Общение с DS через гипотезы

Типичная задача из DS-бэклога вроде debug TNN models непонятна бизнесу, не имеет ценностного результата и не поддаётся валидации. Подход сводит общение с Data Science к продуктовым гипотезам с измеримыми целями. Фреймворк «Мерседес» декомпозирует эпики на метод-гипотезы, дата-гипотезы и пользовательские истории, позволяя команде параллельно тестировать эвристики и ML. Каскадные метрики увязывают качество модели с бизнес-эффектом через параметрическую модель в Excel ещё до начала разработки.

• Перевести DS-задачи в продуктовые гипотезы с измеримыми целями вместо абстрактного debug
• Декомпозировать эпики через фреймворк «Мерседес» и параллельно тестировать эвристики и ML
• Связать бизнес-, прокси- и DS-метрики в параметрической модели до старта разработки