6 Fase Siklus Hidup Analisis Data Yang Harus Diketahui Setiap Analis Data

Apa itu Siklus Hidup Analisis Data?

Data sangat penting di dunia digital saat ini. Saat dibuat, dikonsumsi, diuji, diproses, dan digunakan kembali, data melewati beberapa fase/tahapan selama masa pakainya. Arsitektur analitik data memetakan langkah-langkah tersebut untuk para profesional ilmu data. Ini adalah struktur siklus yang mencakup semua fase siklus hidup data , di mana setiap tahap memiliki signifikansi dan karakteristiknya.

Formulir melingkar siklus hidup memandu profesional data untuk melanjutkan analitik data dalam satu arah, baik maju atau mundur. Berdasarkan informasi yang baru diterima, para profesional dapat menghapus seluruh penelitian dan kembali ke langkah awal untuk mengulang analisis lengkap sesuai dengan diagram siklus hidup.

Namun, sementara ada pembicaraan tentang siklus hidup analitik data di antara para ahli, masih belum ada struktur yang ditentukan dari tahapan yang disebutkan. Anda tidak mungkin menemukan arsitektur analitik data konkret yang secara seragam diikuti oleh setiap pakar analisis data. Ambiguitas tersebut menimbulkan kemungkinan menambahkan fase tambahan (bila perlu) dan menghapus langkah-langkah dasar. Ada juga kemungkinan bekerja untuk tahap yang berbeda sekaligus atau melewatkan satu tahap sama sekali.

Namun, misalkan, pernah ada diskusi tentang tahapan siklus hidup data. Dalam hal ini, fase-fase yang tercantum di bawah ini kemungkinan akan ada, karena fase-fase tersebut mewakili dasar-dasar dari hampir setiap proses analisis data. upGrad mengikuti langkah-langkah dasar ini untuk menentukan keseluruhan pekerjaan profesional data dan hasil analisis data.

Fase Siklus Hidup Analisis Data

Metode ilmiah yang membantu memberikan proses analisis data kerangka kerja terstruktur dibagi menjadi enam fase arsitektur analisis data .

Fase 1: Penemuan dan Pembentukan Data

Semuanya dimulai dengan tujuan yang ditentukan. Pada fase ini, Anda akan menentukan tujuan data Anda dan cara mencapainya pada saat Anda mencapai akhir siklus hidup analisis data .

Tahap awal terdiri dari pemetaan potensi penggunaan dan kebutuhan data, seperti dari mana informasi itu berasal, cerita apa yang ingin disampaikan oleh data Anda, dan bagaimana organisasi Anda mendapat manfaat dari data yang masuk. Pada dasarnya, sebagai pakar analisis data, Anda harus fokus pada persyaratan perusahaan yang terkait dengan data, bukan data itu sendiri. Selain itu, pekerjaan Anda juga termasuk menilai alat dan sistem yang diperlukan untuk membaca, mengatur, dan memproses semua data yang masuk.

Kegiatan penting dalam fase ini meliputi penataan masalah bisnis dalam bentuk tantangan analitik dan merumuskan hipotesis awal (IHs) untuk menguji dan mulai mempelajari data. Fase-fase selanjutnya kemudian didasarkan pada pencapaian tujuan yang digambar pada tahap ini.

Tahap 2: Persiapan dan Pemrosesan Data

Tahap ini terdiri dari segala sesuatu yang ada hubungannya dengan data. Pada fase 2, perhatian para ahli berpindah dari kebutuhan bisnis ke kebutuhan informasi.

Tahap persiapan dan pemrosesan data meliputi pengumpulan, pemrosesan, dan pembersihan data yang terkumpul. Salah satu bagian penting dari fase ini adalah memastikan bahwa data yang Anda butuhkan benar-benar tersedia untuk diproses. Langkah paling awal dari fase persiapan data adalah mengumpulkan informasi berharga dan melanjutkan siklus hidup analisis data dalam ekosistem bisnis. Data dikumpulkan dengan menggunakan metode di bawah ini:

• Akuisisi Data: Mengumpulkan informasi dari sumber eksternal.

• Entri Data: Merumuskan titik data terbaru menggunakan sistem digital atau teknik entri data manual dalam perusahaan.

• Penerimaan Sinyal: Menangkap informasi dari perangkat digital, seperti sistem kontrol dan Internet of Things.

Baca: Analisis Data Vs Ilmu Data

Fase 3: Desain Model

Setelah memetakan tujuan bisnis Anda dan mengumpulkan banyak data (terstruktur, tidak terstruktur, atau semi terstruktur), sekarang saatnya untuk membangun model yang memanfaatkan data untuk mencapai tujuan.

Ada beberapa teknik yang tersedia untuk memuat data ke dalam sistem dan mulai mempelajarinya:

• ETL (Extract, Transform, and Load) mengubah data terlebih dahulu menggunakan seperangkat aturan bisnis, sebelum memuatnya ke dalam kotak pasir.

• ELT (Ekstrak, Muat, dan Transformasi) pertama-tama memuat data mentah ke dalam kotak pasir dan kemudian mengubahnya.

• ETLT (Extract, Transform, Load, Transform) adalah campuran; memiliki dua tingkat transformasi.

Langkah ini juga mencakup kerjasama tim untuk menentukan metode, teknik, dan alur kerja untuk membangun model pada fase berikutnya. Pembuatan model dimulai dengan mengidentifikasi hubungan antara titik data untuk memilih variabel kunci dan akhirnya menemukan model yang sesuai.

Fase 4: Pembuatan Model

Langkah arsitektur analitik data ini terdiri dari pengembangan kumpulan data untuk tujuan pengujian, pelatihan, dan produksi. Pakar analisis data dengan cermat membangun dan mengoperasikan model yang telah mereka rancang pada langkah sebelumnya. Mereka mengandalkan alat dan beberapa teknik seperti pohon keputusan, teknik regresi (regresi logistik), dan jaringan saraf untuk membangun dan mengeksekusi model. Para ahli juga melakukan uji coba model untuk mengamati apakah model sesuai dengan dataset.

Checkout: Gaji Analis Data di India

Tahap 5: Komunikasi Hasil dan Publikasi

Ingat tujuan yang telah Anda tetapkan untuk bisnis Anda di fase 1? Sekarang saatnya untuk memeriksa apakah kriteria tersebut dipenuhi oleh tes yang telah Anda jalankan di fase sebelumnya.

Langkah komunikasi dimulai dengan kolaborasi dengan pemangku kepentingan utama untuk menentukan apakah hasil proyek berhasil atau gagal. Tim proyek diminta untuk mengidentifikasi temuan utama dari analisis, mengukur nilai bisnis yang terkait dengan hasil, dan menghasilkan narasi untuk meringkas dan menyampaikan hasil kepada pemangku kepentingan.

Fase 6: Pengukuran Efektivitas

Saat siklus hidup analitik data Anda mencapai kesimpulan, langkah terakhir adalah memberikan laporan terperinci dengan temuan-temuan utama, pengkodean, pengarahan, makalah/dokumen teknis kepada para pemangku kepentingan.

Selain itu, untuk mengukur efektivitas analisis, data dipindahkan ke lingkungan langsung dari kotak pasir dan dipantau untuk mengamati apakah hasilnya sesuai dengan tujuan bisnis yang diharapkan. Jika temuan sesuai dengan tujuan, maka laporan dan hasil finalisasi. Namun, misalkan hasilnya menyimpang dari maksud yang ditetapkan pada fase 1 lalu. Anda dapat mundur dalam siklus hidup analisis data ke salah satu fase sebelumnya untuk mengubah input Anda dan mendapatkan output yang berbeda.

Baca Juga: Ide Proyek Analisis Data

Kesimpulan

Siklus hidup analisis data adalah proses melingkar yang terdiri dari enam tahap dasar yang menentukan bagaimana informasi dibuat, dikumpulkan, diproses, digunakan, dan dianalisis untuk tujuan bisnis. Namun, ambiguitas dalam memiliki serangkaian fase standar untuk arsitektur analitik data mengganggu pakar data dalam bekerja dengan informasi tersebut. Tetapi langkah pertama memetakan tujuan bisnis dan bekerja untuk mencapainya membantu dalam menggambarkan tahap-tahap selanjutnya.

Program PG Eksekutif upGrad dalam Ilmu Data terkait dengan IIIT-B dan sertifikasi dalam Analisis Bisnis mencakup semua tahapan arsitektur analitik data ini . Program ini menawarkan wawasan mendetail tentang praktik profesional dan industri serta bimbingan 1 lawan 1 dengan beberapa studi kasus dan contoh. Cepat dan daftar sekarang!