Imagine o cenário: Sua empresa decide investir pesado em dados. Contratam Cientistas de Dados, usam as melhores ferramentas e têm terabytes de informações disponíveis. A equipe mergulha de cabeça nos códigos, testa algoritmos complexos e, três meses depois, entrega um modelo preditivo com 95% de acurácia.

Todos comemoram, até que o diretor de marketing faz a pergunta: “Ótimo, mas como isso me ajuda a vender mais sapatos no período do Natal?”

Silêncio na sala.

Esse cenário é tragicamente comum. Muitos projetos de dados falham não por incompetência técnica, mas pela falta de um processo estruturado que conecte a “ciência” ao “negócio”.

É aqui que entra o CRISP-DM, o GPS que guia equipes de dados do caos à entrega de valor. Vamos explorar o CRISP-DM Para Projetos de Dados de Sucesso.

O Que é CRISP-DM, Afinal?

CRISP-DM significa Cross-Industry Standard Process for Data Mining (Processo Padrão Inter-Indústrias para Mineração de Dados).

Apesar do nome pomposo, o conceito é simples. É uma metodologia agnóstica (funciona para bancos, varejo, saúde, usando Python ou Excel) que define o ciclo de vida de um projeto de dados. Ele garante que você não comece a construir a casa pelo telhado (ou seja, não comece a modelar antes de entender o problema).

O CRISP-DM divide o projeto em 6 fases cíclicas. Vamos entender cada uma delas usando um exemplo prático: uma empresa de telecomunicações tentando reduzir o número de clientes que cancelam seus planos (Churn).

As 6 Fases do Ciclo: Do Problema à Solução

CRISPDM

1. Compreensão do Negócio (Business Understanding)

Esta é a fase mais importante e a mais ignorada. Antes de tocar em um único dado, você precisa entender o “porquê”.

O que acontece aqui: Conversas com os stakeholders (gerentes, diretores, analistas). Definir o que é sucesso.

No nosso exemplo do Churn: O objetivo não é “criar um modelo preditivo”. O objetivo de negócio é: “Reduzir a taxa de cancelamento em 15% no próximo semestre para estancar a perda de receita”. Se o modelo não ajudar nisso, ele não serve.

Nos projetos práticos da Formação Cientista de Dados (projetos totalmente orientados às necessidades do mercado) sempre iniciamos pela compreensão do problema. Os alunos praticam isso em mais de 50 projetos práticos ao longo dessa Formação.

2. Compreensão dos Dados (Data Understanding)

Agora que sabemos o problema, olhamos para o que temos disponível. É uma fase de exploração e detetive.

O que acontece aqui: Coleta inicial dos dados, verificação da qualidade e primeiras análises descritivas.

No nosso exemplo do Churn: Temos dados de histórico de chamadas? Temos dados de reclamações no SAC? Os dados de pagamento estão atualizados? Descobrimos, por exemplo, que 30% dos dados de endereço estão em branco.

3. Preparação dos Dados (Data Preparation)

Bem-vindo à trincheira. É comumente aceito que esta fase consome de 70% a 80% do tempo de um projeto de dados.

O que acontece aqui: Limpeza (tratar valores nulos, corrigir erros), transformação e criação de novas variáveis (Feature Engineering). É preparar o “ingrediente” para que o algoritmo consiga “cozinhar”.

No nosso exemplo do Churn: Decidimos preencher os endereços faltantes com “Desconhecido”. Criamos uma nova variável chamada “Média de Reclamações por Mês” com base nos logs do SAC. Transformamos os dados brutos em uma tabela final e limpa pronta para a modelagem.

4. Modelagem (Modeling)

A fase que todo Cientista de Dados adora. É onde a mágica técnica acontece.

O que acontece aqui: Seleção e aplicação de algoritmos (Machine Learning, Estatística). Testam-se diferentes técnicas para ver qual performa melhor.

No nosso exemplo do Churn: A equipe testa um modelo de Regressão Logística e um modelo de Random Forest. Eles treinam o computador para identificar padrões nos clientes que cancelaram no passado.

Nota importante: Frequentemente, ao modelar, você descobre que precisa de um dado diferente e tem que voltar à fase de Preparação.

5. Avaliação (Evaluation)

Cuidado: Esta não é apenas uma avaliação técnica. É uma avaliação de negócio.

O que acontece aqui: O modelo pode ter alta acurácia técnica, mas ele resolve o problema definido na Fase 1? Ele é viável financeiramente?

No nosso exemplo do Churn: O modelo Random Forest foi ótimo em prever quem vai cancelar. Mas a equipe descobre que implementar esse modelo em tempo real no call center custaria mais do que a economia gerada pela retenção dos clientes. O modelo é tecnicamente perfeito, mas um fracasso para o negócio. É preciso voltar e repensar.

6. Implantação (Deployment)

O melhor modelo do mundo é inútil se ficar guardado no notebook do Cientista de Dados.

O que acontece aqui: Colocar a solução no mundo real. Pode ser desde gerar um relatório mensal em PDF até criar uma API que toma decisões em milissegundos em um aplicativo. Também inclui planejar o monitoramento futuro do modelo.

No nosso exemplo do Churn: A solução escolhida é gerar uma lista semanal dos 1000 clientes com maior risco de cancelamento e enviá-la para a equipe de retenção fazer ofertas proativas. O projeto está vivo!

O Segredo: O Ciclo Nunca Termina

A característica mais interessante do CRISP-DM é que ele não é uma cascata (waterfall). Ele é iterativo.

Ao implantar (Fase 6), o comportamento dos clientes muda, gerando novos dados, que exigem uma nova compreensão do negócio (Fase 1). O ciclo recomeça.

Adotar o CRISP-DM não é sobre seguir regras burocráticas; é sobre garantir que a ciência de dados sirva ao propósito de gerar valor real. Se você quer parar de rodar em círculos e começar a entregar resultados, comece entendendo o negócio.

Na Formação Cientista de Dados os alunos praticam esse processo em cada projeto, uma vez que seguimos a metodologia CRISP-DM em projetos de dados aqui na Data Science Academy.

Equipe DSA.