Definir uma meta e obter experiência
A etapa 1 do ciclo de vida de ciência de dados é definir uma meta de negócios usando a experiência no assunto. É essencial ter uma meta bem definida ao começar a análise de dados. No exemplo da horta, a meta é produzir o máximo de alface o mais rápido possível. No entanto, as condições de cultivo não são absolutas. Se a sua produção de linha de base é de 450 gramas de alface em 14 dias, você precisa encontrar uma forma de acelerar a produção.
Você já ouviu que conversar com as plantas pode fazê-las crescer com mais rapidez. Embora pareça possível que o som afete o crescimento da planta, a probabilidade de o som afetar o resultado é muito pequena para esse método valer a pena ser considerado. Você decide experimentar isso. Você descobre que, se uma música clássica for tocada a 50 decibéis por 30 minutos a cada três horas, você obterá os mesmos 450 gramas de alface em 13,5 dias. No final das contas, adicionar uma programação musical à sua horta é uma solução complexa que provavelmente não vale a pena para reduzir o tempo de crescimento em uma metade de um dia.
O exemplo da horta demonstrou que é importante ter acesso a pessoas que são SMEs (especialistas no assunto) em fatores que afetam sua meta, para que você não modifique variáveis que não produzam grandes alterações.
Se você usar a mesma lente para examinar os lançamentos de foguete e os padrões meteorológicos, verá uma meta de duas partes:
- Aumentar a probabilidade de o dia escolhido para o lançamento ser um dia com um clima bom.
- Saber quais condições devem impedir um lançamento.
A experiência necessária para atingir essas metas é encontrada nas contribuições de meteorologistas, físicos, biólogos, cientistas espaciais e muitos outros. Os SMEs ajudam nessas escolhas definindo o escopo de fatores que potencialmente afetam um lançamento e, portanto, exigem atenção crítica, minimizando, assim, o número de variáveis a serem analisadas.
Por exemplo, os SMEs podem determinar que a quantidade de luz solar direta no painel de lançamento pode não fazer nenhuma diferença no resultado bem-sucedido de um lançamento, mas que a quantidade de umidade no ar faz. Eles também podem saber que há classes de dados importantes que podem ser desconsiderados. Por exemplo, uma temperatura no local de lançamento inferior a 30 graus Fahrenheit descarta todos os outros fatores. Não há fatores atenuantes para quando está muito frio para lançar um foguete com segurança.