Когда я сталкиваюсь с провалами Data Science проектов, одна из первых причин, которую я вижу, — это слабая формализация бизнес-целей. Часто задача формулируется слишком общо, например «улучшить продажи» или «оптимизировать процесс», без конкретных критериев успеха. В таких случаях мы можем построить модель, которая технически работает, но на деле не решает главную проблему бизнеса. Я всегда стараюсь уточнять, какие конкретные показатели важны для стейкхолдеров и как они будут измеряться.

Неправильная или слишком узкая формализация ML-задачи

Еще одной типичной ошибкой я считаю неверный выбор типа задачи: классификация вместо регрессии, прогнозирование вместо сегментации, или наоборот. Иногда задача формулируется корректно, но модель решает упрощенную версию проблемы, игнорируя реальные ограничения. Я стараюсь сразу переводить бизнес-проблему в ML-формат, обсуждая с командой и стейкхолдерами, какие целевые метрики отражают реальную ценность модели.

Игнорирование качества и объема данных

Очень часто проекты терпят неудачу из-за недооценки данных. Если не проверить доступные данные на полноту, актуальность, распределение и возможные искажения, мы рискуем строить модель на слабой основе. Я всегда оцениваю доступные данные еще на этапе постановки задачи, анализирую, достаточно ли их для надежного решения, и прогнозирую, где могут возникнуть ограничения.

Слишком оптимистичные ожидания по модели

Я замечаю, что еще одна ошибка в постановке задачи — завышенные ожидания относительно точности модели или быстрого эффекта для бизнеса. Без реального понимания сложности данных и ограничений алгоритмов такие ожидания ведут к разочарованию. Я стараюсь обсуждать с бизнесом реалистичные целевые значения и сценарии, чтобы сразу согласовать границы того, что можно достичь.

Неучет внешних факторов и ограничений

Иногда при постановке задачи не учитываются внешние или организационные факторы: сезонность, поведение пользователей, технологические ограничения, юридические рамки. Я всегда стараюсь фиксировать эти ограничения, чтобы проект не шел в сторону невозможной реализации. Это помогает заранее корректировать подход и выбирать адекватные методы.

Недостаток проверки гипотез и итераций

Еще одной типичной ошибкой является пропуск этапа проверки гипотез на данных. Если сразу строить сложную модель без понимания ключевых зависимостей и без простых проверок, проект может пойти по ложному пути. Я предпочитаю сначала проверить данные и гипотезы на простых моделях или визуализациях, чтобы убедиться, что задача формулируется верно и есть сигнал для обучения.

Отсутствие четкой оценки успеха

Наконец, частой ошибкой я считаю отсутствие заранее определенной метрики успеха и критериев выхода на результат. Без этого даже рабочая модель может считаться провальной, если не показывает ощутимой ценности для бизнеса. Я всегда стараюсь согласовать с командой и стейкхолдерами, какие показатели будут оценивать результат проекта, и строю процесс с учетом этих метрик.