Sistema para empresa de análise de dados e IA
Equipas de dados que constroem modelos e painéis de indicadores para organizações.
O projeto de dados da exploração e preparação dos dados do cliente à construção do modelo, avaliação, implementação e monitorização.
Sem cartão de crédito — o seu projeto fica pronto com o sistema completo num minuto
É assim o quadro do sistema que vai receber: colunas de fluxo de trabalho e cartões iniciais que mostram os primeiros passos
Como decorre o trabalho neste sistema?
Cada projeto começa com um cartão em «Exploração», onde os cientistas de dados compreendem as fontes do cliente, a sua qualidade e o que realmente se pode construir sobre elas — nenhuma promessa antes desta fase. Depois «Preparação de dados», para limpar e uniformizar as fontes e construir os conjuntos de treino — habitualmente a fase mais longa e menos glamorosa. Depois «Modelo», para construir o modelo ou o painel e experimentá-lo; depois «Avaliação», com métricas de precisão documentadas que o cliente aprova antes da publicação; depois «Implementação», para o ambiente de produção; e por fim «Monitorização» contínua, para a deriva do modelo e a degradação da sua precisão à medida que os dados mudam.
O fórum documenta as decisões dos modelos: porque escolhemos este algoritmo? Com que dados treinámos? Quais os limites de confiança aprovados? — perguntas que o cliente fará daqui a seis meses e cuja resposta tem de estar documentada. Os Recebíveis gerem os pagamentos dos projetos por fases e os valores dos freelancers especializados chamados nos picos. O chat é para a coordenação diária; os anúncios, para o que diz respeito a todos os projetos: novas políticas de privacidade de dados ou uma atualização do ambiente de trabalho partilhado.
O líder de dados é dono da relação com o cliente e aprova com ele as métricas de «Avaliação» antes da publicação; os cientistas de dados executam a exploração, a preparação e a construção dos modelos e documentam as suas decisões no fórum; e os engenheiros de aplicação gerem «Implementação» e «Monitorização» e constroem as interfaces e os alertas. A passagem entre fases faz-se no cartão: quem recebe encontra dados, decisões e medições anexados — não há passagem verbal em ciência de dados.
Quem faz o quê?
Os papéis operacionais deste sistema e a responsabilidade de cada um no trabalho diário — atribua-os à sua equipa tal como estão ou adapte-os à vossa realidade.
Líder de dados
É dono da relação com o cliente e das suas expectativas: aprova as métricas de «Avaliação» antes da publicação, decide as questões de modelos documentadas no fórum e revê a qualidade do que sai em nome da empresa.
Cientistas de dados
Executam «Exploração», «Preparação de dados» e «Modelo»: avaliam a qualidade das fontes, constroem os modelos e documentam os pressupostos e os limites de confiança no cartão.
Engenheiros de aplicação
Gerem «Implementação» e «Monitorização»: ligam os modelos aos sistemas do cliente, constroem os alertas de deriva e tratam a degradação do desempenho antes de o utilizador a notar.
Coordenador de projetos
Acompanha os prazos das fases e as suas tranches nos Recebíveis, coordena as reuniões de aceitação com o cliente e move os cartões entre colunas quando as condições se cumprem.
O que é preparado para si desde o primeiro dia?
Unidades do sistema
- Tarefas — Um quadro kanban com colunas de fluxo de trabalho e cartões de execução
- Chat — O canal rápido de coordenação diária da equipa
- Fórum — Discussões documentadas em secções organizadas — decisões e conhecimento que nunca se perdem
- Anúncios — A voz oficial da direção — circulares e avisos que chegam a todos
- Recebíveis — O dinheiro interno com privacidade rigorosa — recebíveis, adiantamentos e despesas
Secções do fórum (4)
- Decisões de modelosDocumentação das escolhas de algoritmos, dados de treino e limites de confiança aprovados para cada modelo publicado — referência para qualquer pergunta futura do cliente.
- Qualidade dos dadosProblemas de fontes descobertos nos projetos e como foram tratados — lições que poupam semanas aos próximos projetos.
- Privacidade e governação de dadosPolíticas de tratamento dos dados sensíveis dos clientes, permissões, e o que é permitido e proibido transferir.
- Ferramentas e tecnologiasAvaliação das novas bibliotecas e ferramentas de IA e a experiência da equipa com elas antes de as adotar em projetos de clientes.
«Regras de trabalho neste sistema» — Fixado no fórum
1. Nenhuma promessa ao cliente antes da «Exploração»: é a qualidade dos dados que determina o que se pode construir. 2. Cada modelo é documentado na secção «Decisões de modelos»: o algoritmo, os dados de treino e os limites de confiança. 3. Nenhuma publicação antes de o cliente aprovar por escrito as métricas de «Avaliação» no cartão. 4. Os dados dos clientes não saem dos ambientes de trabalho aprovados — é proibido copiá-los para dispositivos pessoais. 5. Cada modelo publicado tem um cartão de «Monitorização» com métricas de deriva definidas e alertas ativos. 6. Os pagamentos de projetos e freelancers são lançados nos Recebíveis nas fases acordadas.
Anúncio de boas-vindas: «Bem-vindos ao sistema de dados»
A partir de hoje, cada projeto percorre um cartão de «Exploração» a «Monitorização»; as decisões dos modelos são documentadas no fórum com os seus motivos e limites; e não há publicação antes de o cliente aprovar por escrito as métricas de «Avaliação». Primeiro passo: registar os projetos em curso e documentar as decisões dos modelos publicados. As políticas de privacidade de dados são publicadas aqui e vinculam todos.
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