El drivetrain approach surge de un artículo O’Reilly de Howard, Zwemer y Loukides. Consiste en un proceso de 4 pasos para construir un Producto de Datos:
- Objetivo definido: ¿Que resultado estamos buscando?
- Palancas: ¿Qué inputs podemos controlar?
- Datos: ¿Qué datos podemos recolectar?
- Modelos: cómo las palancas influyen el objetivo.
Podemos usar datos para producir resultados accionables.
Model assembly line:
Ejemplo para un sistema de recomendaciones:
- Objetivo: lograr ventas adicionales sorprendiendo clientes con items que no hubieran comprado sin la recomendación.
- Model Assembly Line:
- Modeler: probabilidad de una compra al ver vs no ver una recomendación.
- Simulator: probar la utilidad de todos los libros en stock.
- Optimizer: rankear libros recomendados según su utilidad.
Es importante definir un objetivo claro con palancas que produzcan resultados accionables. Simplemente construir modelos no es suficiente.