6 phases du cycle de vie de l'analyse de données que tout analyste de données devrait connaître

Qu'est-ce qu'un cycle de vie d'analyse de données ?

Les données sont cruciales dans le monde numérique d'aujourd'hui. Au fur et à mesure qu'elles sont créées, consommées, testées, traitées et réutilisées, les données passent par plusieurs phases/étapes tout au long de leur vie. Une architecture d'analyse de données décrit ces étapes pour les professionnels de la science des données. C'est une structure cyclique qui englobe toutes les phases du cycle de vie des données , où chaque étape a sa signification et ses caractéristiques.

La forme circulaire du cycle de vie guide les professionnels des données pour procéder à l'analyse des données dans une seule direction, vers l'avant ou vers l'arrière. Sur la base des informations nouvellement reçues, les professionnels peuvent abandonner toute la recherche et revenir à l'étape initiale pour refaire l'analyse complète selon le diagramme du cycle de vie.

Cependant, bien qu'il y ait des discussions sur le cycle de vie de l'analyse des données parmi les experts, il n'y a toujours pas de structure définie des étapes mentionnées. Il est peu probable que vous trouviez une architecture concrète d'analyse de données suivie uniformément par tous les experts en analyse de données. Une telle ambiguïté donne lieu à la probabilité d'ajouter des phases supplémentaires (si nécessaire) et de supprimer les étapes de base. Il y a aussi la possibilité de travailler pour différentes étapes à la fois ou de sauter complètement une phase.

Pourtant, supposons qu'il y ait un jour une discussion sur les étapes du cycle de vie des données. Dans ce cas, les phases énumérées ci-dessous sont susceptibles d'être présentes, car elles représentent les principes fondamentaux de presque tous les processus d'analyse de données. upGrad suit ces étapes de base pour déterminer le travail global d'un professionnel des données et les résultats de l'analyse des données.

Phases du cycle de vie de l'analyse des données

Une méthode scientifique qui aide à donner au processus d'analyse de données un cadre structuré est divisée en six phases d' architecture d'analyse de données .

Phase 1 : Découverte et formation des données

Tout commence par un objectif défini. Au cours de cette phase, vous définirez l'objectif de vos données et comment y parvenir d'ici la fin du cycle de vie de l'analyse des données .

La première étape consiste à cartographier l'utilisation et les exigences potentielles des données, telles que la provenance des informations, l'histoire que vous souhaitez que vos données transmettent et la manière dont votre organisation bénéficie des données entrantes. Fondamentalement, en tant qu'expert en analyse de données, vous devrez vous concentrer sur les exigences de l'entreprise liées aux données, plutôt que sur les données elles-mêmes. De plus, votre travail comprend également l'évaluation des outils et des systèmes nécessaires pour lire, organiser et traiter toutes les données entrantes.

Les activités essentielles de cette phase incluent la structuration du problème métier sous la forme d'un défi analytique et la formulation des hypothèses initiales (IH) pour tester et commencer à apprendre les données. Les phases suivantes sont alors basées sur la réalisation de l'objectif qui est dessiné à cette étape.

Phase 2 : Préparation et traitement des données

Cette étape comprend tout ce qui a quelque chose à voir avec les données. Dans la phase 2, l'attention des experts passe des exigences commerciales aux exigences d'information.

L'étape de préparation et de traitement des données implique la collecte, le traitement et le nettoyage des données accumulées. L'une des parties essentielles de cette phase consiste à s'assurer que les données dont vous avez besoin sont effectivement à votre disposition pour traitement. La première étape de la phase de préparation des données consiste à collecter des informations précieuses et à poursuivre le cycle de vie de l'analyse des données dans un écosystème d'entreprise. Les données sont collectées à l'aide des méthodes ci-dessous :

• Acquisition de données : Accumulation d'informations provenant de sources externes.

• Saisie de données : Formulation de points de données récents à l'aide de systèmes numériques ou de techniques de saisie manuelle de données au sein de l'entreprise.

• Réception du signal : capture d'informations à partir d'appareils numériques, tels que les systèmes de contrôle et l'Internet des objets.

Lire : Data Analytics Vs Data Science

Phase 3 : Concevoir un modèle

Après avoir défini vos objectifs commerciaux et collecté une surabondance de données (structurées, non structurées ou semi-structurées), il est temps de créer un modèle qui utilise les données pour atteindre l'objectif.

Il existe plusieurs techniques disponibles pour charger des données dans le système et commencer à les étudier :

• ETL (Extraire, Transformer et Charger) transforme d'abord les données à l'aide d'un ensemble de règles métier, avant de les charger dans un bac à sable.

• ELT (Extract, Load, and Transform) charge d'abord les données brutes dans le bac à sable, puis les transforme.

• ETLT (Extraire, Transformer, Charger, Transformer) est un mélange ; il a deux niveaux de transformation.

Cette étape comprend également le travail d'équipe pour déterminer les méthodes, les techniques et le flux de travail pour construire le modèle dans la phase suivante. La construction du modèle commence par l'identification de la relation entre les points de données pour sélectionner les variables clés et éventuellement trouver un modèle approprié.

Phase 4 : Construction du modèle

Cette étape de l'architecture d'analyse de données comprend le développement d'ensembles de données à des fins de test, de formation et de production. Les experts en analyse de données construisent et exploitent méticuleusement le modèle qu'ils ont conçu à l'étape précédente. Ils s'appuient sur des outils et plusieurs techniques comme les arbres de décision, les techniques de régression (régression logistique) et les réseaux de neurones pour construire et exécuter le modèle. Les experts effectuent également un essai du modèle pour observer si le modèle correspond aux ensembles de données.

Checkout: Salaire d'analyste de données en Inde

Phase 5 : Communication et publication des résultats

Vous souvenez-vous de l'objectif que vous aviez fixé pour votre entreprise lors de la phase 1 ? Il est maintenant temps de vérifier si ces critères sont remplis par les tests que vous avez exécutés lors de la phase précédente.

L'étape de communication commence par une collaboration avec les principales parties prenantes pour déterminer si les résultats du projet sont un succès ou un échec. L'équipe de projet doit identifier les principales conclusions de l'analyse, mesurer la valeur commerciale associée au résultat et produire un récit pour résumer et transmettre les résultats aux parties prenantes.

Phase 6 : Mesure de l'efficacité

Lorsque votre cycle de vie d'analyse de données touche à sa fin, la dernière étape consiste à fournir un rapport détaillé avec les principales conclusions, le codage, les briefings, les documents techniques et les documents aux parties prenantes.

De plus, pour mesurer l'efficacité de l'analyse, les données sont déplacées vers un environnement réel à partir du bac à sable et surveillées pour observer si les résultats correspondent à l'objectif commercial attendu. Si les conclusions sont conformes à l'objectif, les rapports et les résultats sont finalisés. Cependant, supposons que le résultat s'écarte de l'intention énoncée dans la phase 1. Vous pouvez revenir en arrière dans le cycle de vie de l'analyse des données à l'une des phases précédentes pour modifier votre entrée et obtenir une sortie différente.

Lisez aussi : Idées de projets d'analyse de données

Conclusion

Le cycle de vie de l'analyse des données est un processus circulaire composé de six étapes de base qui définissent la manière dont les informations sont créées, collectées, traitées, utilisées et analysées pour les objectifs commerciaux. Cependant, l'ambiguïté d'avoir un ensemble standard de phases pour l'architecture d'analyse de données gêne les experts en données lorsqu'ils travaillent avec les informations. Mais la première étape consistant à définir un objectif commercial et à travailler à sa réalisation aide à dessiner le reste des étapes.

Le programme Executive PG d'upGrad en Data Science en association avec l'IIIT-B et une certification en Business Analytics couvre toutes ces étapes de l'architecture d'analyse de données . Le programme offre un aperçu détaillé des pratiques professionnelles et de l'industrie et un mentorat individuel avec plusieurs études de cas et exemples. Dépêchez-vous et inscrivez-vous maintenant!