A Holistic CRISP-DM módszertanra épülő projekt az alábbi célokra - egyedi AI megoldás fejlesztése keresztértékesítés támogatására, logisztikai optimalizációra, útvonaltervezésre, ideális értékesítési szolgáltatási helyszín kiválasztására, forgalom/fogyasztás előrejelzésére és hibák előrejelzésére - a következőképpen épül fel: Üzleti megértés: Az üzleti célok pontos meghatározása minden említett területre Stakeholderek azonosítása és bevonása Projektkockázatok felmérése Erőforrások allokálása Agilis sprint tervezés Adat megértés: Releváns adatforrások azonosítása (pl. értékesítési adatok, logisztikai információk, helyszíni adatok) Adatminőség ellenőrzése Adatok feltárása és vizualizációja Adathiányok és problémák azonosítása Adatelőkészítés: Adattisztítás és hiányzó adatok kezelése Adatintegráció különböző forrásokból Adattranszformáció és normalizálás Jellemzők kiválasztása és mérnöki tervezése Modellezés: Modellarchitektúra tervezése az egyes célokhoz Algoritmusok kiválasztása (pl. ajánlórendszerek, útvonaloptimalizálás, idősor-előrejelzés) Modellek betanítása és finomhangolása Keresztvalidáció és hiperparaméter-optimalizálás Kiértékelés: Modellek teljesítményének mérése üzleti KPI-k alapján A modellek interpretálhatóságának biztosítása Üzleti értékteremtés validálása Iteratív fejlesztés és visszacsatolás Telepítés: Modellek integrálása az üzleti folyamatokba Felhasználói felületek és dashboardok kialakítása Monitoring rendszer implementálása Folyamatos tanulás és frissítés biztosítása A Holistic CRISP-DM módszertan sajátosságai: Agilis megközelítés: Rövid, iteratív fejlesztési ciklusok (sprintek) Folyamatos visszajelzés és adaptáció Rendszeres stakeholder-egyeztetések Holisztikus szemlélet: Model-centric megközelítés: Fejlett algoritmusok és architektúrák alkalmazása Data-centric megközelítés: Adatminőség és -mennyiség folyamatos javítása Üzleti és technikai szempontok egyensúlya Keresztfunkcionális együttműködés: Adattudósok, mérnökök, üzleti szakértők szoros együttműködése Tudásmegosztás és szinergiák kiaknázása Folyamatos tanulás és fejlődés: Modellek és folyamatok rendszeres újraértékelése Új technológiák és módszerek adaptálása Etikus AI fejlesztés: Adatvédelem és biztonság kiemelt kezelése Modell fairness és torzítások rendszeres ellenőrzése Skálázhatóság és újrahasznosíthatóság: Moduláris fejlesztés a komponensek újrafelhasználhatósága érdekében Felhő-alapú infrastruktúra a hatékony skálázáshoz A projekt végrehajtása során az egyes fázisok nem szigorúan lineárisak, hanem iteratívak és párhuzamosak lehetnek. A projekt sikerének kulcsa a folyamatos kommunikáció az üzleti és technikai csapatok között, valamint a modellek teljesítményének rendszeres mérése és optimalizálása az üzleti értékteremtés szempontjából. A végső cél nem csupán működő AI modellek létrehozása, hanem azok sikeres integrálása az üzleti folyamatokba, mérhető értékteremtéssel.