データサイエンスプロジェクト特有のマネジメント観点を押さえましょう。
白峰 リリ
普通のシステム開発と、データサイエンスプロジェクトって何が違うの?
神楽 モニカ 先生
いい着眼点ね。
データサイエンスは不確実性が高くて、結果が事前に予測できないことが多いの。
だからアジャイル的な進め方が向いているのよ。
紅林 かえで
DS協会のスキルチェックリストでも『プロジェクト計画』『進捗管理』『チーム協働』がビジネス力に位置づけられているわ。
藍沢 しずく
アジャイルって、ちょっとずつ進める方法ですよねぇ?
紅林 かえで
そう、アジャイルは短いサイクル(スプリント)で動くものを作り、フィードバックを得て次に活かす方法。
データサイエンスでは、PoC的な短期検証を繰り返すアプローチが向いているの。
白峰 リリ
予測モデルって、最初から完璧には作れないもんね。
神楽 モニカ 先生
そう。
さらにDS特有の課題として、データ品質の問題、ステークホルダーとの期待値ギャップ、結果の再現性の確保などがあるわ。
藍沢 しずく
ステークホルダーとの期待値ギャップって?
紅林 かえで
クライアントが『AIなら100%予測できるはず』と思い込んでいたり、『1週間で結果が欲しい』と無理を言ったり…。
ステークホルダー管理でこのギャップを埋めるのもDSのプロジェクトマネジメントの大きな仕事よ。
白峰 リリ
なるほどね〜!
技術力だけじゃダメで、人と話す力もいるってことか!
神楽 モニカ 先生
その通り。
CRISP-DMという業界標準のプロセスモデルもあって、(1)Business Understanding → (2)Data Understanding → (3)Data Preparation → (4)Modeling → (5)Evaluation → (6)Deployment の6段階で進めるの。
紅林 かえで
CRISP-DMは反復的なフローで、評価結果が悪ければ前段階に戻ってもよいの。
アジャイル的な思想ね。
藍沢 しずく
業界標準があるんですねぇ。
しずく、ちゃんと覚えますぅ♪
神楽 モニカ 先生
DS検定では CRISP-DM の段階順序や、各段階での主タスクが問われることがあるわ。
確認クイズ
CRISP-DMの最初のステップとして最も適切なものはどれか。
- Modeling(モデリング)
- Business Understanding(ビジネス理解)
- Data Preparation(データ前処理)
- Deployment(導入)
こたえを見る
正解: 2. Business Understanding(ビジネス理解)
Business Understanding(ビジネス理解)がCRISP-DMの第1段階。何のために分析するのかというビジネス目的を理解せずにいきなりデータやモデルから入ると、解いても意味のない問題に時間を費やしてしまうため、ビジネス文脈の把握が出発点です。