Explorer, s'organiser, fluidifier
Mauvaise gestion du Data Lake, PoCs interminables qui repoussent sans cesse une éventuelle mise en production, ou encore, manque de lien avec la réalité opérationnelle : les causes d’échec d’un projet Data Science sont nombreuses. C’est l’approche elle-même qui doit être repensée dans son intégralité. Le Data Lake n’est pas une fin en soi, ce n’est qu’un moyen. Il en est de même pour les modèles de Machine Learning. La seule obsession des équipes doit être le diptyque Use Case critique - solution créative pertinente.
Ce TechTrends a pour but de vous guider pas à pas dans cette démarche et de vous aider ainsi à faire de votre Produit Data Science un succès.
