6 fases del ciclo de vida del análisis de datos que todo analista de datos debe conocer

¿Qué es un ciclo de vida de análisis de datos?

Los datos son cruciales en el mundo digital actual. A medida que se crean, consumen, prueban, procesan y reutilizan, los datos pasan por varias fases/etapas durante toda su vida. Una arquitectura de análisis de datos traza dichos pasos para los profesionales de la ciencia de datos. Es una estructura cíclica que engloba todas las fases del ciclo de vida de los datos , donde cada etapa tiene su significado y características.

La forma circular del ciclo de vida guía a los profesionales de datos para proceder con el análisis de datos en una dirección, ya sea hacia adelante o hacia atrás. Según la información recién recibida, los profesionales pueden descartar toda la investigación y volver al paso inicial para rehacer el análisis completo según el diagrama del ciclo de vida.

Sin embargo, si bien se habla del ciclo de vida del análisis de datos entre los expertos, aún no existe una estructura definida de las etapas mencionadas. Es poco probable que encuentre una arquitectura de análisis de datos concreta que todos los expertos en análisis de datos sigan de manera uniforme. Tal ambigüedad da lugar a la probabilidad de agregar fases adicionales (cuando sea necesario) y eliminar los pasos básicos. También existe la posibilidad de trabajar para diferentes etapas a la vez o saltarse una fase por completo.

Sin embargo, supongamos que alguna vez hay una discusión sobre las etapas del ciclo de vida de los datos. En ese caso, es probable que estén presentes las fases enumeradas a continuación, ya que representan los fundamentos de casi todos los procesos de análisis de datos. upGrad sigue estos pasos básicos para determinar el trabajo general de un profesional de datos y los resultados del análisis de datos.

Fases del ciclo de vida del análisis de datos

Un método científico que ayuda a dar al proceso de análisis de datos un marco estructurado se divide en seis fases de arquitectura de análisis de datos .

Fase 1: Descubrimiento y formación de datos

Todo comienza con un objetivo definido. En esta fase, definirá el propósito de sus datos y cómo lograrlo cuando llegue al final del ciclo de vida del análisis de datos .

La etapa inicial consiste en mapear el uso potencial y los requisitos de los datos, como de dónde proviene la información, qué historia desea que transmitan sus datos y cómo su organización se beneficia de los datos entrantes. Básicamente, como experto en análisis de datos, deberá centrarse en los requisitos empresariales relacionados con los datos, en lugar de los datos en sí. Además, su trabajo también incluye evaluar las herramientas y los sistemas necesarios para leer, organizar y procesar todos los datos entrantes.

Las actividades esenciales en esta fase incluyen estructurar el problema comercial en forma de un desafío analítico y formular las hipótesis iniciales (IH) para probar y comenzar a aprender los datos. Las fases posteriores se basan entonces en la consecución del objetivo que se traza en esta etapa.

Fase 2: Preparación y Procesamiento de Datos

Esta etapa consiste en todo lo que tiene que ver con los datos. En la fase 2, la atención de los expertos pasa de los requisitos comerciales a los requisitos de información.

El paso de preparación y procesamiento de datos implica recopilar, procesar y limpiar los datos acumulados. Una de las partes esenciales de esta fase es asegurarse de que los datos que necesita estén realmente disponibles para su procesamiento. El primer paso de la fase de preparación de datos es recopilar información valiosa y continuar con el ciclo de vida del análisis de datos en un ecosistema empresarial. Los datos se recopilan utilizando los siguientes métodos:

• Adquisición de datos: Acumulación de información de fuentes externas.

• Entrada de datos: formulación de puntos de datos recientes utilizando sistemas digitales o técnicas de entrada manual de datos dentro de la empresa.

• Recepción de señal: captura de información de dispositivos digitales, como sistemas de control e Internet de las cosas.

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Fase 3: Diseñar un Modelo

Después de trazar sus objetivos comerciales y recopilar una gran cantidad de datos (estructurados, no estructurados o semiestructurados), es hora de crear un modelo que utilice los datos para lograr el objetivo.

Hay varias técnicas disponibles para cargar datos en el sistema y comenzar a estudiarlos:

• ETL (Extraer, Transformar y Cargar) transforma los datos primero usando un conjunto de reglas comerciales, antes de cargarlos en una caja de arena.

• ELT (Extraer, Cargar y Transformar) primero carga los datos sin procesar en la caja de arena y luego los transforma.

• ETLT (Extraer, Transformar, Cargar, Transformar) es una mezcla; Tiene dos niveles de transformación.

Este paso también incluye el trabajo en equipo para determinar los métodos, las técnicas y el flujo de trabajo para construir el modelo en la fase siguiente. La construcción del modelo comienza con la identificación de la relación entre los puntos de datos para seleccionar las variables clave y, finalmente, encontrar un modelo adecuado.

Fase 4: Construcción de modelos

Este paso de la arquitectura de análisis de datos comprende el desarrollo de conjuntos de datos para fines de prueba, capacitación y producción. Los expertos en análisis de datos construyen y operan meticulosamente el modelo que habían diseñado en el paso anterior. Se basan en herramientas y varias técnicas como árboles de decisión, técnicas de regresión (regresión logística) y redes neuronales para construir y ejecutar el modelo. Los expertos también realizan una ejecución de prueba del modelo para observar si el modelo corresponde a los conjuntos de datos.

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Fase 5: Comunicación y Publicación de Resultados

¿Recuerdas el objetivo que te habías fijado para tu negocio en la fase 1? Ahora es el momento de comprobar si las pruebas que ha realizado en la fase anterior cumplen esos criterios.

El paso de comunicación comienza con una colaboración con las principales partes interesadas para determinar si los resultados del proyecto son un éxito o un fracaso. Se requiere que el equipo del proyecto identifique los hallazgos clave del análisis, mida el valor comercial asociado con el resultado y produzca una narrativa para resumir y transmitir los resultados a las partes interesadas.

Fase 6: Medición de la Efectividad

A medida que su ciclo de vida de análisis de datos llega a su fin, el paso final es proporcionar un informe detallado con hallazgos clave, codificación, informes, documentos/documentos técnicos a las partes interesadas.

Además, para medir la eficacia del análisis, los datos se trasladan a un entorno real desde el entorno de pruebas y se supervisan para observar si los resultados coinciden con el objetivo comercial esperado. Si los hallazgos están de acuerdo con el objetivo, se finalizan los informes y los resultados. Sin embargo, suponga que el resultado se desvía de la intención establecida en la fase 1 entonces. Puede retroceder en el ciclo de vida del análisis de datos a cualquiera de las fases anteriores para cambiar su entrada y obtener una salida diferente.

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Conclusión

El ciclo de vida del análisis de datos es un proceso circular que consta de seis etapas básicas que definen cómo se crea, recopila, procesa, utiliza y analiza la información para los objetivos comerciales. Sin embargo, la ambigüedad de tener un conjunto estándar de fases para la arquitectura de análisis de datos afecta a los expertos en datos a la hora de trabajar con la información. Pero el primer paso de trazar un objetivo comercial y trabajar para lograrlo ayuda a dibujar el resto de las etapas.

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