В чём преимущества и недостатки методологии CRISP-DM по сравнению с другими подходами к анализу данных?

Преимущества методологии CRISP-DM по сравнению с другими подходами к анализу данных:

• Универсальность и сбалансированность. sky.pro Методология достаточно структурирована, чтобы обеспечить последовательность действий, но при этом достаточно гибка для адаптации к различным проектам и индустриям. sky.pro
• Акцент на бизнес-понимании и внедрении. sky.pro Это делает CRISP-DM особенно ценным для коммерческих организаций. sky.pro
• Итеративность. sky.pro Итеративное восприятие процесса соответствует современному пониманию получения знаний из данных. sky.pro
• Возможность создания культуры работы с данными. sky.pro Организации, последовательно применяющие CRISP-DM, не просто оптимизируют технические процессы, но и создают культуру работы с данными, где каждое аналитическое решение напрямую связано с бизнес-ценностью. sky.pro

Некоторые недостатки методологии CRISP-DM:

• Формальный подход. sky.pro Следование букве, но не духу методологии. sky.pro
• Недостаточное вовлечение бизнеса. sky.pro Технические специалисты часто склонны минимизировать взаимодействие с бизнес-пользователями. sky.pro
• Перекос в сторону моделирования. sky.pro Команды часто уделяют непропорционально много внимания фазе моделирования. sky.pro
• Трудности с итеративностью. sky.pro Линейное восприятие процесса вместо циклического. sky.pro
• Сложности с применением в проектах, связанных с большими данными. www.datascience-pm.com Некоторые считают, что CRISP-DM не подходит для таких проектов. www.datascience-pm.com

Выбор конкретной методологии зависит от специфики организации, характера проектов и даже корпоративной культуры. sky.pro Многие современные команды используют гибридные подходы, сочетающие элементы различных методологий для достижения оптимального результата. sky.pro