6 fases do ciclo de vida da análise de dados que todo analista de dados deve conhecer

O que é um ciclo de vida de análise de dados?

Os dados são cruciais no mundo digital de hoje. À medida que são criados, consumidos, testados, processados ​​e reutilizados, os dados passam por várias fases/estágios durante toda a sua vida. Uma arquitetura de análise de dados mapeia essas etapas para profissionais de ciência de dados. É uma estrutura cíclica que engloba todas as fases do ciclo de vida dos dados , onde cada estágio tem seu significado e características.

A forma circular do ciclo de vida orienta os profissionais de dados a prosseguir com a análise de dados em uma direção, para frente ou para trás. Com base nas informações recém-recebidas, os profissionais podem descartar toda a pesquisa e voltar à etapa inicial para refazer a análise completa conforme o diagrama de ciclo de vida.

No entanto, embora haja conversas sobre o ciclo de vida da análise de dados entre os especialistas, ainda não há uma estrutura definida das etapas mencionadas. É improvável que você encontre uma arquitetura de análise de dados concreta que seja seguida uniformemente por todos os especialistas em análise de dados. Tal ambiguidade dá origem à probabilidade de adicionar fases extras (quando necessário) e remover as etapas básicas. Há também a possibilidade de trabalhar para diferentes etapas ao mesmo tempo ou pular uma fase completamente.

No entanto, suponha que haja sempre uma discussão sobre os estágios do ciclo de vida dos dados. Nesse caso, é provável que as fases listadas abaixo estejam presentes, pois representam os fundamentos de quase todos os processos de análise de dados. O upGrad segue estas etapas básicas para determinar o trabalho geral de um profissional de dados e os resultados da análise de dados.

Fases do ciclo de vida da análise de dados

Um método científico que ajuda a dar ao processo de análise de dados uma estrutura estruturada é dividido em seis fases da arquitetura de análise de dados .

Fase 1: descoberta e formação de dados

Tudo começa com um objetivo definido. Nesta fase, você definirá a finalidade de seus dados e como alcançá-la quando chegar ao final do ciclo de vida da análise de dados .

O estágio inicial consiste em mapear o uso potencial e o requisito de dados, como de onde as informações vêm, qual história você deseja que seus dados transmitam e como sua organização se beneficia dos dados recebidos. Basicamente, como especialista em análise de dados, você precisará se concentrar nos requisitos corporativos relacionados aos dados, em vez dos dados em si. Além disso, seu trabalho também inclui avaliar as ferramentas e sistemas necessários para ler, organizar e processar todos os dados recebidos.

As atividades essenciais nesta fase incluem estruturar o problema de negócios na forma de um desafio de análise e formular as hipóteses iniciais (IHs) para testar e começar a aprender os dados. As fases subsequentes são então baseadas no alcance da meta que é traçada nesta etapa.

Fase 2: Preparação e Processamento de Dados

Esta fase consiste em tudo o que tem a ver com dados. Na fase 2, a atenção dos especialistas passa dos requisitos de negócios para os requisitos de informação.

A etapa de preparação e processamento de dados envolve a coleta, processamento e limpeza dos dados acumulados. Uma das partes essenciais dessa fase é garantir que os dados de que você precisa estejam realmente disponíveis para processamento. A primeira etapa da fase de preparação de dados é coletar informações valiosas e prosseguir com o ciclo de vida da análise de dados em um ecossistema de negócios. Os dados são coletados usando os métodos abaixo:

• Aquisição de dados: Acumulação de informações de fontes externas.

• Entrada de dados: Formulando pontos de dados recentes usando sistemas digitais ou técnicas de entrada de dados manuais dentro da empresa.

• Recepção de sinal: Captura de informações de dispositivos digitais, como sistemas de controle e Internet das Coisas.

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Fase 3: Projete um Modelo

Depois de mapear seus objetivos de negócios e coletar uma grande quantidade de dados (estruturados, não estruturados ou semiestruturados), é hora de construir um modelo que utilize os dados para atingir o objetivo.

Existem várias técnicas disponíveis para carregar dados no sistema e começar a estudá-lo:

• O ETL (Extrair, Transformar e Carregar) transforma os dados primeiro usando um conjunto de regras de negócios, antes de carregá-los em um sandbox.

• O ELT (Extrair, Carregar e Transformar) primeiro carrega dados brutos no sandbox e depois os transforma.

• ETLT (Extrair, Transformar, Carregar, Transformar) é uma mistura; tem dois níveis de transformação.

Esta etapa também inclui o trabalho em equipe para determinar os métodos, técnicas e fluxo de trabalho para construir o modelo na fase subsequente. A construção do modelo começa com a identificação da relação entre os pontos de dados para selecionar as variáveis-chave e, eventualmente, encontrar um modelo adequado.

Fase 4: Construção do modelo

Esta etapa da arquitetura de análise de dados compreende o desenvolvimento de conjuntos de dados para fins de teste, treinamento e produção. Os especialistas em análise de dados constroem e operam meticulosamente o modelo que projetaram na etapa anterior. Eles contam com ferramentas e várias técnicas como árvores de decisão, técnicas de regressão (regressão logística) e redes neurais para construir e executar o modelo. Os especialistas também realizam um teste do modelo para observar se o modelo corresponde aos conjuntos de dados.

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Fase 5: Comunicação e Publicação do Resultado

Lembra da meta que você definiu para o seu negócio na fase 1? Agora é a hora de verificar se esses critérios são atendidos pelos testes que você executou na fase anterior.

A etapa de comunicação começa com uma colaboração com as principais partes interessadas para determinar se os resultados do projeto são um sucesso ou um fracasso. A equipe do projeto deve identificar as principais descobertas da análise, medir o valor comercial associado ao resultado e produzir uma narrativa para resumir e transmitir os resultados às partes interessadas.

Fase 6: Medição da Eficácia

À medida que seu ciclo de vida de análise de dados chega ao fim, a etapa final é fornecer um relatório detalhado com as principais descobertas, codificação, briefings, documentos/papéis técnicos para as partes interessadas.

Além disso, para medir a eficácia da análise, os dados são movidos para um ambiente ativo da sandbox e monitorados para observar se os resultados correspondem à meta de negócios esperada. Se os resultados estiverem de acordo com o objetivo, os relatórios e os resultados são finalizados. No entanto, suponha que o resultado se desvie da intenção estabelecida na fase 1. Você pode retroceder no ciclo de vida da análise de dados para qualquer uma das fases anteriores para alterar sua entrada e obter uma saída diferente.

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Conclusão

O ciclo de vida da análise de dados é um processo circular que consiste em seis estágios básicos que definem como as informações são criadas, coletadas, processadas, usadas e analisadas para objetivos de negócios. No entanto, a ambiguidade em ter um conjunto padrão de fases para a arquitetura de análise de dados atormenta os especialistas em dados ao trabalhar com as informações. Mas a primeira etapa de mapear um objetivo de negócios e trabalhar para alcançá-lo ajuda a desenhar o restante dos estágios.

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