Зачем нужна методология, если есть команда data science?
Команда data science закрывает часть задач, связанных с моделью. Методология задаёт рамку проекта: регламент, SLA, контрольные точки, роли и порядок решений.
Какие роли и артефакты участвуют в пилоте?
Фиксируется владелец процесса, архитектор, инженер данных и ответственный за платформу. Артефакты: карта процесса «до / после», архитектурная схема, протокол тестирования, регламент логики и KPI пилота.
Сколько этапов и времени занимает пилот?
Четыре этапа: анализ и формализация, проектирование архитектуры и сценариев, пилот с измеримыми KPI, перевод в эксплуатацию. Обычно это занимает 4–8 недель.
Как измеряется эффект и принимается решение о масштабировании?
Сравниваем SLA, разгруженные FTE и стабильность интеграций до/после. Решение принимается по отчёту, метрикам, архитектурной схеме и протоколам тестирования: если KPI выполнены и инфраструктура готова, масштабируем.
Что дальше, если процесс изменился?
Методология включает управление изменениями: описаны правила обновлений, точки ответственных, процессы отклонений и эскалаций, чтобы можно было адаптировать сценарий без потери контроля.