すべてのデータ分析者が知っておくべきデータ分析ライフサイクルの6つのフェーズ

データ分析のライフサイクルとは何ですか？

今日のデジタル世界では、データは非常に重要です。 データが作成、消費、テスト、処理、および再利用されると、データはその存続期間中にいくつかのフェーズ/ステージを経ます。 データ分析アーキテクチャは、データサイエンスの専門家のためにそのようなステップを計画します。 これは、すべてのデータライフサイクルフェーズを含む循環構造であり、各ステージにはその重要性と特性があります。

ライフサイクルの循環形式は、データの専門家がデータ分析を一方向（順方向または逆方向）に進めるようにガイドします。 新たに受け取った情報に基づいて、専門家は調査全体を破棄し、ライフサイクル図に従って完全な分析をやり直すための最初のステップに戻ることができます。

ただし、専門家の間でデータ分析のライフサイクルについての話し合いがありますが、言及された段階の定義された構造はまだありません。 すべてのデータ分析の専門家が一律にフォローしている具体的なデータ分析アーキテクチャを見つけることはまずありません。 このようなあいまいさにより、（必要に応じて）フェーズを追加し、基本的な手順を削除する可能性が生じます。 一度に異なるステージで作業したり、フェーズを完全にスキップしたりする可能性もあります。

それでも、データライフサイクルの段階についての議論があるとしましょう。 その場合、ほとんどすべてのデータ分析プロセスの基本を表すため、以下にリストされているフェーズが存在する可能性があります。 upGradは、これらの基本的な手順に従って、データプロフェッショナルの全体的な作業とデータ分析の結果を決定します。

データ分析ライフサイクルのフェーズ

データ分析プロセスに構造化されたフレームワークを提供するのに役立つ科学的手法は、データ分析アーキテクチャの6つのフェーズに分けられます。

フェーズ1：データの発見と形成

すべては定義された目標から始まります。 このフェーズでは、データの目的と、データ分析のライフサイクルの終わりに到達するまでにそれを達成する方法を定義します。

最初の段階は、情報がどこから来ているか、データにどのようなストーリーを伝えたいか、組織が受信データからどのように利益を得るかなど、データの潜在的な使用と要件をマッピングすることで構成されます。 基本的に、データ分析の専門家として、データ自体ではなく、データに関連する企業の要件に焦点を当てる必要があります。 さらに、作業には、すべての受信データの読み取り、整理、および処理に必要なツールとシステムの評価も含まれます。

このフェーズの重要なアクティビティには、分析チャレンジの形でビジネス問題を構造化し、データをテストして学習を開始するための初期仮説（IH）を作成することが含まれます。 その後のフェーズは、このステージで描かれた目標の達成に基づいています。

フェーズ2：データの準備と処理

この段階は、データに関係するすべてのもので構成されます。 フェーズ2では、専門家の注意がビジネス要件から情報要件に移ります。

データの準備と処理のステップには、蓄積されたデータの収集、処理、およびクレンジングが含まれます。 このフェーズの重要な部分の1つは、必要なデータが実際に処理に利用できることを確認することです。 データ準備フェーズの最初のステップは、貴重な情報を収集し、ビジネスエコシステムのデータ分析ライフサイクルを進めることです。 データは、以下の方法を使用して収集されます。

• データ取得：外部ソースからの情報の蓄積。

• データ入力：企業内でデジタルシステムまたは手動データ入力技術を使用して最近のデータポイントを作成します。

• 信号受信：制御システムやモノのインターネットなどのデジタルデバイスから情報を取得します。

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フェーズ3：モデルを設計する

ビジネス目標を計画し、大量のデータ（構造化、非構造化、または半構造化）を収集したら、目標を達成するためにデータを利用するモデルを構築します。

システムにデータをロードして調査を開始するために利用できるいくつかの手法があります。

• ETL（Extract、Transform、およびLoad）は、サンドボックスにデータをロードする前に、一連のビジネスルールを使用してデータを最初に変換します。

• ELT（Extract、Load、およびTransform）は、最初に生データをサンドボックスにロードしてから、それを変換します。

• ETLT（抽出、変換、読み込み、変換）は混合です。 2つの変換レベルがあります。

このステップには、次のフェーズでモデルを構築するための方法、手法、およびワークフローを決定するためのチームワークも含まれます。 モデルの構築は、データポイント間の関係を特定することから始まり、主要な変数を選択し、最終的に適切なモデルを見つけます。

フェーズ4：モデル構築

データ分析アーキテクチャのこのステップは、テスト、トレーニング、および本番目的のデータセットの開発で構成されます。 データ分析の専門家は、前のステップで設計したモデルを細心の注意を払って構築および運用します。 モデルの構築と実行には、ツールと、決定木、回帰手法（ロジスティック回帰）、ニューラルネットワークなどのいくつかの手法に依存しています。 専門家はまた、モデルの試運転を実行して、モデルがデータセットに対応しているかどうかを観察します。

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フェーズ5：結果の伝達と公開

フェーズ1でビジネスに設定した目標を覚えていますか？ 今こそ、前のフェーズで実行したテストによってこれらの基準が満たされているかどうかを確認するときです。

コミュニケーションのステップは、プロジェクトの結果が成功か失敗かを判断するための主要な利害関係者とのコラボレーションから始まります。 プロジェクトチームは、分析の主要な結果を特定し、結果に関連するビジネス価値を測定し、結果を要約して利害関係者に伝えるための説明を作成する必要があります。

フェーズ6：有効性の測定

データ分析のライフサイクルが結論に達したとき、最後のステップは、主要な調査結果、コーディング、ブリーフィング、テクニカルペーパー/ドキュメントを含む詳細なレポートを利害関係者に提供することです。

さらに、分析の有効性を測定するために、データはサンドボックスからライブ環境に移動され、結果が期待されるビジネス目標と一致するかどうかを監視するために監視されます。 調査結果が目的どおりである場合、レポートと結果は最終決定されます。 ただし、結果がフェーズ1で設定された意図から逸脱していると仮定します。 データ分析ライフサイクルの前のフェーズのいずれかに戻って、入力を変更し、別の出力を取得できます。

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結論

データ分析のライフサイクルは、ビジネス目標のために情報を作成、収集、処理、使用、分析する方法を定義する6つの基本的な段階で構成される循環プロセスです。 ただし、データ分析アーキテクチャの標準的な一連のフェーズがあることのあいまいさは、データの専門家が情報を処理する際に悩まされます。 しかし、ビジネス目標を計画し、それらの達成に向けて取り組む最初のステップは、残りの段階を引き出すのに役立ちます。

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