6 fasi del ciclo di vita dell'analisi dei dati che ogni analista di dati dovrebbe conoscere

Che cos'è un ciclo di vita dell'analisi dei dati?

I dati sono fondamentali nel mondo digitale di oggi. Man mano che vengono creati, consumati, testati, elaborati e riutilizzati, i dati attraversano diverse fasi/fasi durante l'intera vita. Un'architettura di analisi dei dati traccia tali passaggi per i professionisti della scienza dei dati. È una struttura ciclica che racchiude tutte le fasi del ciclo di vita dei dati , dove ogni fase ha il suo significato e le sue caratteristiche.

La forma circolare del ciclo di vita guida i professionisti dei dati a procedere con l'analisi dei dati in una direzione, avanti o indietro. Sulla base delle informazioni appena ricevute, i professionisti possono eliminare l'intera ricerca e tornare alla fase iniziale per ripetere l'analisi completa secondo il diagramma del ciclo di vita.

Tuttavia, sebbene tra gli esperti si parli del ciclo di vita dell'analisi dei dati , non esiste ancora una struttura definita delle fasi menzionate. È improbabile che tu trovi un'architettura di analisi dei dati concreta che sia seguita in modo uniforme da ogni esperto di analisi dei dati. Tale ambiguità dà luogo alla probabilità di aggiungere ulteriori fasi (quando necessario) e rimuovere i passaggi di base. C'è anche la possibilità di lavorare per fasi diverse contemporaneamente o di saltare completamente una fase.

Tuttavia, supponiamo che ci sia sempre una discussione sulle fasi del ciclo di vita dei dati. In tal caso, è probabile che siano presenti le fasi sotto elencate, in quanto rappresentano i fondamenti di quasi tutti i processi di analisi dei dati. upGrad segue questi passaggi di base per determinare il lavoro complessivo di un professionista dei dati ei risultati dell'analisi dei dati.

Fasi del ciclo di vita dell'analisi dei dati

Un metodo scientifico che aiuta a dare al processo di analisi dei dati un quadro strutturato è suddiviso in sei fasi dell'architettura di analisi dei dati .

Fase 1: scoperta e formazione dei dati

Tutto inizia con un obiettivo definito. In questa fase, definirai lo scopo dei tuoi dati e come raggiungerlo quando raggiungerai la fine del ciclo di vita dell'analisi dei dati .

La fase iniziale consiste nella mappatura dell'uso potenziale e dei requisiti dei dati, ad esempio da dove provengono le informazioni, quale storia si desidera trasmettere ai dati e in che modo la propria organizzazione trae vantaggio dai dati in entrata. Fondamentalmente, come esperto di analisi dei dati, dovrai concentrarti sui requisiti aziendali relativi ai dati, piuttosto che sui dati stessi. Inoltre, il tuo lavoro include anche la valutazione degli strumenti e dei sistemi necessari per leggere, organizzare ed elaborare tutti i dati in entrata.

Le attività essenziali in questa fase includono la strutturazione del problema aziendale sotto forma di una sfida di analisi e la formulazione delle ipotesi iniziali (IH) per testare e iniziare ad apprendere i dati. Le fasi successive si basano quindi sul raggiungimento dell'obiettivo che viene disegnato in questa fase.

Fase 2: preparazione ed elaborazione dei dati

Questa fase consiste in tutto ciò che ha a che fare con i dati. Nella fase 2, l'attenzione degli esperti si sposta dai requisiti aziendali ai requisiti informativi.

La fase di preparazione ed elaborazione dei dati prevede la raccolta, l'elaborazione e la pulizia dei dati accumulati. Una delle parti essenziali di questa fase è assicurarsi che i dati di cui hai bisogno siano effettivamente a tua disposizione per l'elaborazione. Il primo passo della fase di preparazione dei dati consiste nel raccogliere informazioni preziose e procedere con il ciclo di vita dell'analisi dei dati in un ecosistema aziendale. I dati vengono raccolti utilizzando le seguenti modalità:

• Acquisizione dati: Accumulo di informazioni da fonti esterne.

• Inserimento dati: formulazione di punti dati recenti utilizzando sistemi digitali o tecniche di inserimento dati manuali all'interno dell'azienda.

• Ricezione del segnale: acquisizione di informazioni da dispositivi digitali, come i sistemi di controllo e l'Internet delle cose.

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Fase 3: progettare un modello

Dopo aver mappato i tuoi obiettivi di business e raccolto un eccesso di dati (strutturati, non strutturati o semi-strutturati), è il momento di costruire un modello che utilizzi i dati per raggiungere l'obiettivo.

Sono disponibili diverse tecniche per caricare i dati nel sistema e iniziare a studiarli:

• ETL (Extract, Transform, and Load) trasforma i dati prima utilizzando una serie di regole aziendali, prima di caricarli in una sandbox.

• ELT (Extract, Load e Transform) carica prima i dati grezzi nella sandbox e poi li trasforma.

• ETLT (Extract, Transform, Load, Transform) è una miscela; ha due livelli di trasformazione.

Questo passaggio include anche il lavoro di squadra per determinare i metodi, le tecniche e il flusso di lavoro per costruire il modello nella fase successiva. La costruzione del modello inizia con l'identificazione della relazione tra i punti dati per selezionare le variabili chiave ed eventualmente trovare un modello adatto.

Fase 4: Costruzione del modello

Questa fase dell'architettura di analisi dei dati comprende lo sviluppo di set di dati per scopi di test, formazione e produzione. Gli esperti di analisi dei dati costruiscono e gestiscono meticolosamente il modello che avevano progettato nel passaggio precedente. Si basano su strumenti e diverse tecniche come alberi decisionali, tecniche di regressione (regressione logistica) e reti neurali per la costruzione e l'esecuzione del modello. Gli esperti eseguono anche un'esecuzione di prova del modello per osservare se il modello corrisponde ai set di dati.

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Fase 5: Comunicazione e pubblicazione dei risultati

Ricordi l'obiettivo che ti eri prefissato per la tua attività nella fase 1? Ora è il momento di verificare se tali criteri sono soddisfatti dai test eseguiti nella fase precedente.

La fase di comunicazione inizia con una collaborazione con le principali parti interessate per determinare se i risultati del progetto sono un successo o un fallimento. Il team di progetto è tenuto a identificare i risultati chiave dell'analisi, misurare il valore aziendale associato al risultato e produrre una narrazione per riassumere e trasmettere i risultati agli stakeholder.

Fase 6: misurazione dell'efficacia

Quando il ciclo di vita dell'analisi dei dati volge a una conclusione, il passaggio finale consiste nel fornire un rapporto dettagliato con i risultati chiave, la codifica, i briefing, le carte/documenti tecnici alle parti interessate.

Inoltre, per misurare l'efficacia dell'analisi, i dati vengono spostati in un ambiente live dalla sandbox e monitorati per osservare se i risultati corrispondono all'obiettivo aziendale previsto. Se i risultati sono conformi all'obiettivo, le relazioni ei risultati sono finalizzati. Tuttavia, supponiamo che il risultato si discosti dall'intento esposto nella fase 1, quindi. È possibile tornare indietro nel ciclo di vita dell'analisi dei dati a una qualsiasi delle fasi precedenti per modificare l'input e ottenere un output diverso.

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Conclusione

Il ciclo di vita dell'analisi dei dati è un processo circolare costituito da sei fasi di base che definiscono il modo in cui le informazioni vengono create, raccolte, elaborate, utilizzate e analizzate per gli obiettivi aziendali. Tuttavia, l'ambiguità nell'avere un insieme standard di fasi per l'architettura di analisi dei dati affligge gli esperti di dati nel lavorare con le informazioni. Ma il primo passo per tracciare un obiettivo aziendale e lavorare per raggiungerlo aiuta a disegnare il resto delle fasi.

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