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Leveraging XP and CRISP-DM for Agile Data Science Projects

Created by
  • Haebom

저자

Andre Massahiro Shimaoka, Renato Cordeiro Ferreira, Alfredo Goldman

개요

본 연구는 애자일 데이터 과학 프로젝트에서 익스트림 프로그래밍(XP)과 데이터 마이닝을 위한 크로스-인더스트리 표준 프로세스(CRISP-DM)의 통합을 탐구합니다. 이를 위해 전자상거래 회사 Elo7에서 사례 연구를 수행하여 XP 방법의 민첩성을 데이터 과학 프로젝트의 CRISP-DM과 어떻게 통합할 수 있는지 연구했습니다. 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, 데이터 제품 관리자로 구성된 데이터 과학팀을 대상으로 인터뷰와 설문조사를 통해 데이터를 수집했습니다. 연구 결과, 팀의 86%가 CRISP-DM을 자주 또는 항상 적용하고, 71%가 프로젝트에 XP 관행을 채택하는 것으로 나타났습니다. 또한, 데이터 과학 프로젝트에서 CRISP-DM과 XP를 결합하여 구조적이고 협업적인 접근 방식을 제공하는 것이 가능함을 보여줍니다. 마지막으로, 회사를 위한 개선 권장 사항을 제시합니다.

시사점, 한계점

시사점:
데이터 과학 프로젝트에서 CRISP-DM과 XP의 통합 가능성을 실증적으로 보여줌.
XP의 민첩성과 CRISP-DM의 구조적 접근 방식을 결합하여 프로젝트 효율성을 높일 수 있는 방안 제시.
Elo7 사례를 바탕으로 실제 적용 가능성을 확인하고 개선 방향을 제시.
한계점:
사례 연구는 특정 회사(Elo7)에 국한되어 일반화에 제한이 있을 수 있음.
참여자 수가 제한적이어서 연구 결과의 일반화 가능성에 대한 추가 검토 필요.
다른 유형의 데이터 과학 프로젝트나 조직에 대한 적용 가능성에 대한 추가 연구 필요.
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