6 مراحل من دورة حياة تحليلات البيانات يجب أن يعرفها كل محلل بيانات

ما هي دورة حياة تحليلات البيانات؟

البيانات مهمة في عالم اليوم الرقمي. أثناء إنشائها واستهلاكها واختبارها ومعالجتها وإعادة استخدامها ، تمر البيانات عبر عدة مراحل / مراحل خلال حياتها بالكامل. تحدد بنية تحليلات البيانات هذه الخطوات لمحترفي علوم البيانات. إنها بنية دورية تشمل جميع مراحل دورة حياة البيانات ، حيث لكل مرحلة أهميتها وخصائصها.

يوجه النموذج الدائري لدورة الحياة متخصصي البيانات للمضي قدمًا في تحليلات البيانات في اتجاه واحد ، إما للأمام أو للخلف. استنادًا إلى المعلومات المستلمة حديثًا ، يمكن للمهنيين إلغاء البحث بالكامل والعودة إلى الخطوة الأولية لإعادة التحليل الكامل وفقًا لمخطط دورة الحياة.

ومع ذلك ، في حين أن هناك محادثات حول دورة حياة تحليلات البيانات بين الخبراء ، لا يوجد حتى الآن هيكل محدد للمراحل المذكورة. من غير المحتمل أن تجد بنية تحليلات بيانات ملموسة يتبعها بشكل موحد كل خبير في تحليل البيانات. يؤدي هذا الغموض إلى احتمال إضافة مراحل إضافية (عند الضرورة) وإزالة الخطوات الأساسية. هناك أيضًا إمكانية العمل لمراحل مختلفة دفعة واحدة أو تخطي مرحلة بالكامل.

ومع ذلك ، افترض أن هناك نقاشًا دائمًا حول مراحل دورة حياة البيانات. في هذه الحالة ، من المحتمل أن تكون المراحل المذكورة أدناه موجودة ، لأنها تمثل أساسيات كل عملية تحليل بيانات تقريبًا. تتبع upGrad هذه الخطوات الأساسية لتحديد العمل الإجمالي لأخصائي البيانات ونتائج تحليل البيانات.

مراحل دورة حياة تحليلات البيانات

الطريقة العلمية التي تساعد في إعطاء عملية تحليل البيانات إطار عمل منظم تنقسم إلى ست مراحل من هندسة تحليلات البيانات .

المرحلة 1: اكتشاف البيانات وتشكيلها

كل شيء يبدأ بهدف محدد. في هذه المرحلة ، ستحدد الغرض من بياناتك وكيفية تحقيقه بحلول الوقت الذي تصل فيه إلى نهاية دورة حياة تحليلات البيانات .

تتكون المرحلة الأولية من تحديد الاستخدام المحتمل ومتطلبات البيانات ، مثل مصدر المعلومات ، والقصة التي تريد أن تنقلها بياناتك ، وكيف تستفيد مؤسستك من البيانات الواردة. بشكل أساسي ، بصفتك خبيرًا في تحليل البيانات ، ستحتاج إلى التركيز على متطلبات المؤسسة المتعلقة بالبيانات ، بدلاً من البيانات نفسها. بالإضافة إلى ذلك ، يشمل عملك أيضًا تقييم الأدوات والأنظمة اللازمة لقراءة جميع البيانات الواردة وتنظيمها ومعالجتها.

تشمل الأنشطة الأساسية في هذه المرحلة هيكلة مشكلة العمل في شكل تحدي تحليلي وصياغة الفرضيات الأولية لاختبار البيانات والبدء في تعلمها. ثم تستند المراحل اللاحقة على تحقيق الهدف الذي تم رسمه في هذه المرحلة.

المرحلة الثانية: تحضير البيانات ومعالجتها

تتكون هذه المرحلة من كل ما له علاقة بالبيانات. في المرحلة الثانية ، ينتقل انتباه الخبراء من متطلبات العمل إلى متطلبات المعلومات.

تتضمن خطوة إعداد البيانات ومعالجتها جمع البيانات المتراكمة ومعالجتها وتنظيفها. أحد الأجزاء الأساسية في هذه المرحلة هو التأكد من أن البيانات التي تحتاجها متاحة بالفعل لك للمعالجة. تتمثل الخطوة الأولى في مرحلة إعداد البيانات في جمع المعلومات القيمة والمضي قدمًا في دورة حياة تحليلات البيانات في نظام بيئي للأعمال. يتم جمع البيانات باستخدام الطرق التالية:

• الحصول على البيانات: تجميع المعلومات من مصادر خارجية.

• إدخال البيانات: صياغة نقاط البيانات الحديثة باستخدام الأنظمة الرقمية أو تقنيات إدخال البيانات اليدوية داخل المؤسسة.

• استقبال الإشارة: التقاط المعلومات من الأجهزة الرقمية ، مثل أنظمة التحكم وإنترنت الأشياء.

قراءة: تحليلات البيانات مقابل علوم البيانات

المرحلة 3: تصميم نموذج

بعد تحديد أهداف عملك وجمع وفرة من البيانات (منظمة أو غير منظمة أو شبه منظمة) ، حان الوقت لبناء نموذج يستخدم البيانات لتحقيق الهدف.

هناك العديد من التقنيات المتاحة لتحميل البيانات في النظام والبدء في دراستها:

• يقوم ETL (الاستخراج والتحويل والتحميل) بتحويل البيانات أولاً باستخدام مجموعة من قواعد العمل ، قبل تحميلها في وضع الحماية.

• يقوم ELT (الاستخراج والتحميل والتحويل) أولاً بتحميل البيانات الأولية في صندوق الحماية ثم يقوم بتحويلها.

• ETLT (استخراج ، تحويل ، تحميل ، تحويل) عبارة عن خليط ؛ لها مستويان من التحول.

تتضمن هذه الخطوة أيضًا العمل الجماعي لتحديد الأساليب والتقنيات وسير العمل لبناء النموذج في المرحلة اللاحقة. يبدأ بناء النموذج بتحديد العلاقة بين نقاط البيانات لتحديد المتغيرات الرئيسية وإيجاد نموذج مناسب في النهاية.

المرحلة الرابعة: بناء نموذجي

تشتمل هذه الخطوة في بنية تحليلات البيانات على تطوير مجموعات البيانات لأغراض الاختبار والتدريب والإنتاج. يقوم خبراء تحليلات البيانات ببناء وتشغيل النموذج الذي صمموه في الخطوة السابقة بدقة. يعتمدون على أدوات وتقنيات عديدة مثل أشجار القرار وتقنيات الانحدار (الانحدار اللوجستي) والشبكات العصبية لبناء النموذج وتنفيذه. يقوم الخبراء أيضًا بإجراء تشغيل تجريبي للنموذج لملاحظة ما إذا كان النموذج يتوافق مع مجموعات البيانات.

الخروج: راتب محلل البيانات في الهند

المرحلة 5: نتيجة الاتصال والنشر

هل تتذكر الهدف الذي حددته لعملك في المرحلة الأولى؟ حان الوقت الآن للتحقق مما إذا كانت الاختبارات التي أجريتها في المرحلة السابقة قد استوفت هذه المعايير.

تبدأ خطوة الاتصال بالتعاون مع أصحاب المصلحة الرئيسيين لتحديد ما إذا كانت نتائج المشروع ناجحة أو فاشلة. يُطلب من فريق المشروع تحديد النتائج الرئيسية للتحليل ، وقياس قيمة الأعمال المرتبطة بالنتيجة ، وإنتاج سرد لتلخيص النتائج ونقلها إلى أصحاب المصلحة.

المرحلة 6: قياس الفعالية

مع اقتراب دورة حياة تحليلات البيانات الخاصة بك من نهايتها ، فإن الخطوة الأخيرة هي تقديم تقرير مفصل بالنتائج الرئيسية والترميز والإيجازات والأوراق / المستندات الفنية لأصحاب المصلحة.

بالإضافة إلى ذلك ، لقياس فعالية التحليل ، يتم نقل البيانات إلى بيئة حية من وضع الحماية ومراقبتها لملاحظة ما إذا كانت النتائج تتطابق مع هدف العمل المتوقع. إذا كانت النتائج حسب الهدف ، يتم الانتهاء من التقارير والنتائج. ومع ذلك ، افترض أن النتيجة تنحرف عن النية المنصوص عليها في المرحلة 1 ثم. يمكنك الرجوع إلى الخلف في دورة حياة تحليلات البيانات إلى أي من المراحل السابقة لتغيير المدخلات الخاصة بك والحصول على مخرجات مختلفة.

اقرأ أيضًا: أفكار مشروع تحليلات البيانات

خاتمة

دورة حياة تحليلات البيانات هي عملية دائرية تتكون من ست مراحل أساسية تحدد كيفية إنشاء المعلومات وجمعها ومعالجتها واستخدامها وتحليلها لأهداف العمل. ومع ذلك ، فإن الغموض في وجود مجموعة قياسية من المراحل لهندسة تحليلات البيانات يصيب خبراء البيانات في العمل مع المعلومات. لكن الخطوة الأولى في تحديد هدف العمل والعمل على تحقيقه تساعد في رسم بقية المراحل.

يغطي برنامج PG التنفيذي التابع لشركة upGrad في علوم البيانات بالاشتراك مع IIIT-B وشهادة في تحليلات الأعمال كل هذه المراحل من هندسة تحليلات البيانات . يقدم البرنامج رؤية مفصلة للممارسات المهنية والصناعية وإرشاد فردي مع العديد من دراسات الحالة والأمثلة. سارع بالتسجيل الآن!