Comprensión del negocio - Guidelines Panelfit

“La fase inicial de comprensión del negocio se centra en entender los objetivos del proyecto desde una perspectiva empresarial, convertir este conocimiento en una definición del problema de minería de datos y, a continuación, desarrollar un plan preliminar diseñado para alcanzar los objetivos. Para entender qué datos deben ser analizados más tarde y cómo, es vital para los profesionales entender completamente el negocio para el que están buscando una solución. La fase de comprensión del negocio implica varios pasos clave, incluyendo la determinación de los objetivos del negocio, la evaluación de la situación, la determinación de los objetivos de la minería de datos, y la producción del plan del proyecto.”

Descripción

Este objetivo general implica cuatro tareas principales:

Determinar los objetivos empresariales:
- Descubrir el objetivo principal del negocio, así como las cuestiones relacionadas con éste que se desean abordar.
- Determinar la medida del éxito.
Evaluar la situación:
- Identificar los recursos disponibles para el proyecto, tanto materiales como personales.
- Identificar los datos disponibles para cumplir el objetivo principal de la empresa.
- Enumerar las hipótesis realizadas en el proyecto.
- Enumerar los riesgos del proyecto, enumerar las posibles soluciones a esos riesgos, crear un glosario de términos empresariales y de minería de datos, y construir un análisis de costes y beneficios para el proyecto.
Determinar los objetivos de la minería de datos:
- Decidir qué nivel de precisión predictiva se espera para considerar que el proyecto es exitoso.
Elaborar un plan de proyecto:
- Describir el plan previsto para alcanzar los objetivos de extracción de datos, incluyendo la descripción de los pasos específicos y el calendario propuesto, una evaluación de los riesgos potenciales y una evaluación inicial de las herramientas y técnicas necesarias para apoyar el proyecto.

Principales acciones a abordar

Lista de control: comprensión del negocio

☐ Los responsables del tratamiento han evaluado la cantidad de datos que se necesitarán para desarrollar la solución de IA o la naturaleza de esos datos y se han asegurado de que casan bien con el principio de minimización.

☐ Los responsables han fijado umbrales aceptables de falsos positivos/negativos o rangos, dependiendo del caso de uso y luego han realizado un balance de utilidad.

☐ Los responsables han equilibrado adecuadamente el nivel de precisión necesario y el rango de datos personales necesarios para alcanzarlo.

☐ Los responsables han previsto el desarrollo de algoritmos más comprensibles frente a los menos comprensibles siempre que ha sido posible

☐ Los responsables han garantizado una formación óptima para todos los sujetos implicados en el proyecto o una evaluación interna o externa adecuada sobre cuestiones éticas y jurídicas.

☐ Los responsables han diseñado cuidadosamente las herramientas que legitimarán el tratamiento de datos. Para ello, han comprobado si es necesaria la intervención de un comité de ética o si es aplicable algún tipo de soft law.

☐ Los responsables han adoptado un enfoque basado en el riesgo (que incluye medidas de seguridad técnicas y organizativas) que minimiza los riesgos para los derechos, intereses y libertades de los interesados.

☐ Los responsables del tratamiento han implantado herramientas y políticas destinadas a valorar y evaluar periódicamente la eficacia de las medidas técnicas y organizativas.

☐ Los responsables han considerado si se aplica el marco regulatorio relativo a la investigación científica.

☐ Las políticas de almacenamiento conservan los datos personales en una forma que permite la identificación de los interesados durante no más tiempo del necesario para los fines para los que se tratan los datos personales.

☐ Los responsables han considerado la designación de un DPD