Trouxe as quatro mais comuns.
- Dados de má qualidade: Dados incompletos, inconsistentes ou incorretos podem levar a análises erradas e resultados imprecisos. A qualidade dos dados é fundamental para o sucesso de qualquer projeto de ciência de dados.
- Falta de objetivos claros: Sem uma definição clara dos objetivos e metas do projeto, é difícil direcionar os esforços de maneira eficaz. Objetivos mal definidos podem resultar em análises que não agregam valor ou não resolvem o problema em questão.
- Falta de comunicação entre equipes: A ciência de dados muitas vezes envolve colaboração entre diferentes departamentos (TI, negócios, análise). Falhas na comunicação e na compreensão mútua podem levar a mal-entendidos e desalinhamento nos objetivos do projeto.
- Escolha inadequada de métodos e ferramentas: Utilizar algoritmos, métodos estatísticos ou ferramentas que não são adequados para o problema específico pode resultar em modelos ineficazes ou ineficientes. É crucial selecionar as abordagens corretas baseadas nas características dos dados e nos objetivos do projeto.
Esses fatores, entre outros, podem comprometer significativamente o sucesso de um projeto de Ciência de Dados.
