Tips för datautvinning för bland annat AI-projekt – modellen CRISP-DM

CRISP-DM är en beprövad modell som tillhandahåller en färdplan för projekt och ger god praxis samt struktur för bättre och snabbare resultat vid användning av datautvinning, särskilt när det finns stora datamängder.

CRISP-DM är en branschövergripande standardprocess för datautvinning. Modellen ger ett strukturerat tillvägagångssätt för att planera ett datautvinningsprojekt, bland annat för olika former av AI-projekt. Det är en robust och väl beprövad metodik som har funnits i mer än ett decennium och är utan tvekan den mest använda standarden för analysprocesser.

Det är en öppen standard som vem som helst kan använda. Den är utvecklad av ett konsortium med över 200 olika organisationer och med finansiering från Europeiska unionen. Även om modellen utvecklades specifikt för datamining är den tillräckligt flexibel för att passa även andra analytiska projekt.

Modellen visar ett idealiserat händelseförlopp. I praktiken kan dock många uppgifter utföras i en annan ordning, och det är ofta nödvändigt att gå tillbaka till tidigare steg och upprepa vissa aktiviteter. Modellen försöker inte fånga alla möjliga vägar för datautvinning, utan ger exempel på ett strukturerat arbetssätt.

CRISP-DM-processmodellen har sex huvudsakliga faser:

1. Affärsförståelse:
   Skapa en tydlig förståelse för problemet som ska lösas, hur det påverkar organisationen samt vilka mål som finns för projektet. Vid kundprojekt är det i denna fas man förstår kundens behov, problem och mål.
2. Dataförståelse:
   Inspektera, beskriva och utvärdera tillgängliga data. I denna fas samlas data in och en första undersökning av datamaterialet genomförs.
3. Datapreparation/Förberedelser:
   Bearbeta data från dess ursprungliga tillstånd till ett tillstånd som är lämpligt för analys. Under denna fas sker bland annat urval av data, rensning, formatering och sammanslagning av data.
4. Modellering:
   Använd matematiska och analytiska tekniker för att skapa modeller (till exempel ekvationer eller algoritmer) som kan användas för att stödja projekt- eller affärsbeslut. Modelleringen ska stödja de mål som identifierats i affärsförståelsefasen.
5. Utvärdering:
   Utvärdera om modellerna håller tillräcklig kvalitet. Har datautvinningen gett de resultat som efterfrågats? Stödjer resultaten organisationens mål? Här fattas beslut om tidigare faser behöver genomföras igen eller om resultatet uppfyller de krav som ställdes i projektets inledning.
6. Implementering:
   Integrera modellerna i det dagliga affärsarbetet. I denna fas implementeras de framtagna modellerna och en slutlig projektrapport samt projektpresentation tas fram.

Projektledaren och CRISP-DM

Projektledaren har en övergripande roll i varje fas, även om ansvaret är större i vissa faser än i andra. Projektledaren behöver stöd för att få tillgång till relevanta data i rätt form, vilket kräver tydlig involvering från datasägare.

Projektledare har generellt inte de färdigheter som krävs för att utveckla matematiska modeller, men de kan bidra med viktig expertis kring vilka affärsprocesser som ska användas i dataanalysen.

Att bli bekant med CRISP-DM-standarden är särskilt värdefullt för projektledare inom IT. En fråga som ofta uppstår när projektledare hör om dataanalys och datorresurser är: Var är affärsargumentet? CRISP-DM kräver identifiering och dokumentation av affärsfrågor, vilket säkerställer att alla delar en tydlig ram för affärsnytta, mål, arbetsplan och resultat. Projektledaren får därmed god insyn i projektet från början och tillgång till den struktur och dokumentation som krävs för att visa att projektet genomförs av rätt skäl.

En definierad processmodell som CRISP-DM stödjer projektledarens behov av kontroll över data och arbetsprodukter, förutsatt att nödvändiga uppgifter slutförs och dokumenteras. Projektledaren kan – och bör – även ta på sig en viktig men ofta förbisedd roll genom att tillhandahålla system och resurser för korrekt hantering av analysresultat.

Att arbeta gemensamt utifrån en tydligt definierad process underlättar samarbetet mellan projektledare, IT och dataanalytiker. Det förbättrar förståelsen, möjliggör idéutbyte och stärker kommunikationen. CRISP-DM är en etablerad, respekterad och fritt tillgänglig standard som kan anpassas till ett brett spektrum av analysprojekt. Lär känna den – så kan du utföra mer och bättre arbete inom dataanalys.

Om du vill veta mer om CRISP-DM finns det gott om information tillgänglig på internet; ett exempel på var du kan hitta mer information är följande länk: https://www.datascience-pm.com/crisp-dm-2/.

Författare: Camilla Malmer. December 2025.