6 ระยะของวงจรชีวิตการวิเคราะห์ข้อมูล ที่นักวิเคราะห์ข้อมูลทุกคนควรรู้เกี่ยวกับ
เผยแพร่แล้ว: 2020-09-11สารบัญ
วัฏจักรการวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร
ข้อมูลมีความสำคัญในโลกดิจิทัลในปัจจุบัน เมื่อมีการสร้าง ใช้ ทดสอบ ประมวลผล และนำกลับมาใช้ใหม่ ข้อมูลต้องผ่านหลายขั้นตอน/ขั้นตอนตลอดช่วงชีวิต สถาปัตยกรรม การ วิเคราะห์ข้อมูลจะ แมปขั้นตอนดังกล่าวสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล เป็นโครงสร้างแบบวนรอบที่รวม ขั้นตอนของวงจรชีวิตของข้อมูลทั้งหมด โดยที่แต่ละขั้นตอนมีความสำคัญและมีลักษณะเฉพาะ
รูปแบบวงกลมของวงจรชีวิตจะแนะนำผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลให้ดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลในทิศทางเดียว ไม่ว่าจะไปข้างหน้าหรือข้างหลัง จากข้อมูลที่ได้รับใหม่ ผู้เชี่ยวชาญสามารถยกเลิกการวิจัยทั้งหมดและย้อนกลับไปยังขั้นตอนเริ่มต้นเพื่อทำซ้ำการวิเคราะห์ทั้งหมดตามแผนภาพวงจรชีวิต
อย่างไรก็ตาม ในขณะที่มีการพูดคุยเกี่ยวกับ วงจรชีวิตการวิเคราะห์ข้อมูล ในหมู่ผู้เชี่ยวชาญ ก็ยังไม่มีโครงสร้างที่กำหนดไว้ของขั้นตอนดังกล่าว คุณไม่น่าจะพบ สถาปัตยกรรมการวิเคราะห์ข้อมูลที่ เป็นรูปธรรม ที่ผู้เชี่ยวชาญการวิเคราะห์ข้อมูลทุกคนติดตามอย่างสม่ำเสมอ ความคลุมเครือดังกล่าวทำให้เกิดความน่าจะเป็นในการเพิ่มเฟสพิเศษ (เมื่อจำเป็น) และลบขั้นตอนพื้นฐาน นอกจากนี้ยังมีความเป็นไปได้ในการทำงานสำหรับขั้นตอนต่างๆ ในคราวเดียวหรือข้ามขั้นตอนทั้งหมด
กระนั้น สมมติ เคยมีการอภิปรายเกี่ยวกับขั้นตอนของวงจรชีวิตของข้อมูล ในกรณีดังกล่าว มีแนวโน้มว่าจะมีขั้นตอนต่างๆ ด้านล่างนี้ เนื่องจากเป็นขั้นตอนพื้นฐานของการวิเคราะห์ข้อมูลเกือบทุกขั้นตอน upGrad ทำตามขั้นตอนพื้นฐานเหล่านี้เพื่อกำหนดงานโดยรวมของผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลและผลการวิเคราะห์ข้อมูล
ระยะของวงจรชีวิตการวิเคราะห์ข้อมูล
วิธีการทางวิทยาศาสตร์ที่ช่วยให้กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลมีโครงสร้างกรอบงานแบ่งออกเป็นหกขั้นตอนของ สถาปัตยกรรมการวิเคราะห์ ข้อมูล
ระยะที่ 1: การค้นหาและการสร้างข้อมูล
ทุกอย่างเริ่มต้นด้วยเป้าหมายที่กำหนดไว้ ในขั้นตอนนี้ คุณจะกำหนดวัตถุประสงค์ของข้อมูลและวิธีดำเนินการให้สำเร็จเมื่อถึงจุดสิ้นสุดของ วงจรชีวิตการวิเคราะห์ ข้อมูล
ระยะเริ่มต้นประกอบด้วยการทำแผนที่การใช้งานที่เป็นไปได้และความต้องการของข้อมูล เช่น ข้อมูลมาจากไหน เรื่องราวใดที่คุณต้องการถ่ายทอด และองค์กรของคุณได้รับประโยชน์จากข้อมูลที่เข้ามาอย่างไร โดยพื้นฐานแล้ว ในฐานะผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ข้อมูล คุณจะต้องให้ความสำคัญกับข้อกำหนดขององค์กรที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล มากกว่าที่ตัวข้อมูลเอง นอกจากนี้ งานของคุณยังรวมถึงการประเมินเครื่องมือและระบบที่จำเป็นในการอ่าน จัดระเบียบ และประมวลผลข้อมูลที่เข้ามาทั้งหมด
กิจกรรมสำคัญในระยะนี้รวมถึงการจัดโครงสร้างปัญหาทางธุรกิจในรูปแบบของความท้าทายด้านการวิเคราะห์และการกำหนดสมมติฐานเริ่มต้น (IH) เพื่อทดสอบและเริ่มเรียนรู้ข้อมูล ขั้นตอนต่อไปจะขึ้นอยู่กับการบรรลุเป้าหมายที่วาดไว้ในขั้นตอนนี้
ระยะที่ 2: การเตรียมและประมวลผลข้อมูล
ขั้นตอนนี้ประกอบด้วยทุกอย่างที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล ในระยะที่ 2 ความสนใจของผู้เชี่ยวชาญเปลี่ยนจากข้อกำหนดทางธุรกิจเป็นข้อกำหนดด้านข้อมูล
ขั้นตอนการเตรียมและประมวลผลข้อมูลเกี่ยวข้องกับการรวบรวม ประมวลผล และล้างข้อมูลที่สะสม ส่วนสำคัญอย่างหนึ่งของระยะนี้คือต้องแน่ใจว่าข้อมูลที่คุณต้องการพร้อมสำหรับการประมวลผลจริงๆ ขั้นตอนแรกสุดของขั้นตอนการเตรียมข้อมูลคือการรวบรวมข้อมูลที่มีค่าและดำเนินการกับ วงจรชีวิตการวิเคราะห์ข้อมูล ในระบบนิเวศทางธุรกิจ ข้อมูลถูกเก็บรวบรวมโดยใช้วิธีการด้านล่าง:
- การได้มาซึ่งข้อมูล: การรวบรวมข้อมูลจากแหล่งภายนอก
- การป้อนข้อมูล: การกำหนดจุดข้อมูลล่าสุดโดยใช้ระบบดิจิทัลหรือเทคนิคการป้อนข้อมูลด้วยตนเองภายในองค์กร
- การรับสัญญาณ: การรับ ข้อมูลจากอุปกรณ์ดิจิทัล เช่น ระบบควบคุมและอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง
อ่าน: Data Analytics Vs Data Science
ขั้นตอนที่ 3: ออกแบบแบบจำลอง
หลังจากกำหนดเป้าหมายทางธุรกิจของคุณและรวบรวมข้อมูลจำนวนมาก (มีโครงสร้าง ไม่มีโครงสร้าง หรือกึ่งมีโครงสร้าง) ก็ถึงเวลาสร้างแบบจำลองที่ใช้ข้อมูลเพื่อให้บรรลุเป้าหมาย
มีเทคนิคต่างๆ มากมายที่สามารถโหลดข้อมูลเข้าสู่ระบบและเริ่มศึกษาข้อมูลได้:
- ETL (แยก แปลง และโหลด) แปลงข้อมูลก่อนโดยใช้ชุดกฎเกณฑ์ทางธุรกิจ ก่อนที่จะโหลดลงในแซนด์บ็อกซ์
- ELT (แยก โหลด และแปลง) ก่อนโหลดข้อมูลดิบลงในแซนด์บ็อกซ์แล้วแปลงข้อมูล
- ETLT (แยก, แปลง, โหลด, แปลง) เป็นส่วนผสม มันมีสองระดับการเปลี่ยนแปลง
ขั้นตอนนี้ยังรวมถึงการทำงานเป็นทีมเพื่อกำหนดวิธีการ เทคนิค และเวิร์กโฟลว์เพื่อสร้างแบบจำลองในระยะต่อไป การสร้างแบบจำลองเริ่มต้นด้วยการระบุความสัมพันธ์ระหว่างจุดข้อมูลเพื่อเลือกตัวแปรหลักและค้นหาแบบจำลองที่เหมาะสมในที่สุด
ระยะที่ 4: การสร้างแบบจำลอง
ขั้นตอนนี้ของ สถาปัตยกรรมการวิเคราะห์ข้อมูล ประกอบด้วยการพัฒนาชุดข้อมูลสำหรับการทดสอบ การฝึกอบรม และวัตถุประสงค์ในการผลิต ผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ข้อมูลสร้างและใช้งานโมเดลที่พวกเขาออกแบบในขั้นตอนก่อนหน้านี้อย่างพิถีพิถัน พวกเขาใช้เครื่องมือและเทคนิคหลายอย่าง เช่น ต้นไม้การตัดสินใจ เทคนิคการถดถอย (การถดถอยโลจิสติก) และโครงข่ายประสาทเทียมสำหรับการสร้างและดำเนินการแบบจำลอง ผู้เชี่ยวชาญยังทำการทดลองใช้แบบจำลองเพื่อดูว่าแบบจำลองนั้นสอดคล้องกับชุดข้อมูลหรือไม่
ชำระเงิน: เงินเดือนนักวิเคราะห์ข้อมูลในอินเดีย
ระยะที่ 5: การสื่อสารผลลัพธ์และการเผยแพร่
จำเป้าหมายที่คุณตั้งไว้สำหรับธุรกิจของคุณในระยะที่ 1 ได้หรือไม่? ตอนนี้เป็นเวลาที่จะตรวจสอบว่าเกณฑ์เหล่านั้นเป็นไปตามการทดสอบที่คุณได้ดำเนินการในขั้นตอนก่อนหน้านี้หรือไม่
ขั้นตอนการสื่อสารเริ่มต้นด้วยความร่วมมือกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียรายใหญ่เพื่อพิจารณาว่าผลลัพธ์ของโครงการประสบความสำเร็จหรือล้มเหลว ทีมงานโครงการจำเป็นต้องระบุข้อค้นพบที่สำคัญของการวิเคราะห์ วัดมูลค่าธุรกิจที่เกี่ยวข้องกับผลลัพธ์ และจัดทำคำบรรยายเพื่อสรุปและถ่ายทอดผลลัพธ์ไปยังผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย
ขั้นตอนที่ 6: การวัดประสิทธิผล
เมื่อ วงจรการวิเคราะห์ข้อมูล ของคุณ มาถึงบทสรุป ขั้นตอนสุดท้ายคือการจัดทำรายงานโดยละเอียดพร้อมข้อมูลการค้นพบที่สำคัญ การเข้ารหัส การบรรยายสรุป เอกสารทางเทคนิค/เอกสารทางเทคนิคแก่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย
นอกจากนี้ เพื่อวัดประสิทธิภาพของการวิเคราะห์ ข้อมูลจะถูกย้ายไปยังสภาพแวดล้อมจริงจากแซนด์บ็อกซ์ และตรวจสอบเพื่อดูว่าผลลัพธ์ตรงกับเป้าหมายทางธุรกิจที่คาดหวังหรือไม่ หากผลการวิจัยเป็นไปตามวัตถุประสงค์ รายงานและผลลัพธ์จะได้รับการสรุปผล อย่างไรก็ตาม สมมติว่าผลลัพธ์เบี่ยงเบนไปจากความตั้งใจที่กำหนดไว้ในระยะที่ 1 จากนั้น คุณสามารถย้อนกลับใน วงจรชีวิตการวิเคราะห์ข้อมูล ไปยังเฟสก่อนหน้าใดๆ เพื่อเปลี่ยนอินพุตของคุณและรับเอาต์พุตที่ต่างออกไป
อ่านเพิ่มเติม: แนวคิดโครงการการวิเคราะห์ข้อมูล
บทสรุป
วงจรชีวิต การ วิเคราะห์ข้อมูล เป็นกระบวนการแบบวงกลมที่ประกอบด้วยหกขั้นตอนพื้นฐานที่กำหนดวิธีการสร้าง รวบรวม ประมวลผล ใช้ และวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับเป้าหมายทางธุรกิจ อย่างไรก็ตาม ความคลุมเครือในการมีชุดของขั้นตอนมาตรฐานสำหรับ สถาปัตยกรรมการวิเคราะห์ข้อมูล ทำให้เกิดปัญหากับผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลในการทำงานกับข้อมูล แต่ขั้นตอนแรกของการทำแผนที่วัตถุประสงค์ทางธุรกิจและการทำงานเพื่อบรรลุเป้าหมายนั้นช่วยในการดึงขั้นตอนที่เหลือออกมา
โปรแกรม Executive PG ของ upGrad ในสาขา Data Science ร่วมกับ IIIT-B และการรับรองใน Business Analytics ครอบคลุมทุกขั้นตอนของ สถาปัตยกรรมการวิเคราะห์ ข้อมูล โปรแกรมนำเสนอข้อมูลเชิงลึกโดยละเอียดเกี่ยวกับแนวทางปฏิบัติระดับมืออาชีพและในอุตสาหกรรม และการให้คำปรึกษาแบบตัวต่อตัวพร้อมกรณีศึกษาและตัวอย่างต่างๆ รีบลงทะเบียนตอนนี้เลย!
Data Analytics เป็นตัวเลือกอาชีพที่ดีในปี 2564 หรือไม่
ใช่ นักวิเคราะห์ข้อมูลเป็นหนึ่งในตำแหน่งงานที่มีความต้องการมากที่สุดในปี 2564 หากคุณกำลังคิดที่จะใฝ่หา Data Analytics เป็นอาชีพ ตอนนี้น่าจะเป็นเวลาที่ดีที่สุด จากการวิจัยพบว่ามีการสร้างข้อมูลมากกว่า 2.5 quintillion ไบต์ทุกวัน และจำนวนนี้ยังคงเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ในการใช้ข้อมูลนี้ให้เกิดประโยชน์สำหรับการเติบโตของบริษัท จำเป็นต้องมีนักวิเคราะห์ข้อมูล อินเดียเป็นศูนย์กลางงานที่สำคัญที่สุดอันดับสองสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูล เมื่อพิจารณาจากข้อเท็จจริงนี้แล้ว ถือเป็นทางเลือกในอาชีพที่ยอดเยี่ยม
ทักษะสูงสุดที่จำเป็นในการติดตาม Data Analyst ในอาชีพการงานคืออะไร?
ทักษะสำคัญที่จำเป็นสำหรับการเป็น Data Analyst คือ:
1. SQL เป็นหนึ่งในทักษะที่สำคัญที่สุดสำหรับ Data Analyst เป็นภาษาฐานข้อมูลมาตรฐานอุตสาหกรรมที่ใช้จัดการฐานข้อมูลขนาดใหญ่
2. ทักษะการเขียนโปรแกรมที่มั่นคงใน R, Python, Java, C ++ เป็นต้น
3. นักวิเคราะห์ข้อมูลจำเป็นต้องมีการคิดวิเคราะห์ที่ดี เขา/เธอต้องเข้าใจข้อมูลมากกว่าตัวเลข การระบุรูปแบบในข้อมูลและการดึงข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่จากข้อมูลเป็นการประยุกต์ใช้การคิดเชิงวิพากษ์บางส่วน
4. นักวิเคราะห์ข้อมูลต้องมีทักษะทางคณิตศาสตร์ สองหัวข้อเฉพาะที่นักวิเคราะห์ข้อมูลต้องมีคำสั่งคือพีชคณิตเชิงเส้นและแคลคูลัส
5. ซอฟต์สกิล เช่น การสร้างเครือข่ายและการสื่อสาร เป็นส่วนสำคัญ
นักวิเคราะห์ข้อมูลในอินเดียมีรายได้เฉลี่ยต่อปีเท่าไร?
ตามข้อมูลของ Glassdoor เงินเดือนเฉลี่ยของ Data Analyst ในอินเดียอยู่ที่ประมาณ ₹6L/ปี อย่างไรก็ตาม เงินเดือนของ Data Analyst ขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการ รวมถึงขนาดบริษัท ชื่อเสียงของบริษัท ที่ตั้งของงาน คุณสมบัติทางการศึกษา ประสบการณ์การทำงาน และที่สำคัญที่สุด ทักษะของคุณ นักวิเคราะห์ข้อมูลระดับเริ่มต้นสามารถทำเงินได้ประมาณ ₹3 ลิตรต่อปี นักวิเคราะห์ข้อมูลระดับกลางที่มีประสบการณ์การทำงาน 5 ถึง 9 ปี สามารถทำรายได้ได้ประมาณ ₹6 ลิตรต่อปี และนักวิเคราะห์ข้อมูลอาวุโสที่มีประสบการณ์การทำงาน 10 ถึง 15 ปี สามารถทำเงินได้สูงสุด ₹13L/ปี นักวิเคราะห์ข้อมูลเป็นตำแหน่งงานที่ให้ผลตอบแทนสูงอย่างแท้จริง และหากคุณสนใจในสาขานี้ ถือว่าคุ้มค่าอย่างยิ่งที่จะดำเนินการตามนั้น