Κατασκευή ιστοσελίδας για data science agency που ξεκινά από το επιχειρηματικό ερώτημα

Μια data science agency μπορεί να προσφέρει σύνθετη τεχνική εργασία, αλλά η ιστοσελίδα της πρέπει να ξεκινά από κάτι πολύ απλούστερο: ποια απόφαση ή διαδικασία θέλει να βελτιώσει ο πελάτης. Αν η πρώτη οθόνη είναι γεμάτη με ονόματα αλγορίθμων, βιβλιοθηκών και υποδομών, ο μη τεχνικός υπεύθυνος δυσκολεύεται να αναγνωρίσει αν υπάρχει πραγματική αντιστοίχιση με τη δική του ανάγκη.

Η καλύτερη παρουσία οργανώνει τις υπηρεσίες γύρω από επιχειρηματικά ερωτήματα, ετοιμότητα δεδομένων και παραδοτέα. Έτσι ο επισκέπτης μπορεί να καταλάβει αν βρίσκεται στο στάδιο της διερεύνησης, της ανάλυσης, της δημιουργίας μοντέλου ή της ενσωμάτωσης ενός αποτελέσματος σε καθημερινή λειτουργία.

Το πρώτο επίπεδο πλοήγησης πρέπει να μιλά τη γλώσσα του προβλήματος

Αντί για μια αδιαχώριστη λίστα τεχνικών υπηρεσιών, η ιστοσελίδα μπορεί να χωρίζει περιπτώσεις όπως πρόβλεψη, ταξινόμηση, τμηματοποίηση, ανίχνευση μοτίβων, πειραματισμός, βελτιστοποίηση και αναλυτική διερεύνηση. Κάθε κατηγορία χρειάζεται παράδειγμα επιχειρηματικού ερωτήματος και εξήγηση του είδους αποτελέσματος που μπορεί να παραχθεί, χωρίς να υπόσχεται συγκεκριμένη απόδοση πριν αξιολογηθούν τα δεδομένα.

Για υπηρεσίες που πλησιάζουν περισσότερο σε επικοινωνία, απόκτηση πελατών ή ψηφιακά κανάλια, μια σχετική σελίδα για ψηφιακή εταιρεία μπορεί να βοηθήσει τον επισκέπτη να διακρίνει τις δημιουργικές και εμπορικές υπηρεσίες από την αναλυτική εργασία που βασίζεται στα δεδομένα.

Η ετοιμότητα δεδομένων πρέπει να εξηγείται πριν συζητηθούν μοντέλα

Ένα έργο μπορεί να είναι εξαιρετική ιδέα και ταυτόχρονα να μην είναι ακόμη έτοιμο για μοντελοποίηση. Η ιστοσελίδα πρέπει να εξηγεί ότι πριν επιλεγεί μέθοδος χρειάζεται να εξεταστούν η διαθεσιμότητα, η συνέπεια, η πληρότητα, η χρονική κάλυψη και ο τρόπος παραγωγής των δεδομένων. Αυτή η αξιολόγηση μπορεί να αποτελεί ξεχωριστή αρχική φάση.

Χρήσιμο είναι να υπάρχει ένας σύντομος οδηγός αυτοαξιολόγησης: ποιο γεγονός θέλουμε να προβλέψουμε ή να εξηγήσουμε, πού καταγράφεται σήμερα, πόσο σταθερός είναι ο ορισμός του, ποιο ιστορικό υπάρχει και ποιος θα χρησιμοποιεί το αποτέλεσμα. Ο οδηγός δεν αντικαθιστά την τεχνική διερεύνηση, αλλά βοηθά τον πελάτη να προετοιμαστεί.

Η μοντελοποίηση χρειάζεται περιγραφή με όρους απόφασης

Ο όρος «μοντέλο» μπορεί να σημαίνει διαφορετικά πράγματα ανά έργο. Η σελίδα πρέπει να δείχνει τι θα κάνει το μοντέλο, ποια είσοδο χρειάζεται, τι μορφή θα έχει η έξοδος, ποιος θα ελέγχει το αποτέλεσμα και ποια διαδικασία επηρεάζεται. Αν απαιτείται ανθρώπινη επιβεβαίωση, αυτή πρέπει να εμφανίζεται ως μέρος της ροής και όχι ως υποσημείωση.

Για έργα όπου η ανάλυση συνδέεται με αυτοματοποίηση, είναι χρήσιμη η φυσική θεματική σύνδεση με εταιρεία αυτοματοποίησης με τεχνητή νοημοσύνη. Η σελίδα πρέπει όμως να ξεχωρίζει καθαρά τη δημιουργία αναλυτικού ή προβλεπτικού αποτελέσματος από την πλήρη αυτοματοποίηση μιας επιχειρησιακής διαδικασίας.

Οι μελέτες περίπτωσης πρέπει να εξηγούν απόφαση, όχι να διαφημίζουν αριθμούς

Μια καλή μελέτη περίπτωσης ξεκινά από το ερώτημα που έπρεπε να απαντηθεί, περιγράφει ποια δεδομένα ήταν διαθέσιμα, τι περιορισμοί υπήρχαν, ποια μέθοδος επιλέχθηκε σε υψηλό επίπεδο και τι παραδοτέο δόθηκε. Αν υπάρχει εγκεκριμένη μέτρηση αποτελέσματος, μπορεί να προστεθεί. Αν δεν υπάρχει, δεν χρειάζεται να κατασκευαστεί ένας εντυπωσιακός αριθμός.

Ακόμη και χωρίς δημοσίευση πελάτη, μπορούν να παρουσιαστούν ανώνυμες κατηγορίες έργων: «πρόβλεψη ζήτησης», «εντοπισμός ασυνήθιστων μοτίβων», «τμηματοποίηση βάσης πελατών» ή «πειραματική αξιολόγηση αλλαγής». Το κλειδί είναι να φαίνεται η λογική του έργου και όχι να υπονοείται εμπειρία που δεν μπορεί να τεκμηριωθεί.

Τα παραδοτέα πρέπει να είναι ορατά πριν ζητηθεί πρόταση

Άλλο έργο είναι μια αναλυτική αναφορά, άλλο ένα επαναλαμβανόμενο μοντέλο, άλλο ένας πίνακας παρακολούθησης και άλλο μια υπηρεσία που πρέπει να ενσωματωθεί σε σύστημα. Η ιστοσελίδα χρειάζεται να ξεχωρίζει αυτούς τους τύπους παραδοτέων και να εξηγεί τι απαιτείται για να περάσει ένα αποτέλεσμα από δοκιμή σε πραγματική χρήση.

Στην περίπτωση διασύνδεσης, η τεχνική τεκμηρίωση μπορεί να περιγράφει API (Διεπαφή Προγραμματισμού Εφαρμογών, Application Programming Interface), ροή δεδομένων και απαιτήσεις πρόσβασης. Η λεπτομέρεια πρέπει να είναι αρκετή για αξιολόγηση, χωρίς να εκτίθενται ευαίσθητα στοιχεία υποδομής.

Η προστασία δεδομένων χρειάζεται συγκεκριμένο σημείο στην αρχιτεκτονική

Ο πελάτης πρέπει να μπορεί να βρει πώς οργανώνεται η πρόσβαση στα δεδομένα, ποια περιβάλλοντα χρησιμοποιούνται, πώς αντιμετωπίζονται προσωπικά ή ευαίσθητα στοιχεία και ποιος είναι υπεύθυνος για τις σχετικές αποφάσεις. Η ιστοσελίδα δεν αντικαθιστά σύμβαση ή πολιτική ασφάλειας, αλλά μπορεί να δείξει ότι αυτά τα θέματα συζητούνται πριν αρχίσει η τεχνική εργασία.

Όπου το έργο έχει αυξημένες απαιτήσεις συμμόρφωσης, είναι σχετική και η θεματική του Data Protection Officer, δηλαδή του Υπευθύνου Προστασίας Δεδομένων, ως ξεχωριστού ρόλου που δεν πρέπει να συγχέεται με την ομάδα ανάλυσης.

Μοντέλα συνεργασίας που ο πελάτης καταλαβαίνει

Η σελίδα μπορεί να περιγράφει τρεις πρακτικούς τρόπους έναρξης: σύντομη διερεύνηση εφικτότητας, περιορισμένο πιλοτικό έργο ή πλήρη ανάπτυξη με διαδοχικά παραδοτέα. Δεν χρειάζεται να δεσμεύεται σε σταθερή διάρκεια ή τιμή όταν αυτά εξαρτώνται από τα δεδομένα. Χρειάζεται να εξηγεί τι αποφασίζεται σε κάθε φάση και τι πρέπει να είναι γνωστό πριν περάσει η συνεργασία στην επόμενη.

Φόρμα έργου που λειτουργεί σαν σύντομη τεχνική προδιαγραφή

• Ποια απόφαση ή διαδικασία θέλετε να υποστηρίξετε;
• Ποια δεδομένα υπάρχουν σήμερα και ποιος τα διαχειρίζεται;
• Υπάρχει ήδη κάποια ανάλυση ή αναφορά που χρησιμοποιείται;
• Ποιοι θα καταναλώνουν το τελικό αποτέλεσμα;
• Χρειάζεται εφάπαξ παραδοτέο ή επαναλαμβανόμενη λειτουργία;
• Υπάρχουν περιορισμοί πρόσβασης ή προστασίας δεδομένων που πρέπει να γνωρίζουμε από την αρχή;

Η σελίδα πρέπει να ξεχωρίζει πείραμα, πρωτότυπο και παραγωγική λειτουργία

Ένα αναλυτικό πείραμα μπορεί να αποδείξει ότι μια ιδέα αξίζει να εξεταστεί, αλλά δεν είναι το ίδιο με σύστημα που χρησιμοποιείται καθημερινά. Η ιστοσελίδα καλό είναι να ξεχωρίζει αυτά τα στάδια. Στο πείραμα ελέγχεται αν υπάρχει χρήσιμο σήμα στα δεδομένα. Στο πρωτότυπο εξετάζεται πώς θα χρησιμοποιεί ο άνθρωπος το αποτέλεσμα. Στην παραγωγική λειτουργία μπαίνουν επιπλέον απαιτήσεις όπως παρακολούθηση, επαναληψιμότητα, δικαιώματα, ενημέρωση και διαδικασία όταν το αποτέλεσμα δεν είναι διαθέσιμο.

Αυτή η διάκριση βοηθά τον πελάτη να ζητήσει το σωστό εύρος έργου. Επίσης επιτρέπει στην agency να παρουσιάσει με ακρίβεια περιπτώσεις που έχουν φτάσει σε διαφορετικό επίπεδο ωριμότητας, χωρίς να εμφανίζει κάθε πείραμα σαν πλήρες προϊόν.

Η αξιολόγηση ενός μοντέλου χρειάζεται ανθρώπινο πλαίσιο

Η σελίδα μπορεί να εξηγεί ότι η επιλογή μετρικής αξιολόγησης εξαρτάται από το πραγματικό κόστος ενός λάθους και από τον τρόπο χρήσης του αποτελέσματος. Δεν χρειάζεται να γεμίσει με μαθηματικούς τύπους. Χρειάζεται να δείξει ότι ένα τεχνικά «καλό» αποτέλεσμα πρέπει να είναι κατάλληλο για τη συγκεκριμένη απόφαση, ότι οι αποτυχίες εξετάζονται ξεχωριστά και ότι οι παραδοχές καταγράφονται πριν περάσει ένα μοντέλο σε επόμενο στάδιο.

Η καλή ιστοσελίδα φιλτράρει και ωριμάζει τα αιτήματα

Η κατασκευή ιστοσελίδας για data science agency πρέπει να κάνει περισσότερα από το να δείχνει τεχνική επάρκεια. Πρέπει να βοηθά τον πελάτη να καταλάβει αν το πρόβλημά του είναι αναλυτικό, αν τα δεδομένα του είναι αρκετά ώριμα για το επόμενο βήμα και τι μορφή μπορεί να έχει το παραδοτέο. Όταν η σελίδα το πετυχαίνει, η πρώτη συζήτηση ξεκινά από πραγματικό επιχειρηματικό ερώτημα και όχι από αόριστο αίτημα «θέλουμε κάτι με data science».