISP DM

Os estágios do CRISP DM  são seis:

1. Entendendo o negócio;
2. Entendendo os dados;
3. Preparando os dados;
4. Modelagem;
5. Avaliação; 
6. Implantação. 

Esses estágios garantem a performance do método. A seguir vamos destrinchar cada um dos estágios.

1. Entendendo o negócio

Nesse estágio será realizado um estudo do projeto ou negócio (business understanding), atendendo os objetivos e interesses do cliente. Será necessário descobrir possíveis impedimentos e fatores que podem impactar no resultado final do projeto.

Nessa etapa é importante definir com clareza os objetivos, as metas, possíveis impedimentos e riscos, as aplicações para o produto a ser desenvolvido, além de custos, terminologia e os critérios de sucesso empresarial.

Também é importante verificar os recursos que a empresa tem: ferramentas, softwares, banco de dados e etc. E assim, se iniciam os planos de ação.

2. Entendendo os dados

O próximo estágio é sobre o entendimento dos dados (data understanding). Envolve a coleta, exploração e mineração dos dados. Esse estágio é extremamente importante para que haja a familiarização com os dados, garantindo fidedignidade, qualidade e relevância. Uma vez que haja compreensão dos dados, a modelagem se torna muito mais fácil.

É importante verificar se esses dados irão suprir as necessidades que o projeto demanda, ou seja, se estão corretos, coerentes e coesos. Após a coleta dos dados, pode ser interessante fazer relatórios descritivos deles.

3. Preparando os dados

A preparação dos dados (data preparation) envolve a escolha correta de quais dados serão usados. Dados de entradas ruins resultam em dados de saídas ruins; portanto é importante dar como entrada os dados corretos.

Portanto, essa etapa inclui os seguintes passos:

• Seleção: selecionar os dados mais relevantes. 
• Limpeza de dados: verificar dados corrompidos e excluí-los. 
• Construção de dados: construção de novos  conjuntos de dados a partir de um dado original.
• Integração dos dados: unir ou mesclar os dados para que tenha algo ainda mais consistente que irá contribuir para o estágio de modelagem.  

4. Modelagem

Modelagem (Modeling) envolve técnicas e algoritmos, muitas vezes algoritmos de classificação, — como árvore de decisão, redes neurais e regressão logística — no âmbito de Machine Learning. Esse estágio fica em loop com o estágio de preparação dos dados.

Pode ser interessante separar os dados em dois conjuntos: um de treino e outro de teste. No de treino serão gerados os modelos, e no de teste será a parte de validação do modelo.

Nesse estágio, a equipe irá selecionar o algoritmo, definir planos de testes para validação, construir o modelo e avaliar essa modelagem.

5. Avaliação

O estágio da Avaliação (Evaluation) irá avaliar a qualidade, fidedignidade e segurança dos resultados obtidos da etapa de Modelagem. Nessa etapa é necessário fazer uma revisão de todo o processo, levando em consideração os objetivos iniciais do primeiro estágio, de tal forma que os modelos propostos consigam atender os objetivos pré definidos.

É bem comum nesse estágio identificar novas necessidades no projeto - uma vez que durante todo o processo, novos padrões de dados são reconhecidos. Por esse motivo, o método propõe retornar ao estágio inicial.

Na etapa de avaliação será definido os próximos passos, envolvendo as possíveis ações e decisões a serem tomadas.

6. Implantação

Na etapa de implantação se inicia o processo de desenvolvimento dos modelos criados e avaliados nas etapas anteriores. Vale ressaltar que essa etapa só é possível quando atingimos com sucesso todos os objetivos das etapas anteriores.

Essa etapa é o momento de colocar os modelos em produção. Você pode implantar em uma pipeline ou em serviços de cloud computing. 

Os objetivos dessa etapa são os seguintes:

• Planejamento da deploy: implantação do software;
• Monitoramento e manutenção;
• Gerar relatórios: documentar todos os processos e resultados;
• Avaliar os resultados finais. 

Vantagens do CRISP DM

Como vantagens da metodologia CRISP DM, podemos citar:

• Resolução de problemas: a metodologia oferece respostas precisas para a resolução de problemas.
• Análise em tempo real: a metodologia permite que haja mudanças imediatas durante o processo. À medida que o cenário vai mudando e novas probabilidades surgem, contar com um processo incremental e que pode ser alterado a qualquer momento, pode ser bem útil. 
• Relacionamento com o cliente: uma das etapas primordiais engloba o entendimento do negócio, atendendo os objetivos do cliente.Isso irá contribuir para que o cliente se sinta mais seguro e confortável para possíveis negociações futuras. 
• Decisões e Resultados mais inteligentes e eficazes: Saber trabalhar com dados garante vantagem competitiva e resultados promissores.
• Pode ser aplicado em qualquer área: Independente do ramo da Indústria da sua empresa, trabalhar com dados irá contribuir para o sucesso dos seus negócios. A metodologia pode ser aplicada para análises  de dados financeiros, comerciais, de marketing, de recursos humanos, de produção e etc.  
• Tomada de decisão orientada a dados: Isso é uma vantagem excepcional que falaremos um pouquinho melhor no Bônus a seguir. 

Bônus: Crie uma cultura orientada a dados!

Uma cultura orientada a dados é o que chamamos de Data Driven — cultura e gestão empresarial que utiliza os dados como elementos principais na tomada de decisão. Seu objetivo é validar planos de ação levando em consideração os dados produzidos.

Neste artigo você aprendeu como o CRISP DM funciona para projetos que envolvem análise de dados, facilitando a tomada de decisões e trazendo uma grande vantagem competitiva no mercado.

Uma vez que a qualidade da análise de dados está garantida com a metodologia apresentada nesse artigo, você precisa garantir que os dados irão fornecer insights preciosos quando sua empresa almejar um resultado específico.

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