O modelo CRISP-DM é uma metodologia que fornece uma abordagem estruturada para processos de mineração de dados, sendo amplamente utilizada devido à sua poderosa praticidade, flexibilidade e utilidade ao usar a análise e a valoração cíclica para resolver problemas complexos.
-
Business Understanding: Após o problema geral ser apresentado, foram realizados pesquisas e estudos sobre, além da elaboração de questionamentos para aprofundar o conhecimento da equipe sobre o que realmente atenderia a necessidade do cliente.
-
Data Understanding: Logo após o entendimento do negócio, foram iniciados os estudos sobre quais dados teriam maior valor para a construção do modelo. Também foram iniciadas pesquisas sobre ferramentas e tecnologias que pudessem ser úteis tanto para a coleta, quanto para o tratamento e armazenamento desses dados.
-
Data Preparation: Com a estruturação do sistema de monitoramento concluída, foi possível captar dados provenientes da aplicação alvo, e armazená-los num banco de dados para uso futuro. Foi medida a correlação de registros de cada métrica escolhida, e os valores distoantes foram ajustados.
-
Modeling: Através de estudos das ferramentas disponíveis, escolhemos duas delas que melhor se alinharam com nosso método, para então estruturar o modelo da inteligência artificial: uma para realizar a previsão baseada em dados anteriores, e outra para auxiliar o sistema na tomada de decisão.
-
Evaluation: Realizamos testes com o modelo gerado para validar se atendem às necessidades do negócio.
-
Deployment: A IA desenvolvida estará acessível como um serviço disponibilizado por uma aplicação Flask que periodicamente receberá dados coletados da aplicação alvo. De acordo com o resultado obtido à partir da análise realizada pelo modelo serão enviadas mensagens de alerta via Slack para notificar a equipe e auxiliar na tomada de decisão.