Когда я оцениваю, стоит ли продолжать проект, первым делом я анализирую данные. Я смотрю на полноту, консистентность, количество пропущенных значений и уровень шума. Если данные имеют системные ошибки или слишком малый объём для достоверного анализа, я оцениваю, можно ли их очистить, дополнить или собрать новые источники. Если качество данных критично низкое и нет возможности улучшить их, это уже сигнал к приостановке проекта.

Оценка качества модели

Следующий шаг — оценка текущей модели. Я смотрю на стабильность прогнозов, метрики точности, чувствительность к изменениям данных и устойчивость к переобучению. Если модель не демонстрирует приемлемую производительность, а улучшение требует слишком больших усилий или новых данных, я рассматриваю приостановку проекта.

Взвешивание бизнес-ценности

Я всегда сопоставляю технические показатели с бизнес-ценностью проекта. Даже если данные или модель не идеальны, иногда проект можно продолжать, если потенциальная польза высока и есть возможность компенсировать недостатки, например, внедрив дополнительные проверки или адаптивные решения. Если же риски превышают выгоды, я аргументированно предлагаю приостановку.

Коммуникация с командой и заинтересованными сторонами

Важно обсуждать эти выводы с командой и заказчиками. Я формулирую, какие именно ограничения существуют, какие риски они несут для принятия решений и как они могут быть смягчены. Это помогает выработать совместное решение о продолжении или приостановке проекта на основе данных, а не только интуиции.

Итоговый подход

Мой подход всегда системный: сначала я анализирую данные и модель, затем оцениваю бизнес-контекст, после чего принимаю решение совместно с командой и заинтересованными сторонами. Так проект либо продолжается с ясным пониманием ограничений, либо приостанавливается до улучшения данных или методов.