SL’implementazione di successo di un modello va ben oltre le complessità tecniche della selezione del modello e dell’analisi dei dati: comprende un’efficace gestione degli stakeholder. Pensa alla “gestione degli stakeholder” come ad un processo di adattamento del processo alle persone coinvolte. L'obiettivo è garantire che il tuo modello faccia ciò che deve fare e tu continui a portare valore. Il modo in cui personalizzi il processo e i risultati dipende dalle esigenze delle parti interessate, siano esse dirigenti, manager o consumatori. Si tratta di fornire informazioni utili che consentano loro di prendere decisioni informate.
In qualità di data scientist, il tuo valore è spesso determinato dalla capacità di tradurre le tue conoscenze tecniche in processi decisionali nel mondo reale. Questa è sia una benedizione che una maledizione per la maggior parte di noi: le competenze trasversali sono notoriamente sottovalutate nei campi tecnici, ma fungono da ponte tra il nostro lavoro impegnativo e il valore che ne può derivare. Sebbene le competenze tecniche siano importanti per la base del nostro lavoro, la tua capacità di comunicare in modo efficace, entrare in empatia con le parti interessate e guidare l'azione è ciò che aumenta veramente il nostro impatto. La comunicazione è l'abilità più importante per un data scientist, ma è stereotipicamente anche la più difficile da acquisire.
Di seguito sono riportati alcuni suggerimenti pratici che possono aiutare a comunicare in modo efficace:
1. Selezione del modello di sartoria
La scelta del modello giusto va ben oltre l’identificazione dell’algoritmo più accurato.
È vero che i modelli black-box possono essere i più accurati e coinvolgenti per noi data scientist, ma spesso non sono trasparenti o facilmente interpretabili, rendendo difficile per le parti interessate fidarsi dei risultati. È qui che potrebbe essere meglio optare per modelli più semplici come ARIMA o Smoothing esponenziale in cui potresti ridurre la precisione ma aumentare l'interpretabilità. È sempre meglio fare ricerche sui vari modelli esistenti.
Ecco un esempio di alcuni dei modelli previsionali più comuni e della loro interpretabilità;
2. Visualizzazioni chiare
Presenta i tuoi risultati in un modo che sia in sintonia con il tuo pubblico.
Pensa a diagrammi, grafici e dashboard ben progettati. Ciò implica chiarezza, semplicità e pertinenza per il pubblico. Come puoi aiutare le parti interessate a cogliere rapidamente le informazioni chiave e a prendere decisioni informate?
Esistono numerosi articoli e corsi online che aiutano nella visualizzazione dei dati!
I dirigenti potrebbero preferire dashboard di alto livello, mentre i manager potrebbero richiedere report dettagliati con metriche di errore. I consumatori in genere traggono vantaggio da visualizzazioni chiare e utilizzabili che traducono le previsioni in applicazioni pratiche.
Personalmente, prendo molta ispirazione dalle visualizzazioni di base di Prophet poiché rappresentano chiaramente i valori effettivi rispetto alle previsioni del modello. Di solito aggiungo annotazioni o evidenzio determinati punti (sia futuri che passati) per momenti significativi.
3. Narrazione
Non limitarti a presentare i dati; raccontare una storia. Evidenzia il contesto, i risultati principali e le potenziali implicazioni delle tue previsioni. Comprendi il tuo pubblico e inquadra la narrazione in modo pertinente agli obiettivi e alle sfide specifici.
Concentrarsi sul “perché” prima del “come”
- Qual è l'obiettivo generale che stai cercando di raggiungere con la previsione
- Come verranno utilizzate le previsioni per orientare il processo decisionale?
- Quali sono le potenziali conseguenze di previsioni imprecise?
- Riconoscere i limiti e le incertezze nelle previsioni del modello
Evidenzia il viaggio, non solo la destinazione
- Collega sempre il viaggio al compito principale da svolgere.
- Condividi le principali sfide che hai incontrato durante la pre-elaborazione dei dati o la selezione del modello e come le hai superate.
- Evidenzia eventuali intuizioni inaspettate che hai scoperto lungo il percorso.
Rendilo riconoscibile e utilizzabile
- Parla la lingua del tuo pubblico.
- Quantifica il potenziale impatto delle tue previsioni su parametri quali entrate, risparmi sui costi o allocazione delle risorse.
- Offri consigli chiari e azioni attuabili che le parti interessate possono intraprendere in base alle tue intuizioni.
Ricorda, la chiave per una previsione di successo va ben oltre l’accuratezza del modello, ma la sua capacità di farlo consentire alle parti interessate di prendere decisioni informate. Le previsioni delle serie temporali sono uno strumento potente, quindi usalo con saggezza e attenzione!
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Fonte: towardsdatascience.com
