6 этапов жизненного цикла аналитики данных, о которых должен знать каждый аналитик данных

Что такое жизненный цикл аналитики данных?

Данные имеют решающее значение в современном цифровом мире. По мере создания, потребления, тестирования, обработки и повторного использования данные проходят несколько фаз/стадий в течение всего своего жизненного цикла. Архитектура аналитики данных намечает такие шаги для специалистов по науке о данных. Это циклическая структура, охватывающая все фазы жизненного цикла данных , где каждая стадия имеет свое значение и характеристики.

Циркулярная форма жизненного цикла помогает специалистам по данным выполнять анализ данных в одном направлении, либо вперед, либо назад. На основе вновь полученной информации специалисты могут отказаться от всего исследования и вернуться к начальному шагу, чтобы повторить полный анализ в соответствии со схемой жизненного цикла.

Однако, хотя среди специалистов и ведутся разговоры о жизненном цикле аналитики данных , четкой структуры указанных этапов до сих пор нет. Вы вряд ли найдете конкретную архитектуру анализа данных , которой единообразно придерживается каждый эксперт по анализу данных. Такая неоднозначность порождает вероятность добавления дополнительных фаз (при необходимости) и удаления основных шагов. Существует также возможность работать сразу над несколькими этапами или полностью пропустить этап.

Тем не менее, предположим, когда-либо обсуждались этапы жизненного цикла данных. В этом случае, вероятно, будут присутствовать перечисленные ниже этапы, поскольку они представляют собой основы почти каждого процесса анализа данных. upGrad следует этим основным шагам, чтобы определить общую работу специалиста по данным и результаты анализа данных.

Фазы жизненного цикла аналитики данных

Научный метод, который помогает придать процессу анализа данных структурированную структуру, разделен на шесть этапов архитектуры анализа данных .

Фаза 1: обнаружение и формирование данных

Все начинается с определенной цели. На этом этапе вы определите цель своих данных и способы ее достижения к моменту окончания жизненного цикла анализа данных .

Начальный этап состоит из определения потенциального использования и требований к данным, например, откуда поступает информация, какую историю вы хотите, чтобы ваши данные передавали, и какую пользу ваша организация получает от входящих данных. По сути, как эксперт по анализу данных, вам нужно сосредоточиться на требованиях предприятия, связанных с данными, а не на самих данных. Кроме того, ваша работа также включает в себя оценку инструментов и систем, необходимых для чтения, организации и обработки всех входящих данных.

Основные действия на этом этапе включают структурирование бизнес-проблемы в виде аналитической задачи и формулирование исходных гипотез (IH) для проверки и начала изучения данных. Последующие этапы затем основаны на достижении цели, поставленной на этом этапе.

Фаза 2: Подготовка и обработка данных

Этот этап состоит из всего, что имеет какое-либо отношение к данным. На этапе 2 внимание экспертов переходит от бизнес-требований к информационным требованиям.

Этап подготовки и обработки данных включает сбор, обработку и очистку накопленных данных. Одна из основных частей этого этапа — убедиться, что нужные вам данные действительно доступны для обработки. Самым ранним этапом этапа подготовки данных является сбор ценной информации и переход к жизненному циклу анализа данных в бизнес-экосистеме. Данные собираются с использованием следующих методов:

• Сбор данных: сбор информации из внешних источников.

• Ввод данных: формулирование последних точек данных с использованием цифровых систем или методов ручного ввода данных на предприятии.

• Прием сигнала: сбор информации с цифровых устройств, таких как системы управления и Интернет вещей.

Читайте: Аналитика данных против науки о данных

Фаза 3: Разработка модели

После определения ваших бизнес-целей и сбора множества данных (структурированных, неструктурированных или полуструктурированных) пришло время построить модель, которая использует данные для достижения цели.

Существует несколько способов загрузки данных в систему и начала их изучения:

• ETL (извлечение, преобразование и загрузка) сначала преобразует данные с использованием набора бизнес-правил, а затем загружает их в песочницу.

• ELT (извлечение, загрузка и преобразование) сначала загружает необработанные данные в песочницу, а затем преобразует их.

• ETLT (Extract, Transform, Load, Transform) представляет собой смесь; имеет два уровня трансформации.

Этот шаг также включает в себя совместную работу по определению методов, приемов и рабочего процесса для построения модели на последующем этапе. Построение модели начинается с определения связи между точками данных для выбора ключевых переменных и, в конечном итоге, для поиска подходящей модели.

Фаза 4: Построение модели

Этот этап архитектуры анализа данных включает в себя разработку наборов данных для тестирования, обучения и производственных целей. Эксперты по аналитике данных тщательно строят и эксплуатируют модель, которую они разработали на предыдущем этапе. Они полагаются на инструменты и несколько методов, таких как деревья решений, методы регрессии (логистическая регрессия) и нейронные сети для построения и выполнения модели. Эксперты также выполняют пробный запуск модели, чтобы проверить, соответствует ли модель наборам данных.

Оформить заказ: зарплата аналитика данных в Индии

Фаза 5: Сообщение о результатах и ​​публикация

Помните цель, которую вы поставили перед своим бизнесом на этапе 1? Теперь пришло время проверить, соответствуют ли этим критериям тесты, которые вы запустили на предыдущем этапе.

Этап коммуникации начинается с сотрудничества с основными заинтересованными сторонами, чтобы определить, являются ли результаты проекта успешными или неудачными. Команда проекта должна определить основные выводы анализа, измерить ценность для бизнеса, связанную с результатом, и подготовить описательную часть для обобщения и передачи результатов заинтересованным сторонам.

Фаза 6: Измерение эффективности

По мере того, как ваш жизненный цикл анализа данных подходит к концу, последним шагом является предоставление заинтересованным сторонам подробного отчета с основными выводами, кодированием, брифингами, техническими документами/документами.

Кроме того, для измерения эффективности анализа данные перемещаются из изолированной программной среды в реальную среду и отслеживаются, чтобы определить, соответствуют ли результаты ожидаемой бизнес-цели. Если результаты соответствуют цели, отчеты и результаты дорабатываются. Однако предположим, что результат отклоняется от намерения, изложенного в фазе 1, тогда. Вы можете вернуться в жизненном цикле анализа данных к любой из предыдущих фаз, чтобы изменить входные данные и получить другой результат.

Читайте также: Идеи проекта по аналитике данных

Заключение

Жизненный цикл аналитики данных представляет собой круговой процесс, состоящий из шести основных этапов, которые определяют, как создается, собирается, обрабатывается, используется и анализируется информация для достижения бизнес-целей. Однако двусмысленность стандартного набора фаз для архитектуры анализа данных мешает специалистам по данным работать с информацией. Но первый шаг — наметить бизнес-цель и работать над ее достижением — помогает наметить остальные этапы.

Программа upGrad Executive PG в области науки о данных в сочетании с IIIT-B и сертификацией в области бизнес-аналитики охватывает все эти этапы архитектуры анализа данных . Программа предлагает подробное представление о профессиональных и отраслевых практиках, а также индивидуальное наставничество с несколькими кейсами и примерами. Спешите зарегистрироваться прямо сейчас!