🧠 Fase 1: Business Understanding (Compreensão do Negócio)

Esta fase marca o início de um projeto analítico e é fundamental para o seu sucesso. O principal objetivo é gerar uma compreensão geral do objetivo do projeto de análise de dados de negócio dentro da equipe. É onde o problema a ser abordado é determinado.

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🎯 Objetivo da Fase

  • Definir o problema a ser resolvido com base em impactos e sintomas observados.
  • Formular a declaração do problema com:
    • Contexto
    • Suposições
    • Cronograma
    • Restrições
    • Resultados esperados

🔑 Por que essa fase é essencial?

  • Aborda o risco de focar no problema errado.
  • Impede soluções prematuras antes da correta compreensão.
  • Fomenta uma base sólida para as próximas fases do CRISP-DM.

📝 Checklist da Fase Business Understanding

1. Determinar Objetivos de Negócio

  • 📂 Background (Contexto)
  • 🎯 Business objectives (Objetivos de negócio)
  • ✅ Business success criteria (Critérios de sucesso do negócio)

2. Assess situation (Avaliar a Situação)

  • 📋 Inventory of resources and capabilities (Inventário de recursos e capacidades)
  • 📌 Requirements, assumptions and constraints (Requisitos, suposições e restrições)
  • ⚠️ Risks and contingencies (Riscos e contingências)
  • 📚 Terminology (Terminologia)
  • 💰 Costs and benefits (Custos e benefícios)

3. Determine analytics goals (Determinar Metas Analíticas)

  • 📊 Business data analytics goals (Metas de análise de dados de negócio)
  • ✅ Business data analytics success criteria (Critérios de sucesso da análise de dados)

4. Produce project plan (Produzir Plano do Projeto)

  • 🗺️ Project plan (Plano): objetivos, roadmap e equipe
  • 🛠️ Initial assessment of tools and techniques (Avaliação inicial de ferramentas e técnicas)

💡 Dica: É uma boa prática usar os primeiros achados da fase de Business Understanding para clarificar as informações de contexto sobre o negócio, o problema de negócio e os objetivos de negócio. Os objetivos devem ser uma definição clara do que deve ser feito no projeto de análise de dados de negócio, fornecendo uma direção e propósito claros.

🖼️ Exemplos de Uso e Cenários

📊 Exemplo de Objetivo de Negócio Bem Definido

"Queremos reduzir a perda de clientes (churn) em 10% nos próximos 3 meses, por meio da previsão da probabilidade de cancelamento."

  • Claro: Redução de churn.
  • Mensurável: 10%.
  • Prazo: 3 meses.
  • Abordagem: Previsão.

🧩 Cenário: Avaliação da Situação & Definição de Objetivos

Ferramentas úteis:

  • 🧠 Mapas Cognitivos:
    • Em um workshop é recomendada. Isso envolve um processo estruturado e colaborativo com um grupo diversificado de participantes da área de negócio. Durante o workshop, ocorre brainstorming, ideias são agrupadas, temas são identificados e as relações entre diferentes conceitos são visualizadas em um diagrama.
    • Isso ajuda a capturar o conhecimento coletivo e as percepções sobre o tópico, gerando uma melhor compreensão do espaço do problema.
  • 📖 Glossários:
    • São muito úteis para compilar termos especializados e suas definições, melhorando a comunicação e garantindo que todos compartilhem uma linguagem comum. Eles podem ser pensados como "folhas de cola" com os termos mais relevantes.
  • 📄 Documentação:
    • É valiosa para a equipe de análise de dados entender o contexto e os conceitos por trás do problema.
  • 👥 Histórias de Usuário:
    • São descrições concisas e centradas no cliente de uma funcionalidade, podem ser usadas no início de um projeto de análise de dados para entender e priorizar as necessidades e requisitos do usuário final para as soluções analíticas.
  • 🖥️ Mockups:
    • Podem ser utilizados para visualizar soluções potenciais, especialmente quando os requisitos são claros, e para estimular discussões valiosas durante a criação.

⚠️ Cenário de Risco: Falta de Entendimento Compartilhado

  • A importância de um entendimento compartilhado é destacada com um exemplo onde a equipe de análise não compreende os termos técnicos da produção de whisky, enquanto o proprietário do produto não entende as limitações ou a medição de desempenho do modelo.
  • Stakeholders de negócio não entendem métricas analíticas.
  • A falta de comunicação e um entendimento compartilhado do problema de negócio pode levar a atividades não úteis e falha do projeto

📅 Cenário de Planejamento de Projeto

É crucial usar os primeiros achados para clarificar informações de contexto, o problema e os objetivos de negócio. Definir claramente os objetivos antes de começar o trabalho, como aumentar receitas com um sistema de recomendação ou agrupar clientes para uma campanha de marketing, ajuda a evitar o escopo inflado e garante que critérios de avaliação de qualidade sejam definidos antecipadamente.

🔁 Iteratividade da Fase

  • A fase de Business Understanding não é necessariamente um passo linear, mas as fases do CRISP-DM dependem umas das outras, permitindo movimento de volta e para frente entre elas. Por exemplo, após uma avaliação inicial da qualidade dos dados, pode ser necessário retornar à fase de Business Understanding para atualizar o plano do projeto.

  • Investir tempo na compreensão do negócio e do problema é um bom investimento que economizará uma enorme quantidade de tempo nas etapas subsequentes. Orientar-se fortemente por este framework, especialmente com novos problemas, ajuda a resolver muitas questões por si só.

🧠 A Fase de Business Understanding (Compreensão do Negócio)
📊 A Fase de Business Data Understanding (Compreensão dos Dados do Negócio)
🛠️ A Fase de Preparação dos Dados do Negócio (Business Data Preparation)
📈 A Fase de Modeling (Modelagem)
🧪 A Fase de Avaliação (Evaluation)
🚀 A Fase de Implantação (Deployment)

📚 Referências