6 faze ale ciclului de viață al analizei datelor despre care fiecare analist de date ar trebui să știe

Ce este un ciclu de viață de analiză a datelor?

Datele sunt cruciale în lumea digitală de astăzi. Pe măsură ce sunt create, consumate, testate, procesate și reutilizate, datele trec prin mai multe faze/etape de-a lungul întregii sale vieți. O arhitectură de analiză a datelor prezintă astfel de pași pentru profesioniștii în știința datelor. Este o structură ciclică care cuprinde toate fazele ciclului de viață al datelor , în care fiecare etapă are semnificația și caracteristicile sale.

Forma circulară a ciclului de viață îi ghidează pe profesioniștii în domeniul datelor să continue cu analiza datelor într-o direcție, fie înainte, fie înapoi. Pe baza informațiilor recent primite, profesioniștii pot anula întreaga cercetare și pot reveni la pasul inițial pentru a reface analiza completă conform diagramei ciclului de viață.

Cu toate acestea, deși în rândul experților se vorbește despre ciclul de viață a analizei datelor , nu există încă o structură definită a etapelor menționate. Este puțin probabil să găsiți o arhitectură concretă de analiză a datelor care să fie urmată uniform de fiecare expert în analiza datelor. O astfel de ambiguitate dă naștere la probabilitatea de a adăuga faze suplimentare (când este necesar) și de a elimina pașii de bază. Există, de asemenea, posibilitatea de a lucra pentru diferite etape simultan sau de a sări peste o fază în întregime.

Totuși, să presupunem că există vreodată o discuție despre etapele ciclului de viață al datelor. În acest caz, fazele enumerate mai jos sunt probabil prezente, deoarece reprezintă elementele fundamentale ale aproape fiecărui proces de analiză a datelor. upGrad urmează acești pași de bază pentru a determina munca generală a unui profesionist de date și rezultatele analizei datelor.

Fazele ciclului de viață al analizei datelor

O metodă științifică care ajută să ofere procesului de analiză a datelor un cadru structurat este împărțită în șase faze ale arhitecturii de analiză a datelor .

Faza 1: Descoperirea și formarea datelor

Totul începe cu un scop definit. În această fază, veți defini scopul datelor dvs. și cum să-l atingeți până când ajungeți la sfârșitul ciclului de viață de analiză a datelor .

Etapa inițială constă în cartografierea potențialei utilizări și cerințelor de date, cum ar fi de unde provin informațiile, ce poveste doriți să transmită datele dvs. și modul în care organizația dvs. beneficiază de datele primite. Practic, ca expert în analiza datelor, va trebui să vă concentrați pe cerințele întreprinderii legate de date, mai degrabă decât pe datele în sine. În plus, munca dvs. include și evaluarea instrumentelor și sistemelor care sunt necesare pentru a citi, organiza și procesa toate datele primite.

Activitățile esențiale din această fază includ structurarea problemei de afaceri sub forma unei provocări de analiză și formularea ipotezelor inițiale (IH) pentru a testa și începe învățarea datelor. Fazele ulterioare se bazează apoi pe atingerea scopului trasat în această etapă.

Faza 2: Pregătirea și prelucrarea datelor

Această etapă constă din tot ceea ce are legătură cu datele. În faza 2, atenția experților trece de la cerințele de business la cerințele de informații.

Etapa de pregătire și procesare a datelor implică colectarea, prelucrarea și curățarea datelor acumulate. Una dintre părțile esențiale ale acestei faze este să vă asigurați că datele de care aveți nevoie sunt efectiv disponibile pentru procesare. Cel mai devreme pas al fazei de pregătire a datelor este colectarea de informații valoroase și continuarea ciclului de viață de analiză a datelor într-un ecosistem de afaceri. Datele sunt colectate folosind următoarele metode:

• Achiziție de date: Acumularea de informații din surse externe.

• Introducerea datelor: Formularea punctelor de date recente folosind sisteme digitale sau tehnici de introducere manuală a datelor în cadrul întreprinderii.

• Recepția semnalului: Captarea informațiilor de pe dispozitive digitale, cum ar fi sistemele de control și Internetul obiectelor.

Citiți: Data Analytics vs Data Science

Faza 3: Proiectați un model

După ce ți-ai stabilit obiectivele de afaceri și ai colectat o mulțime de date (structurate, nestructurate sau semi-structurate), este timpul să construiești un model care să utilizeze datele pentru a atinge obiectivul.

Există mai multe tehnici disponibile pentru a încărca date în sistem și a începe să le studiezi:

• ETL (Extract, Transform, and Load) transformă mai întâi datele folosind un set de reguli de afaceri, înainte de a le încărca într-un sandbox.

• ELT (Extract, Load, and Transform) încarcă mai întâi datele brute în sandbox și apoi le transformă.

• ETLT (Extract, Transform, Load, Transform) este un amestec; are două niveluri de transformare.

Acest pas include, de asemenea, munca în echipă pentru a determina metodele, tehnicile și fluxul de lucru pentru a construi modelul în faza ulterioară. Construirea modelului începe cu identificarea relației dintre punctele de date pentru a selecta variabilele cheie și în cele din urmă a găsi un model potrivit.

Faza 4: Construirea modelelor

Acest pas al arhitecturii de analiză a datelor cuprinde dezvoltarea de seturi de date pentru testare, instruire și producție. Experții în analiza datelor construiesc și operează meticulos modelul pe care l-au proiectat în pasul anterior. Ei se bazează pe instrumente și mai multe tehnici, cum ar fi arbori de decizie, tehnici de regresie (regresie logistică) și rețele neuronale pentru construirea și executarea modelului. Experții efectuează, de asemenea, o rulare de probă a modelului pentru a observa dacă modelul corespunde setului de date.

Checkout: Salariu de analist de date în India

Faza 5: Comunicarea și Publicarea rezultatelor

Îți amintești obiectivul pe care l-ai stabilit pentru afacerea ta în faza 1? Acum este momentul să verificați dacă acele criterii sunt îndeplinite de testele pe care le-ați efectuat în faza anterioară.

Etapa de comunicare începe cu o colaborare cu părțile interesate majore pentru a determina dacă rezultatele proiectului sunt un succes sau un eșec. Echipa de proiect trebuie să identifice concluziile cheie ale analizei, să măsoare valoarea afacerii asociată cu rezultatul și să producă o narațiune pentru a rezuma și a transmite rezultatele părților interesate.

Faza 6: Măsurarea eficacității

Pe măsură ce ciclul dvs. de viață de analiză a datelor ajunge la o concluzie, pasul final este să furnizați părților interesate un raport detaliat cu constatări cheie, codificare, informări, documente tehnice/documente.

În plus, pentru a măsura eficiența analizei, datele sunt mutate într-un mediu live din sandbox și monitorizate pentru a observa dacă rezultatele se potrivesc cu obiectivul de afaceri așteptat. Dacă constatările sunt conform obiectivului, rapoartele și rezultatele sunt finalizate. Cu toate acestea, să presupunem că rezultatul se abate de la intenția stabilită în faza 1, atunci. Puteți trece înapoi în ciclul de viață de analiză a datelor la oricare dintre fazele anterioare pentru a vă schimba intrarea și a obține o ieșire diferită.

Citiți și: Idei de proiecte pentru analiza datelor

Concluzie

Ciclul de viață de analiză a datelor este un proces circular care constă din șase etape de bază care definesc modul în care informațiile sunt create, adunate, procesate, utilizate și analizate pentru obiectivele de afaceri. Cu toate acestea, ambiguitatea de a avea un set standard de faze pentru arhitectura de analiză a datelor îi afectează pe experții în date în lucrul cu informațiile. Dar primul pas de a stabili un obiectiv de afaceri și de a lucra în vederea atingerii lor ajută la evidențierea restului etapelor.

Programul Executive PG al upGrad în știința datelor în asociere cu IIIT-B și o certificare în Business Analytics acoperă toate aceste etape ale arhitecturii de analiză a datelor . Programul oferă o perspectivă detaliată asupra practicilor profesionale și din industrie și mentorat 1-la-1 cu mai multe studii de caz și exemple. Grăbește-te și înregistrează-te acum!