La metodologia CRISP-DM: guida pratica alle 6 fasi per progetti dati

Intraprendere un progetto di Intelligenza Artificiale o di Data Science può sembrare un’attività piena di potenziale, ma anche di incertezze.

Come si trasforma un’idea di business in un modello predittivo funzionante?
Come si evitano gli errori comuni che portano al fallimento di tante iniziative?
La risposta risiede nell’adottare una metodologia strutturata.

In questo ambito, il framework di riferimento a livello mondiale è il CRISP-DM, acronimo di Cross-Industry Standard Process for Data Mining. Nato per standardizzare i processi di data mining, oggi la sua validità si estende a tutti i progetti dati, inclusi quelli di Machine Learning e Data Science.

In questa guida vogliamo accompagnarti in un percorso pratico alla scoperta delle sei fasi del metodo CRISP-DM, ti mostreremo come applicarlo in modo flessibile e scoprirai perché non si tratta di una complicazione, ma la più grande garanzia per trasformare i dati in valore di business tangibile.

Cos’è la metodologia CRISP-DM (e perché è ancora oggi lo standard)

La metodologia CRISP-DM è il framework più diffuso e collaudato per la gestione di progetti di Data Mining e Data Science. Sviluppato alla fine degli anni ’90, il suo obiettivo era creare un approccio standardizzato, indipendente dal settore industriale e dalla tecnologia utilizzata, per guidare i team attraverso il complesso ciclo di vita di un progetto dati.

La sua longevità e popolarità, confermate da numerosi sondaggi di settore nel corso degli anni, non sono casuali. Il CRISP-DM fornisce tre elementi fondamentali per il successo di un progetto:

• un piano strutturato: scompone un progetto complesso in fasi gestibili, ognuna con obiettivi e attività specifiche
• un linguaggio comune: crea un ponte tra il team tecnico (data scientist, ingegneri) e gli stakeholder di business, garantendo che tutti parlino la stessa lingua e lavorino verso i medesimi obiettivi
• una serie di best practice: incapsula decenni di esperienza, aiutando i team ad evitare errori comuni ed a concentrarsi sulle attività che generano più valore

In sintesi, il CRISP-DM è uno strumento a supporto del progetto che aumenta notevolmente le probabilità di successo di un’iniziativa basata sui dati.

Le 6 fasi del CRISP-DM spiegate in dettaglio

Il cuore della metodologia è la sua suddivisione del progetto in sei fasi principali. Vediamole in dettaglio:

1. Business understanding (comprensione del business)

Questa è la fase più importante, perché un progetto di Data Science senza un chiaro obiettivo di business è destinato a fallire. L’obiettivo qui non è tecnico, ma strategico: definire con precisione il problema da risolvere dal punto di vista aziendale.

Le attività principali che appartengono a questa fase includono:

• definire gli obiettivi di business (es: “ridurre il tasso di abbandono dei clienti del 15%”)
• tradurre questi obiettivi in obiettivi di data mining (es: “creare un modello che preveda quali clienti sono a rischio di abbandono”)
• stabilire i criteri di successo del progetto

2. Data understanding (comprensione dei dati)

Una volta definito l’obiettivo, inizia la fase di esplorazione. L’obiettivo è raccogliere i dati iniziali e acquisire familiarità con essi. Si tratta di un’analisi preliminare per capire cosa abbiamo a disposizione.

Le attività includono:

• raccogliere i dati dalle varie fonti aziendali (CRM, ERP, database)
• descrivere i dati (formato, numero di record, significato dei campi)
• esplorare i dati per identificare prime correlazioni e insight
• verificare la qualità dei dati, documentando problemi come valori mancanti o inconsistenti

3. Data preparation (preparazione dei dati)

Questa è spesso la fase che richiede più tempo e sforzi in un progetto di Data Science (si stima fino all’80% del tempo totale). L’obiettivo è trasformare i dati grezzi in un dataset pulito e strutturato, pronto per essere utilizzato dai modelli di Machine Learning.

Le attività tipiche sono:

• pulizia dei dati (correzione di errori, gestione dei valori mancanti)
• costruzione di nuove variabili (es: calcolare l’età di un cliente dalla data di nascita)
• integrazione di dati da fonti diverse
• formattazione dei dati nel formato richiesto dagli algoritmi

4. Modeling (modellazione)

Solo a questo punto si entra nel vivo della modellazione. L’obiettivo è selezionare, applicare e calibrare le tecniche di Machine Learning più adatte a raggiungere l’obiettivo di Data Mining.

Le attività includono:

• selezionare le tecniche di modellazione (es: regressione, alberi decisionali, reti neurali)
• suddividere i dati in set di addestramento e di test
• costruire il modello addestrandolo sui dati
• valutare la performance tecnica del modello

5. Evaluation (valutazione)

In questa fase, si valuta il modello ottenuto non solo dal punto di vista tecnico, ma soprattutto rispetto agli obiettivi di business definiti nella prima fase. L’obiettivo è assicurarsi che il modello sia realmente utile e che risponda al problema aziendale iniziale.

Le domande a cui rispondere sono: “il modello ha raggiunto i criteri di successo stabiliti?
È pronto per essere utilizzato nel mondo reale?”

6. Deployment (implementazione)

L’obiettivo non viene, chiaramente, raggiunto fin quando il modello non viene messo in produzione e utilizzato. L’obiettivo di questa fase è integrare il modello nei processi aziendali esistenti.

Le attività possono variare molto in base alla natura del progetto: l’implementazione può essere semplice come generare un report periodico con le previsioni del modello, oppure può essere complesso come integrare il modello in un’applicazione in tempo reale che prende decisioni automatiche.

CRISP-DM è un approccio ciclico e flessibile

Guardando l’elenco delle fasi, si potrebbe pensare al CRISP-DM come a un processo lineare e rigido. Questo è uno degli equivoci più comuni. La vera forza di questa metodologia risiede infatti nella sua natura ciclica e flessibile.

La sequenza delle fasi non è rigorosa. È normale, e anzi necessario, muoversi avanti e indietro tra le diverse fasi.

Ad esempio, durante la fase di modellazione, ci si potrebbe rendere conto che la qualità dei dati non è sufficiente, rendendo necessario tornare alla fase di preparazione dei dati. Oppure, durante la valutazione, si potrebbe scoprire che il modello, pur essendo tecnicamente valido, non risponde pienamente all’obiettivo di business, richiedendo un ritorno alla prima fase per ridefinire meglio gli obiettivi.

Questa flessibilità permette al team di imparare e adattare il progetto in corso d’opera, garantendo che il risultato finale sia sempre allineato alle reali esigenze aziendali.

CRISP-DM è Agile o Waterfall? Come applicarlo oggi

Nello sviluppo software, il dibattito tra metodologie agili e waterfall è sempre attuale. Dove si colloca il CRISP-DM? La risposta è: dipende da come lo si applica:

• l’approccio Waterfall: se interpretato in modo rigido, con una pianificazione dettagliata di tutte le fasi all’inizio e una pesante documentazione a ogni passaggio, il CRISP-DM può assomigliare a un processo waterfall.
  Questo approccio è oggi sconsigliato per i progetti di data science, data la loro natura esplorativa e incerta.
• l’approccio Agile: se si abbraccia la sua natura ciclica e flessibile, il CRISP-DM si sposa perfettamente con i principi agili. Invece di affrontare l’intero progetto in un unico “blocco”, si lavora su “fette verticali”, sviluppando rapidamente un primo modello semplice (end-to-end) e poi migliorandolo attraverso iterazioni successive.

In WeAreProject, ad esempio, abbiamo sviluppato un approccio ibrido che unisce il meglio dei due mondi. Manteniamo uno scheletro di progetto di tipo waterfall per garantire la solidità della documentazione, la rendicontazione chiara e il rispetto degli stati di avanzamento lavori (SAL), aspetti fondamentali per la governance e la trasparenza verso i nostri clienti. All’interno di questa struttura, però, lavoriamo in modo agile, consegnando valore in blocchi consistenti e iterativi, permettendo al cliente di vedere risultati tangibili e di fornire feedback continui.

Strumenti e soluzioni a supporto delle fasi CRISP-DM

Ogni fase del CRISP-DM è supportata da specifiche tecnologie. Avere un partner con un vasto ecosistema di competenze è fondamentale per scegliere gli strumenti giusti per ogni attività.

• Fasi di comprensione e preparazione dei dati: richiedono strumenti per l’interrogazione di database (come SQL), linguaggi di programmazione per la manipolazione dei dati (come Python) e piattaforme di ETL (Extract, Transform, Load).
• Fasi di modellazione e valutazione: è il dominio di librerie di Machine Learning (come Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) e, sempre più spesso, di piattaforme cloud integrate. Per queste fasi, piattaforme come Azure Machine Learning sono di fondamentale importanza. In WeAreProject, grazie alla nostra expertise sulle tecnologie Microsoft, guidiamo i clienti nella scelta e nell’implementazione dell’infrastruttura più adatta a supportare l’addestramento e la valutazione dei modelli.
• Fase di implementazione: richiede competenze di software engineering e MLOps (Machine Learning Operations) per integrare il modello in produzione, utilizzando tecnologie come Docker, Kubernetes e servizi cloud specifici.

L’ecosistema di soluzioni di WeAreProject è in grado di supportare l’intero ciclo di vita di un progetto dati, dalla consulenza strategica iniziale all’implementazione tecnologica finale.

I vantaggi di adottare un framework standardizzato

Per un’azienda, adottare una metodologia come il CRISP-DM costituisce una decisione strategica che porta a vantaggi concreti come:

• riduzione dei rischi di fallimento: fornisce una mappa chiara che aiuta ad evitare gli errori più comuni
• migliore comunicazione: crea un allineamento tra il team tecnico e il management, assicurando che tutti lavorino verso gli stessi obiettivi di business
• processo ripetibile e scalabile: una volta adottato, il framework può essere riutilizzato per tutti i futuri progetti dati, rendendo l’innovazione più rapida ed efficiente
• maggiore focus sugli obiettivi di business: la prima fase garantisce che ogni progetto parta da un’esigenza aziendale reale e misurabile

Quali sono le altre metodologie?

Esistono altre metodologie per la gestione di progetti dati, tra le più note ci sono SEMMA (Sample, Explore, Modify, Model, Assess), sviluppata da SAS, e KDD (Knowledge Discovery in Databases). Entrambe sono più focalizzate sugli aspetti tecnici del Data Mining e meno complete del CRISP-DM, che include le fasi cruciali di comprensione del business e di implementazione.

Con l’evoluzione del settore, stanno emergendo nuovi framework che integrano i principi del CRISP-DM con le pratiche di MLOps e Big Data. La solidità e la flessibilità del CRISP-DM lo rendono ancora oggi il punto di partenza più affidabile.

Il metodo PULSE ideato da WeAreProject

Basandoci sulla nostra esperienza e sui principi del CRISP-DM, in WeAreProject abbiamo sviluppato il nostro metodo consulenziale: PULSE (Prepare, Understand, Loop, Scale-up, Evolve). Questo percorso è pensato per accompagnare le aziende che, pur percependo il potenziale dell’IA, non sanno da dove iniziare.

Molto spesso, i nostri clienti arrivano con un’esigenza non ben definita, magari nata da uno spunto dei vertici aziendali. Il nostro approccio parte sempre dalle persone e dalle esigenze per arrivare alla tecnologia.

Il percorso PULSE si articola in:

• prepare & understand: attraverso incontri di adoption e advisory tecnologica, creiamo una conoscenza comune e identifichiamo insieme al cliente le reali esigenze di business e i processi da cui partire (Proof of Concept – POC)
• loop: entriamo in un ciclo di sviluppo iterativo e consecutivo, testando e validando i risultati passo dopo passo
• scale-up: una volta dimostrato il valore del POC, consolidiamo la soluzione e la mettiamo in produzione su larga scala
• evolve: pianifichiamo insieme al cliente le evoluzioni future e il miglioramento continuo della soluzione

Domande frequenti  (FAQ)

Che cos’è il modello CRISP-DM?

È un modello di processo standardizzato che suddivide un progetto di Data Mining o Data Science in sei fasi principali, dalla comprensione del business all’implementazione dei risultati.

Cosa significa l’acronimo CRISP-DM?

Significa Cross-Industry Standard Process for Data Mining, ovvero “processo standard intersettoriale per il Data Mining”.

Quali sono le sei fasi principali del CRISP-DM?

Le sei fasi sono: 1. Business understanding (comprensione del business), 2. Data understanding (comprensione dei dati), 3. Data preparation (preparazione dei dati), 4. Modeling (modellazione), 5. Evaluation (valutazione), 6. Deployment (implementazione).

Quali sono gli strumenti di Data Mining?  

Esiste una vasta gamma di strumenti a supporto delle diverse fasi. Si va dai linguaggi di programmazione come Python e R, a database come SQL, fino a piattaforme cloud complete come Azure Machine Learning o Amazon SageMaker, che offrono un ambiente integrato per l’intero ciclo di vita del progetto. La scelta dipende dalla complessità del progetto e dall’infrastruttura aziendale. 

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