6 Phasen des Datenanalyse-Lebenszyklus, die jeder Datenanalyst kennen sollte

Veröffentlicht: 2020-09-11

Inhaltsverzeichnis

Was ist ein Datenanalyse-Lebenszyklus?

Daten sind in der heutigen digitalen Welt von entscheidender Bedeutung. Während sie erstellt, konsumiert, getestet, verarbeitet und wiederverwendet werden, durchlaufen Daten während ihres gesamten Lebens mehrere Phasen/Phasen. Eine Data-Analytics-Architektur bildet solche Schritte für Data-Science-Profis ab. Es handelt sich um eine zyklische Struktur, die alle Phasen des Datenlebenszyklus umfasst , wobei jede Phase ihre Bedeutung und ihre Merkmale hat.

Die kreisförmige Form des Lebenszyklus leitet Datenexperten an, mit der Datenanalyse in eine Richtung fortzufahren, entweder vorwärts oder rückwärts. Basierend auf den neu erhaltenen Informationen können Fachleute die gesamte Recherche verwerfen und zum ersten Schritt zurückkehren, um die vollständige Analyse gemäß dem Lebenszyklusdiagramm zu wiederholen.

Doch während unter Experten vom Data Analytics Lifecycle gesprochen wird, gibt es noch keine definierte Struktur der genannten Phasen. Es ist unwahrscheinlich, dass Sie eine konkrete Datenanalysearchitektur finden , die von allen Datenanalyseexperten einheitlich befolgt wird. Eine solche Mehrdeutigkeit führt zu der Wahrscheinlichkeit, zusätzliche Phasen hinzuzufügen (falls erforderlich) und die grundlegenden Schritte zu entfernen. Es besteht auch die Möglichkeit, verschiedene Stufen gleichzeitig zu bearbeiten oder eine Phase ganz zu überspringen.

Angenommen, es gibt jemals eine Diskussion über die Phasen des Datenlebenszyklus. In diesem Fall sind die unten aufgeführten Phasen wahrscheinlich vorhanden, da sie die Grundlagen fast jedes Datenanalyseprozesses darstellen. upGrad folgt diesen grundlegenden Schritten, um die Gesamtarbeit eines Datenexperten und die Ergebnisse der Datenanalyse zu bestimmen.

Phasen des Datenanalyse-Lebenszyklus

Eine wissenschaftliche Methode, die hilft, dem Datenanalyseprozess einen strukturierten Rahmen zu geben, ist in sechs Phasen der Datenanalysearchitektur unterteilt .

Phase 1: Datenermittlung und -bildung

Alles beginnt mit einem definierten Ziel. In dieser Phase definieren Sie den Zweck Ihrer Daten und wie Sie ihn erreichen, wenn Sie das Ende des Datenanalyse-Lebenszyklus erreichen .

Die erste Phase besteht darin, die potenzielle Nutzung und die Anforderungen an Daten zu skizzieren, z. B. woher die Informationen stammen, welche Geschichte Ihre Daten vermitteln sollen und wie Ihr Unternehmen von den eingehenden Daten profitiert. Grundsätzlich müssen Sie sich als Datenanalyseexperte auf die Unternehmensanforderungen in Bezug auf Daten und nicht auf die Daten selbst konzentrieren. Darüber hinaus umfasst Ihre Arbeit auch die Bewertung der Tools und Systeme, die zum Lesen, Organisieren und Verarbeiten aller eingehenden Daten erforderlich sind.

Zu den wesentlichen Aktivitäten in dieser Phase gehören die Strukturierung des Geschäftsproblems in Form einer Analyseherausforderung und die Formulierung der ersten Hypothesen (IHs), um die Daten zu testen und mit dem Lernen zu beginnen. Die nachfolgenden Phasen orientieren sich dann an der Erreichung des in dieser Phase gezogenen Ziels.

Phase 2: Datenvorbereitung und -verarbeitung

Diese Stufe umfasst alles, was mit Daten zu tun hat. In Phase 2 verlagert sich die Aufmerksamkeit der Experten von den Geschäftsanforderungen auf die Informationsanforderungen.

Der Datenvorbereitungs- und -verarbeitungsschritt umfasst das Sammeln, Verarbeiten und Bereinigen der angesammelten Daten. Einer der wesentlichen Teile dieser Phase besteht darin, sicherzustellen, dass Ihnen die benötigten Daten tatsächlich zur Verarbeitung zur Verfügung stehen. Der früheste Schritt der Datenvorbereitungsphase besteht darin, wertvolle Informationen zu sammeln und mit dem Datenanalyse-Lebenszyklus in einem Geschäftsökosystem fortzufahren. Daten werden mit den folgenden Methoden erhoben:

  • Datenerfassung: Sammeln von Informationen aus externen Quellen.
  • Dateneingabe : Formulieren aktueller Datenpunkte mithilfe digitaler Systeme oder manueller Dateneingabetechniken innerhalb des Unternehmens.
  • Signalempfang: Erfassung von Informationen von digitalen Geräten wie Steuerungssystemen und dem Internet der Dinge.

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Phase 3: Entwerfen Sie ein Modell

Nachdem Sie Ihre Geschäftsziele festgelegt und eine Fülle von Daten (strukturiert, unstrukturiert oder halbstrukturiert) gesammelt haben, ist es an der Zeit, ein Modell zu erstellen, das die Daten verwendet, um das Ziel zu erreichen.

Es stehen mehrere Techniken zur Verfügung, um Daten in das System zu laden und mit dem Studium zu beginnen:

  • ETL (Extract, Transform, and Load) transformiert die Daten zunächst anhand einer Reihe von Geschäftsregeln, bevor sie in eine Sandbox geladen werden.
  • ELT (Extract, Load, and Transform) lädt zunächst Rohdaten in die Sandbox und transformiert sie dann.
  • ETLT (Extract, Transform, Load, Transform) ist eine Mischung; es hat zwei Transformationsebenen.

Dieser Schritt umfasst auch die Teamarbeit zur Bestimmung der Methoden, Techniken und des Arbeitsablaufs zum Erstellen des Modells in der nachfolgenden Phase. Die Erstellung des Modells beginnt mit der Identifizierung der Beziehung zwischen Datenpunkten, um die Schlüsselvariablen auszuwählen und schließlich ein geeignetes Modell zu finden.

Phase 4: Modellbau

Dieser Schritt der Datenanalysearchitektur umfasst die Entwicklung von Datensätzen für Test-, Schulungs- und Produktionszwecke. Die Datenanalyseexperten bauen und betreiben das Modell, das sie im vorherigen Schritt entworfen haben, akribisch. Sie stützen sich auf Werkzeuge und verschiedene Techniken wie Entscheidungsbäume, Regressionstechniken (logistische Regression) und neuronale Netze zum Erstellen und Ausführen des Modells. Die Experten führen auch einen Probelauf des Modells durch, um zu beobachten, ob das Modell mit den Datensätzen übereinstimmt.

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Phase 5: Ergebniskommunikation und Veröffentlichung

Erinnern Sie sich an das Ziel, das Sie sich in Phase 1 für Ihr Unternehmen gesetzt hatten? Jetzt ist es an der Zeit zu überprüfen, ob diese Kriterien von den Tests erfüllt werden, die Sie in der vorherigen Phase durchgeführt haben.

Der Kommunikationsschritt beginnt mit einer Zusammenarbeit mit den wichtigsten Stakeholdern, um festzustellen, ob die Projektergebnisse ein Erfolg oder Misserfolg sind. Das Projektteam muss die wichtigsten Ergebnisse der Analyse identifizieren, den mit dem Ergebnis verbundenen Geschäftswert messen und eine Beschreibung erstellen, um die Ergebnisse zusammenzufassen und den Stakeholdern zu übermitteln.

Phase 6: Wirksamkeitsmessung

Wenn sich Ihr Datenanalyse-Lebenszyklus dem Ende zuneigt, besteht der letzte Schritt darin, den Stakeholdern einen detaillierten Bericht mit den wichtigsten Erkenntnissen, Kodierungen, Briefings und technischen Papieren/Dokumenten zur Verfügung zu stellen.

Um die Effektivität der Analyse zu messen, werden die Daten außerdem aus der Sandbox in eine Live-Umgebung verschoben und überwacht, um zu beobachten, ob die Ergebnisse dem erwarteten Geschäftsziel entsprechen. Entsprechen die Ergebnisse dem Ziel, werden die Berichte und Ergebnisse finalisiert. Nehmen wir jedoch an, das Ergebnis weicht von der in Phase 1 dargelegten Absicht ab. Sie können im Lebenszyklus der Datenanalyse zu jeder der vorherigen Phasen zurückgehen, um Ihre Eingabe zu ändern und eine andere Ausgabe zu erhalten.

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Fazit

Der Datenanalyse-Lebenszyklus ist ein kreisförmiger Prozess, der aus sechs grundlegenden Phasen besteht, die definieren, wie Informationen für Geschäftsziele erstellt, gesammelt, verarbeitet, verwendet und analysiert werden. Die Unklarheit, einen Standardsatz von Phasen für die Datenanalysearchitektur zu haben , plagt Datenexperten jedoch bei der Arbeit mit den Informationen. Aber der erste Schritt, ein Geschäftsziel festzulegen und darauf hinzuarbeiten, es zu erreichen, hilft beim Ausarbeiten der restlichen Phasen.

Das Executive PG Program in Data Science von upGrad in Verbindung mit IIIT-B und eine Zertifizierung in Business Analytics decken alle diese Phasen der Datenanalysearchitektur ab . Das Programm bietet detaillierte Einblicke in die Berufs- und Branchenpraxis und 1-zu-1-Mentoring mit mehreren Fallstudien und Beispielen. Beeilen Sie sich und registrieren Sie sich jetzt!

Ist Data Analytics eine gute Karriereoption im Jahr 2021?

Ja, Datenanalyst ist eine der gefragtesten Stellen im Jahr 2021. Wenn Sie daran denken, Datenanalyse als Karriere zu verfolgen, ist jetzt wahrscheinlich der beste Zeitpunkt. Untersuchungen zufolge werden jeden Tag mehr als 2,5 Quintillionen Bytes an Daten erstellt, und diese Zahl steigt rasant weiter an. Um diese Daten für das Unternehmenswachstum sinnvoll zu nutzen, ist ein Datenanalyst erforderlich. Indien ist der zweitwichtigste Arbeitsplatz für Datenanalysten. In Anbetracht dieser Tatsache ist es eine hervorragende Karriereoption.

Was sind die wichtigsten Fähigkeiten, die für eine Karriere als Datenanalyst erforderlich sind?

Die wichtigsten Fähigkeiten, die erforderlich sind, um ein Datenanalyst zu werden, sind:

1. SQL ist eine der wichtigsten Fähigkeiten für einen Datenanalysten. Es ist die branchenübliche Datenbanksprache, die zur Handhabung großer Datenbanken verwendet wird.

2. Solide Programmierkenntnisse in R, Python, Java, C++ etc.

3. Ein Datenanalyst muss über gutes kritisches Denken verfügen. Er/sie muss die Daten jenseits von Zahlen verstehen. Das Erkennen von Mustern in den Daten und das Extrahieren verborgener Erkenntnisse aus den Daten sind einige der Anwendungen des kritischen Denkens.

4. Ein Datenanalyst muss über mathematische Fähigkeiten verfügen. Zwei spezifische Themen, die ein Datenanalyst beherrschen muss, sind Lineare Algebra und Analysis.

5. Soft Skills wie Netzwerken und Kommunizieren sind das Sahnehäubchen.

Wie viel Geld verdienen Datenanalysten in Indien im Durchschnitt pro Jahr?

Laut Glassdoor liegt das durchschnittliche Gehalt eines Datenanalysten in Indien bei etwa 6 L/Jahr. Das Gehalt eines Datenanalysten hängt jedoch von mehreren Faktoren ab, darunter die Unternehmensgröße, der Ruf des Unternehmens, der Standort der Stelle, Bildungsabschlüsse, Berufserfahrung und vor allem Ihre Fähigkeiten. Ein Datenanalyst auf Einstiegsebene kann leicht etwa 3 L/Jahr verdienen, ein Datenanalyst auf mittlerer Ebene mit einer Berufserfahrung von 5 bis 9 Jahren etwa 6 L/Jahr und ein Senior-Datenanalyst mit einer Berufserfahrung von 10 bis 15 Jahren kann bis zu ₹13L/Jahr ausmachen. Datenanalyst ist in der Tat eine hochbezahlte Stelle, und wenn Sie sich für das Gebiet interessieren, lohnt es sich auf jeden Fall, ihm nachzugehen.