6 faz cyklu życia analizy danych, o których powinien wiedzieć każdy analityk danych

Co to jest cykl życia analizy danych?

Dane mają kluczowe znaczenie w dzisiejszym cyfrowym świecie. Gdy są tworzone, konsumowane, testowane, przetwarzane i ponownie wykorzystywane, dane przechodzą przez kilka faz/etapów w ciągu całego swojego życia. Architektura analizy danych odwzorowuje takie kroki dla specjalistów zajmujących się analizą danych. Jest to struktura cykliczna, która obejmuje wszystkie fazy cyklu życia danych , gdzie każdy etap ma swoje znaczenie i charakterystykę.

Okrągły formularz cyklu życia prowadzi specjalistów ds. danych do analizy danych w jednym kierunku, do przodu lub do tyłu. Na podstawie nowo otrzymanych informacji profesjonaliści mogą usunąć całe badanie i wrócić do początkowego kroku, aby ponownie wykonać pełną analizę zgodnie z diagramem cyklu życia.

Jednak choć wśród ekspertów mówi się o cyklu życia analityki danych , wciąż nie ma określonej struktury wspomnianych etapów. Jest mało prawdopodobne, że znajdziesz konkretną architekturę analizy danych , która jest jednolicie przestrzegana przez każdego eksperta ds. analizy danych. Taka niejednoznaczność stwarza prawdopodobieństwo dodania dodatkowych faz (w razie potrzeby) i usunięcia podstawowych kroków. Istnieje również możliwość pracy na różnych etapach na raz lub całkowitego pominięcia etapu.

Załóżmy jednak, że kiedykolwiek toczy się dyskusja na temat etapów cyklu życia danych. W takim przypadku prawdopodobnie będą obecne fazy wymienione poniżej, ponieważ reprezentują one podstawy prawie każdego procesu analizy danych. upGrad postępuje zgodnie z tymi podstawowymi krokami, aby określić ogólną pracę specjalisty ds. danych i wyniki analizy danych.

Fazy ​​cyklu życia analizy danych

Metoda naukowa, która pomaga nadać procesowi analizy danych ustrukturyzowaną strukturę, jest podzielona na sześć faz architektury analizy danych .

Faza 1: Odkrywanie i tworzenie danych

Wszystko zaczyna się od określonego celu. W tej fazie określisz cel swoich danych i sposób jego osiągnięcia przed końcem cyklu życia analizy danych .

Początkowy etap polega na określeniu potencjalnego wykorzystania i wymagań dotyczących danych, np. skąd pochodzą informacje, jaką historię mają przekazać dane oraz w jaki sposób Twoja organizacja czerpie korzyści z przychodzących danych. Zasadniczo, jako ekspert ds. analizy danych, musisz skupić się na wymaganiach przedsiębiorstwa związanych z danymi, a nie na samych danych. Ponadto Twoja praca obejmuje również ocenę narzędzi i systemów niezbędnych do odczytywania, organizowania i przetwarzania wszystkich przychodzących danych.

Niezbędne działania w tej fazie obejmują strukturyzację problemu biznesowego w formie wyzwania analitycznego oraz sformułowanie wstępnych hipotez (IH) w celu przetestowania i rozpoczęcia uczenia się danych. Kolejne fazy opierają się wtedy na osiągnięciu celu, który jest nakreślony na tym etapie.

Faza 2: Przygotowanie i przetwarzanie danych

Ten etap składa się ze wszystkiego, co ma cokolwiek wspólnego z danymi. W fazie 2 uwaga ekspertów przenosi się z wymagań biznesowych na wymagania informacyjne.

Etap przygotowania i przetwarzania danych obejmuje zbieranie, przetwarzanie i czyszczenie zgromadzonych danych. Jedną z podstawowych części tej fazy jest upewnienie się, że potrzebne dane są rzeczywiście dostępne do przetwarzania. Najwcześniejszym etapem fazy przygotowania danych jest zebranie cennych informacji i przejście do cyklu życia analizy danych w ekosystemie biznesowym. Dane zbierane są za pomocą poniższych metod:

• Pozyskiwanie danych: Gromadzenie informacji ze źródeł zewnętrznych.

• Wprowadzanie danych: formułowanie aktualnych punktów danych przy użyciu systemów cyfrowych lub technik ręcznego wprowadzania danych w przedsiębiorstwie.

• Odbiór sygnału: Przechwytywanie informacji z urządzeń cyfrowych, takich jak systemy sterowania i Internet rzeczy.

Przeczytaj: Analiza danych a nauka o danych

Faza 3: Zaprojektuj model

Po zmapowaniu celów biznesowych i zebraniu ogromnej ilości danych (ustrukturyzowanych, nieustrukturyzowanych lub częściowo ustrukturyzowanych) nadszedł czas, aby zbudować model, który wykorzystuje dane do osiągnięcia celu.

Dostępnych jest kilka technik ładowania danych do systemu i rozpoczęcia ich badania:

• ETL (wyodrębnianie, przekształcanie i ładowanie) najpierw przekształca dane przy użyciu zestawu reguł biznesowych, a następnie załadowuje je do piaskownicy.

• ELT (Extract, Load, and Transform) najpierw ładuje surowe dane do piaskownicy, a następnie je przekształca.

• ETLT (Extract, Transform, Load, Transform) to mieszanka; ma dwa poziomy transformacji.

Ten krok obejmuje również pracę zespołową w celu określenia metod, technik i przepływu pracy w celu zbudowania modelu w kolejnej fazie. Budowa modelu rozpoczyna się od identyfikacji relacji między punktami danych, aby wybrać kluczowe zmienne i ostatecznie znaleźć odpowiedni model.

Faza 4: Budowa modelu

Ten etap architektury analizy danych obejmuje tworzenie zestawów danych do celów testowych, szkoleniowych i produkcyjnych. Eksperci od analityki danych skrupulatnie budują i obsługują model, który zaprojektowali w poprzednim kroku. Opierają się na narzędziach i kilku technikach, takich jak drzewa decyzyjne, techniki regresji (regresja logistyczna) i sieci neuronowe do budowania i wykonywania modelu. Eksperci przeprowadzają również próbne uruchomienie modelu, aby zaobserwować, czy model odpowiada zestawom danych.

Zamówienie: wynagrodzenie analityka danych w Indiach

Faza 5: Komunikacja i publikacja wyników

Pamiętasz cel, jaki wyznaczyłeś swojej firmie w fazie 1? Nadszedł czas, aby sprawdzić, czy testy, które wykonałeś w poprzedniej fazie, spełniają te kryteria.

Etap komunikacji rozpoczyna się od współpracy z głównymi interesariuszami w celu ustalenia, czy wyniki projektu są sukcesem, czy porażką. Zespół projektowy ma obowiązek zidentyfikować kluczowe wyniki analizy, zmierzyć wartość biznesową związaną z wynikiem oraz stworzyć narrację podsumowującą i przekazującą wyniki zainteresowanym stronom.

Faza 6: Pomiar efektywności

Gdy cykl życia analizy danych dobiega końca, ostatnim krokiem jest dostarczenie zainteresowanym stronom szczegółowego raportu z kluczowymi ustaleniami, kodowaniem, instruktażami, dokumentami technicznymi.

Dodatkowo, aby zmierzyć skuteczność analizy, dane są przenoszone z piaskownicy do środowiska na żywo i monitorowane w celu sprawdzenia, czy wyniki odpowiadają oczekiwanym celom biznesowym. Jeśli wyniki są zgodne z celem, raporty i wyniki są finalizowane. Załóżmy jednak, że wynik odbiega od zamiaru określonego w fazie 1, a następnie. Możesz cofnąć się w cyklu życia analizy danych do dowolnej z poprzednich faz, aby zmienić dane wejściowe i uzyskać inne dane wyjściowe.

Przeczytaj także: Pomysły na projekty analizy danych

Wniosek

Cykl życia analizy danych to proces o obiegu zamkniętym, który składa się z sześciu podstawowych etapów, które definiują sposób tworzenia, gromadzenia, przetwarzania, wykorzystywania i analizowania informacji pod kątem celów biznesowych. Jednak niejednoznaczność dotycząca standardowego zestawu faz dla architektury analizy danych jest plagą ekspertów danych w pracy z informacjami. Ale pierwszy krok nakreślenia celu biznesowego i dążenia do jego osiągnięcia pomaga w rozrysowaniu pozostałych etapów.

Program UpGrad Executive PG w dziedzinie nauki o danych w połączeniu z IIIT-B oraz certyfikat w zakresie analityki biznesowej obejmuje wszystkie te etapy architektury analizy danych . Program oferuje szczegółowy wgląd w praktyki zawodowe i branżowe oraz mentoring 1 na 1 z kilkoma studiami przypadków i przykładami. Pospiesz się i zarejestruj się już teraz!