Quels sont les erreurs à éviter lors d’un projet de data science ?

Beaucoup d’entreprises qui se lancent dans des réalisations technologiques voient leur projet rapidement tomber à l’eau. Cela est généralement dû à des erreurs qu’elles commettent au cours de celui-ci. Voici une liste de celles qu’il faut nécessairement éviter lors d’un projet data science.

Agir en tenant compte des contraintes

Beaucoup de projets ne voient pas le jour à cause de cette erreur. Cela arrive lorsque les administrateurs ont tendance à vouloir traiter tous les besoins et considérer tous les risques. Sa nature change alors et il devient plus technique. Par conséquent, les partenaires liés à celui-ci dès le début commencent à faire marche arrière.

En effet, la valeur métier générée de l’œuvre laisse place à l’analyse excessive des risques et des coûts. À cette étape, le projet data science meurt à la phase embryonnaire. Pour éviter cela, il faut commencer par tirer la sonnette d’alarme lorsque ces faits sont constatés. Un petit conseil, il ne faut jamais perdre la valeur métier de vue.

La crainte de mal faire

60 %, c’est le taux de projets data qui n’arrivent jamais à exécution à cause de ce problème. « Ne pas se permettre de faire des erreurs ». Il est évident que personne ne veut tomber dans l’erreur, donc on met tout en œuvre pour l’éviter.

En réalité, le problème naît généralement des méthodes employées. La plupart des représentants qui tombent dans ce piège ne se donnent pas le temps de commettre des erreurs. Ils refusent d’en faire et se lancent dans des itérations longues. Le résultat apparaît suivant un schéma précis.

  • On se rend compte du problème à un stade avancé.
  • Le retour se présente inenvisageable, car trop coûteux.
  • Le projet est ralenti par les irrégularités présentes.

Certaines personnes s’entêtent à continuer pour ne pas arrêter le processus, vu les dépenses engendrées. Toutefois, la chute est inévitable si le problème n’est pas résolu.

Ne pas tenir compte des variables industrielles

Lors de l’élaboration du projet, beaucoup ont la négligence de sous-estimer les paramètres de l’industrialisation. La plupart des gens s’empressent de donner un aperçu sur le travail en oubliant qu’ils s’expriment sur un échantillon. Ils s’expriment sur la viabilité et la réussite de celui-ci sans tenir compte des phases à venir. Cela conduit indubitablement à un échec, car certaines contraintes n’ont pas été considérées.

En effet, les données sources utilisées par la data science ne sont qu’une représentation simplifiée des données réelles. Ainsi, lorsque cet aspect n’est pas pris en compte dès les débuts, on se heurte à un mur. En revanche, si les conditions de l’industrialisation sont insérées dans l’équation assez tôt, la chute pourra être évitée.

Laisser les données prendre le dessus

On rencontre souvent des projets où les tenants souhaitent une utilisation immédiate après réalisation. Cela est possible lorsqu’on le fait avec vigilance, mais à défaut, on se heurte vite aux problèmes. En réalité, la sensibilité des données complique généralement la situation. Ils en perdent la maîtrise et celles-ci finissent par les diriger. Cela arrive lorsqu’on leur accorde trop de pouvoir, les transformant ainsi en des éléments indispensables.

En effet, au lieu de voir les données comme des facteurs déterminants, beaucoup les utilisent comme des valeurs absolues. Ils craignent une réversibilité complexe et assez onéreuse, mais finissent par subir de lourdes conséquences. Cela arrive parce que les charrues ont été mises avant les bœufs. Il est donc nécessaire lors de la mise en œuvre d’un projet de data science de faire attention à ne pas faire ces 4 erreurs.