Sistema per società di data analytics e AI
Team dati che costruiscono modelli e dashboard per le aziende.
Il progetto dati dall'esplorazione e preparazione dei dati del cliente alla costruzione e valutazione del modello, alla pubblicazione e al monitoraggio.
Senza carta di credito — il tuo progetto è pronto con il sistema completo in un minuto
Ecco la bacheca del sistema come la riceverai: colonne del flusso di lavoro e schede iniziali che mostrano i primi passi
Come scorre il lavoro in questo sistema?
Ogni progetto parte con una scheda in “Esplorazione”, dove i data scientist comprendono le fonti del cliente e la loro qualità e cosa si può davvero costruire su di esse — nessuna promessa prima di questa fase. Quindi “Preparazione dati” per pulire e uniformare le fonti e costruire i dataset di training, di solito la fase più lunga e meno appariscente. Poi “Modello” per costruire e sperimentare il modello o la dashboard, quindi “Valutazione” con metriche di accuratezza documentate che il cliente approva prima della pubblicazione, poi “Pubblicazione” nell'ambiente di produzione, e infine “Monitoraggio” continuo del drift del modello e del deterioramento della sua accuratezza al variare dei dati.
Il forum documenta le decisioni sui modelli: perché abbiamo scelto questo algoritmo? Con quali dati lo abbiamo addestrato? Quali limiti di confidenza sono stati approvati? — domande che il cliente porrà dopo sei mesi e la cui risposta deve essere documentata. Le Scadenze gestiscono le rate dei progetti per fasi e i compensi degli specialisti freelance coinvolti nei picchi. La chat è per il coordinamento quotidiano; gli Annunci per ciò che riguarda tutti i progetti: nuove politiche di data privacy o l'aggiornamento dell'ambiente di lavoro condiviso.
Il data lead possiede la relazione con il cliente e approva con lui le metriche di “Valutazione” prima della pubblicazione; i data scientist eseguono esplorazione, preparazione e costruzione dei modelli documentando le loro decisioni nel forum; gli ML engineer gestiscono “Pubblicazione” e “Monitoraggio” e costruiscono interfacce e avvisi. Il passaggio tra le fasi avviene sulla scheda: chi riceve trova dati, decisioni e misurazioni allegate — nessun passaggio verbale nella scienza dei dati.
Chi fa cosa?
I ruoli operativi di questo sistema e la responsabilità di ciascuno nel lavoro quotidiano — assegnali al tuo team così come sono o adattali alla vostra realtà.
Data lead
Possiede relazione e aspettative del cliente: approva le metriche di “Valutazione” prima della pubblicazione, dirime le decisioni sui modelli documentate nel forum e verifica la qualità di quanto esce a nome della società.
Data scientist
Eseguono “Esplorazione”, “Preparazione dati” e “Modello”: valutano la qualità delle fonti, costruiscono i modelli e documentano ipotesi e limiti di confidenza sulla scheda.
ML engineer
Gestiscono “Pubblicazione” e “Monitoraggio”: collegano i modelli ai sistemi del cliente, costruiscono gli avvisi di drift e trattano il deterioramento delle performance prima che l'utente lo noti.
Coordinatore dei progetti
Segue scadenze delle fasi e loro rate nelle Scadenze, coordina le riunioni di accettazione con il cliente e sposta le schede tra le colonne al completamento delle loro condizioni.
Cosa viene preparato per te dal primo giorno?
Unità del sistema
- Attività — Una bacheca kanban con colonne del flusso di lavoro e schede di esecuzione
- Chat — Il canale rapido per il coordinamento quotidiano del team
- Forum — Discussioni documentate in sezioni ordinate: decisioni e conoscenza non vanno mai perse
- Annunci — La voce ufficiale della direzione: circolari e avvisi che raggiungono tutti
- Scadenze — Il denaro interno con massima riservatezza — scadenze, anticipi e spese
Sezioni del forum (4)
- Decisioni sui modelliDocumentazione delle scelte di algoritmi, dati di training e limiti di confidenza approvati per ogni modello pubblicato — il riferimento a ogni futura domanda del cliente.
- Qualità dei datiI problemi delle fonti scoperti nei progetti e come sono stati trattati — lezioni che risparmiano settimane ai progetti futuri.
- Privacy e governance dei datiLe politiche di trattamento dei dati sensibili dei clienti, i permessi e cosa è consentito trasferire e cosa è vietato.
- Strumenti e tecnologieValutazione delle nuove librerie e degli strumenti di AI ed esperienze del team, prima di adottarli nei progetti dei clienti.
«Regole di lavoro di questo sistema» — Fissato nel forum
1. Nessuna promessa al cliente prima dell'“Esplorazione”: è la qualità dei dati a decidere cosa si può costruire. 2. Ogni modello si documenta nella sezione “Decisioni sui modelli”: algoritmo, dati di training e limiti di confidenza. 3. Nessuna pubblicazione prima dell'approvazione scritta del cliente delle metriche di “Valutazione” sulla scheda. 4. I dati dei clienti non lasciano gli ambienti di lavoro approvati — vietato copiarli su dispositivi personali. 5. Ogni modello pubblicato ha una scheda “Monitoraggio” con metriche di drift definite e avvisi attivi. 6. Le rate di progetti e freelance si imputano nelle Scadenze secondo le fasi concordate.
Annuncio di benvenuto: «Benvenuti nel sistema dei dati»
Da oggi ogni progetto passa con una scheda da “Esplorazione” a “Monitoraggio”, le decisioni sui modelli si documentano nel forum con ragioni e limiti, e nessuna pubblicazione avviene prima dell'approvazione scritta del cliente sulle metriche di “Valutazione”. Primo passo: registrare i progetti in corso e documentare le decisioni dei modelli pubblicati. Le politiche di data privacy si pubblicano qui e vincolano tutti.
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