Анализ data science проектов для крупного ретейлера

Задача

Компания обратилась с запросом провести анализ data science проектов для оценки эффективности и приоритезации проектов, чтобы определить фокус работы департамента.

Была поставлена задача провести работу по экспертной оценке кейсов по аналитике данных с точки зрения перспективности их проработки и внедрения в компании. Кейсы были подобраны с целью повысить эффективность работы в следующих областях компании: управление рисками, обслуживание, экспансия, персонал, закупки, интернет-коммерция, логистика.

Анализ кейсов в рамках проекта состоял из нескольких этапов:

• выявление и оценка объективных метрик для скоринга: сложность поставленной задачи, качество данных, количественный состав команды, прогнозируемый срок внедрения, ожидаемый доход;
• определение необходимых ресурсов для реализации каждого проекта: предложение инструментов решения, необходимые данные для dataset, рекомендация по оптимальному составу проектной команды;
• описание ключевых KPI для каждого проекта;
• составление подборки аналогичных кейсов с описанием задач и результатов внедрения.

В результате работы была создана работающая скрининговая модель, улучшилось качество работы за счет внедрения проектов по Data Science и Big Data, что позволило лучше понять перспективность и эффективность проектов по Data Science для всего бизнеса в целом.