Succeeding in engeneering Data Science models with a smart approach
Insight
Il nostro cliente, azienda leader nel settore automotive, è da sempre in prima linea per offrire soluzioni ad alto valore tecnologico. Grazie a un business data-driven e all’importanza attribuita alla Data Science, rappresenta un esempio di eccellenza mondiale nel proprio campo.
Solution
Abbiamo affiancato il team di Data Scientist nella definizione di un solido framework architetturale e metodologico che gli permettesse di concentrare gli sforzi esclusivamente su temi funzionali e di contenerli su quelli più tecnici.
Per farlo, abbiamo definito una metodologia che avvicina il mondo più tipicamente business dei Data Scientist a quello tradizionalmente IT dei Data Engineer: questo approccio “smart”, supportato dall’utilizzo di pipeline automatizzate per i processi di Continous Integration/Continous Delivery e di container che garantiscono la segregazione del codice eseguito, consente ai Data Scientist di mantenere la piena ownership dell’intero processo ed elimina le rigidità tipiche di scenari in cui i modelli sono ideati, reingegnerizzati e poi messi in produzione da soggetti differenti.
Il costante supporto di linee guida su metodologie, organizzazione e tool rende infatti possibile contare su modelli di Data Science dalle basi estremamente solide, mitigando i conseguenti rischi di scarse performance.
Benefit
I vantaggi di un approccio “smart” sono notevoli e numerosi.
Per il nostro cliente, in particolare, ha reso possibile:
- Un utilizzo migliore delle risorse grazie a una metodologia di lavoro più strutturata;
- Un utilizzo sapiente delle tecnologie on hype;
- La replicabilità degli ambienti di sviluppo, di test manuali o automatici, e di produzione;
- La completa ownership dei Data Scientist sull’intero processo;
- Una maggiore tracciabilità delle azioni effettuate;
- La possibilità di testare in anteprima il rilascio di nuove versioni dei modelli in produzione.
