모든 데이터 분석가가 알아야 할 데이터 분석 수명 주기의 6단계

데이터 분석 수명 주기란 무엇입니까?

데이터는 오늘날의 디지털 세계에서 매우 중요합니다. 데이터가 생성, 소비, 테스트, 처리 및 재사용됨에 따라 데이터는 전체 수명 동안 여러 단계/단계를 거칩니다. 데이터 분석 아키텍처 는 데이터 과학 전문가를 위해 이러한 단계를 매핑합니다. 모든 데이터 수명 주기 단계 를 포함하는 순환 구조로 , 각 단계마다 의미와 특성이 있습니다.

라이프사이클의 원형 양식은 데이터 전문가가 데이터 분석을 한 방향(앞으로 또는 뒤로)으로 진행하도록 안내합니다. 새로 수신된 정보를 기반으로 전문가는 전체 연구를 폐기하고 초기 단계로 돌아가 수명 주기 다이어그램에 따라 전체 분석을 다시 실행할 수 있습니다.

그러나 전문가들 사이에서 데이터 분석 수명주기 에 대한 논의가 있지만 언급 된 단계에 대한 정의 된 구조는 아직 없습니다. 모든 데이터 분석 전문가가 일률적으로 따르는 구체적인 데이터 분석 아키텍처 를 찾을 가능성은 거의 없습니다. 이러한 모호성으로 인해 추가 단계(필요한 경우)를 추가하고 기본 단계를 제거할 가능성이 있습니다. 한 번에 다른 단계에서 작업하거나 단계를 완전히 건너뛸 수도 있습니다.

그러나 데이터 수명 주기의 단계에 대한 논의가 있다고 가정해 보겠습니다. 이 경우 거의 모든 데이터 분석 프로세스의 기본 사항을 나타내므로 아래 나열된 단계가 있을 수 있습니다. upGrad는 데이터 전문가의 전반적인 작업과 데이터 분석 결과를 결정하기 위해 다음과 같은 기본 단계를 따릅니다.

데이터 분석 수명 주기의 단계

데이터 분석 프로세스에 구조화된 프레임워크를 제공하는 데 도움이 되는 과학적 방법은 데이터 분석 아키텍처 의 6단계로 나뉩니다 .

1단계: 데이터 검색 및 형성

모든 것은 정의된 목표에서 시작됩니다. 이 단계에서는 데이터 분석 수명 주기 가 끝날 때까지 데이터의 목적과 달성 방법을 정의합니다 .

초기 단계는 정보의 출처, 데이터가 전달하고자 하는 스토리, 조직에서 들어오는 데이터의 이점 등 데이터의 잠재적 사용 및 요구 사항을 매핑하는 것으로 구성됩니다. 기본적으로 데이터 분석 전문가는 데이터 자체보다 데이터와 관련된 엔터프라이즈 요구 사항에 집중해야 합니다. 또한, 귀하의 작업에는 들어오는 모든 데이터를 읽고, 구성하고, 처리하는 데 필요한 도구 및 시스템 평가도 포함됩니다.

이 단계의 필수 활동에는 분석 과제의 형태로 비즈니스 문제를 구조화하고 데이터를 테스트하고 학습을 시작하기 위한 초기 가설(IH)을 공식화하는 것이 포함됩니다. 이후 단계는 이 단계에서 도출된 목표 달성을 기반으로 합니다.

2단계: 데이터 준비 및 처리

이 단계는 데이터와 관련된 모든 것으로 구성됩니다. 2단계에서는 전문가의 관심이 비즈니스 요구 사항에서 정보 요구 사항으로 이동합니다.

데이터 준비 및 처리 단계에는 축적된 데이터를 수집, 처리 및 정리하는 작업이 포함됩니다. 이 단계의 필수 부분 중 하나는 필요한 데이터를 실제로 처리할 수 있는지 확인하는 것입니다. 데이터 준비 단계의 가장 초기 단계는 가치 있는 정보를 수집 하고 비즈니스 생태계에서 데이터 분석 라이프사이클 을 진행하는 것입니다. 데이터는 다음 방법을 사용하여 수집됩니다.

• 데이터 수집: 외부 소스에서 정보를 축적합니다.

• 데이터 입력: 기업 내에서 디지털 시스템 또는 수동 데이터 입력 기술을 사용하여 최근 데이터 포인트를 공식화합니다.

• 신호 수신: 제어 시스템 및 사물 인터넷과 같은 디지털 장치에서 정보를 캡처합니다.

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3단계: 모델 설계

비즈니스 목표를 매핑하고 대량의 데이터(정형, 비정형 또는 반정형)를 수집한 후에는 데이터를 활용하여 목표를 달성하는 모델을 구축해야 합니다.

데이터를 시스템에 로드하고 연구를 시작하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 기술이 있습니다.

• ETL(추출, 변환 및 로드)은 샌드박스에 로드하기 전에 비즈니스 규칙 세트를 사용하여 먼저 데이터를 변환합니다.

• ELT(추출, 로드 및 변환)는 먼저 원시 데이터를 샌드박스에 로드한 다음 변환합니다.

• ETLT(추출, 변환, 로드, 변환)는 혼합입니다. 두 가지 변환 수준이 있습니다.

이 단계에는 후속 단계에서 모델을 구축하기 위한 방법, 기술 및 워크플로를 결정하기 위한 팀워크도 포함됩니다. 모델 구축은 주요 변수를 선택하고 결국 적합한 모델을 찾기 위해 데이터 포인트 간의 관계를 식별하는 것으로 시작됩니다.

4단계: 모델 구축

데이터 분석 아키텍처 의 이 단계는 테스트, 교육 및 생산 목적을 위한 데이터 세트 개발로 구성됩니다. 데이터 분석 전문가들은 이전 단계에서 설계한 모델을 세심하게 구축하고 운영합니다. 그들은 모델을 구축하고 실행하기 위해 의사 결정 트리, 회귀 기술(로지스틱 회귀) 및 신경망과 같은 도구와 여러 기술에 의존합니다. 전문가들은 또한 모델이 데이터 세트와 일치하는지 관찰하기 위해 모델의 시험 실행을 수행합니다.

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5단계: 결과 전달 및 공개

1단계에서 비즈니스에 설정한 목표를 기억하십니까? 이제 이전 단계에서 실행한 테스트가 해당 기준을 충족하는지 확인할 때입니다.

커뮤니케이션 단계는 프로젝트 결과가 성공 또는 실패인지 결정하기 위해 주요 이해 관계자와의 협업으로 시작됩니다. 프로젝트 팀은 분석의 주요 결과를 식별하고, 결과와 관련된 비즈니스 가치를 측정하고, 결과를 요약하고 이해 관계자에게 전달하는 설명을 작성해야 합니다.

6단계: 효과 측정

데이터 분석 수명 주기 가 결론에 도달하면 최종 단계는 주요 결과, 코딩, 브리핑, 기술 문서/문서가 포함된 자세한 보고서를 이해 관계자에게 제공하는 것입니다.

또한 분석의 효율성을 측정하기 위해 데이터가 샌드박스에서 실제 환경으로 이동되고 결과가 예상 비즈니스 목표와 일치하는지 관찰하기 위해 모니터링됩니다. 결과가 목표와 같으면 보고서와 결과가 확정됩니다. 그러나 결과가 1단계에서 설정한 의도와 다른 경우를 가정합니다. 데이터 분석 수명 주기 에서 이전 단계 로 뒤로 이동 하여 입력을 변경하고 다른 출력을 얻을 수 있습니다.

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결론

데이터 분석 수명 주기 는 비즈니스 목표를 위해 정보가 생성, 수집, 처리, 사용 및 분석되는 방법을 정의하는 6가지 기본 단계로 구성된 순환 프로세스입니다. 그러나 데이터 분석 아키텍처 에 대한 표준 단계 집합이 있다는 모호성으로 인해 데이터 전문가는 정보 작업에 어려움을 겪습니다. 그러나 비즈니스 목표를 계획하고 달성하기 위해 노력하는 첫 번째 단계는 나머지 단계를 그리는 데 도움이 됩니다.

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