JwumaCome eseguire un progetto pilota sui dati prima di impegnare un vero budget
· 3 min di lettura · procurement, specification
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Un progetto pilota esiste per trovare le domande a cui la tua specifica non risponde, non per produrre dati utilizzabili. Valutalo in base a quante vere ambiguità ha evidenziato e a come il fornitore le ha gestite, non sul volume consegnato. Un progetto pilota che produce dati puliti e nessuna domanda non ti ha detto nulla.
In breve
- Il principale risultato di un progetto pilota è un elenco di difetti della specifica.
- Un progetto pilota che non produce ambiguità segnalate è un segnale di avvertimento, non un successo.
- I criteri di accettazione dovrebbero essere concordati prima dell'inizio del progetto pilota.
- I dati del progetto pilota dovrebbero essere campionati per segmento, non casualmente.
- Il modo in cui un fornitore gestisce un elemento contestato è più informativo del tasso di successo.
Stai definendo un progetto simile?
Preferiamo parlare del problema piuttosto che quotare un volume.
Vedi i serviziA cosa serve realmente un progetto pilota?
Scoprire cosa la tua specifica non dice. Ogni rubrica ha delle lacune e un progetto pilota è il luogo più economico per scoprirle. Il risultato prezioso è l'elenco dei casi che gli annotatori non sono riusciti a risolvere dalle tue istruzioni.
Valutare un progetto pilota sulla base del throughput inverte questo. Un fornitore che ottimizza per un progetto pilota pulito risolverà l'ambiguità in silenzio, che è esattamente il comportamento che meno desideri e che non vedrai fino alla produzione.
Perché un progetto pilota senza attriti è un cattivo segno?
Perché la tua specifica non è così buona. Nessuna prima rubrica lo è. Se un progetto pilota ritorna con un alto accordo e zero ambiguità segnalate, la spiegazione più probabile è che gli annotatori abbiano indovinato in modo coerente piuttosto che le tue istruzioni fossero complete.
Chiedi di vedere le segnalazioni. Un fornitore che non può produrle o non le ha raccolte o le ha scoraggiate.
Come dovresti campionare i dati del progetto pilota?
Per segmento, sovrappesando deliberatamente le parti che ti aspetti siano difficili. Il campionamento casuale di un progetto pilota ti fornisce principalmente la classe maggioritaria facile, dove nulla va storto.
Includi alcuni elementi di cui conosci già la risposta corretta. Gli elementi d'oro in un progetto pilota non costano nulla e ti dicono di più di qualsiasi statistica di accordo.
- Sovrappesa deliberatamente i segmenti difficili
- Includi elementi d'oro con risposte conosciute
- Concorda i criteri di accettazione prima di iniziare
- Chiedi di vedere ogni ambiguità segnalata
- Testa il processo di risoluzione delle controversie su un vero disaccordo
Cosa dovresti testare oltre ai dati?
Il processo di risoluzione delle controversie. Prendi un elemento che ritieni sia stato etichettato erroneamente e contestalo correttamente. Il modo in cui il fornitore gestisce quel singolo caso predice la produzione molto meglio dei numeri principali del progetto pilota.
Testa anche quanto rapidamente una chiarificazione della specifica si propaga agli annotatori, perché in produzione quella latenza determina quanto lavoro viene svolto sotto un'istruzione obsoleta.
Altre domande
Qual è lo scopo di un progetto pilota di annotazione dei dati?
Trovare le domande a cui la tua specifica non risponde. Il principale risultato è un elenco di ambiguità, non un volume di dati finiti.
Un progetto pilota senza ambiguità segnalate è un buon risultato?
No. Di solito significa che gli annotatori hanno risolto l'ambiguità in silenzio piuttosto che la tua rubrica fosse completa, e quelle risoluzioni silenziose saranno incoerenti in produzione.
Come dovrebbero essere campionati i dati del progetto pilota?
Per segmento, sovrappesando le parti che ti aspetti siano difficili, con alcuni elementi d'oro di cui conosci già la risposta corretta. Il campionamento casuale restituisce principalmente la classe maggioritaria facile.