Her Veri Analistinin Bilmesi Gereken Veri Analitiği Yaşam Döngüsünün 6 Aşaması

Veri Analitiği Yaşam Döngüsü nedir?

Veriler günümüzün dijital dünyasında çok önemlidir. Veriler oluşturulurken, tüketilirken, test edilirken, işlenirken ve yeniden kullanılırken tüm yaşamları boyunca çeşitli aşamalardan/aşamalardan geçer. Bir veri analitiği mimarisi , veri bilimi uzmanları için bu tür adımların haritasını çıkarır. Tüm veri yaşam döngüsü aşamalarını kapsayan , her aşamanın kendi önemi ve özelliğinin olduğu döngüsel bir yapıdır .

Yaşam döngüsünün dairesel formu, veri uzmanlarına veri analitiğini ileri veya geri tek yönde ilerleme konusunda rehberlik eder. Yeni alınan bilgilere dayanarak, profesyoneller tüm araştırmayı bir kenara atabilir ve yaşam döngüsü şemasına göre tam analizi yeniden yapmak için ilk adıma geri dönebilir.

Ancak, uzmanlar arasında veri analitiği yaşam döngüsü konuşulurken , bahsedilen aşamaların henüz tanımlanmış bir yapısı yok. Her veri analizi uzmanı tarafından aynı şekilde takip edilen somut bir veri analizi mimarisi bulmanız pek olası değildir . Bu tür bir belirsizlik, (gerektiğinde) fazladan fazlar ekleme ve temel adımları kaldırma olasılığını doğurur. Aynı anda farklı aşamalar için çalışma veya bir aşamayı tamamen atlama imkanı da vardır.

Yine de, veri yaşam döngüsünün aşamaları hakkında bir tartışma olduğunu varsayalım. Bu durumda, hemen hemen her veri analizi sürecinin temellerini temsil ettikleri için aşağıda listelenen aşamaların mevcut olması muhtemeldir. upGrad, bir veri uzmanının genel çalışmasını ve veri analizi sonuçlarını belirlemek için bu temel adımları takip eder.

Veri Analitiği Yaşam Döngüsünün Aşamaları

Veri analizi sürecine yapılandırılmış bir çerçeve kazandırmaya yardımcı olan bilimsel bir yöntem, veri analitiği mimarisinin altı aşamasına bölünmüştür .

Aşama 1: Veri Keşfi ve Oluşturma

Her şey tanımlanmış bir hedefle başlar. Bu aşamada, verilerinizin amacını ve veri analitiği yaşam döngüsünün sonuna geldiğinizde ona nasıl ulaşacağınızı tanımlayacaksınız .

İlk aşama, bilgilerin nereden geldiği, verilerinizin hangi hikayeyi iletmesini istediğiniz ve kuruluşunuzun gelen verilerden nasıl yararlandığı gibi verilerin potansiyel kullanım ve gereksinimlerinin haritasını çıkarmaktan oluşur. Temel olarak, bir veri analizi uzmanı olarak, verilerin kendisinden ziyade verilerle ilgili kurumsal gereksinimlere odaklanmanız gerekir. Ek olarak, çalışmanız, gelen tüm verileri okumak, düzenlemek ve işlemek için gerekli araç ve sistemleri değerlendirmeyi de içerir.

Bu aşamadaki temel faaliyetler, iş problemini bir analitik zorluk şeklinde yapılandırmayı ve verileri test etmek ve öğrenmeye başlamak için ilk hipotezleri (IH'ler) formüle etmeyi içerir. Sonraki aşamalar daha sonra bu aşamada çizilen hedefe ulaşılmasına dayanır.

2. Aşama: Veri Hazırlama ve İşleme

Bu aşama, verilerle ilgisi olan her şeyden oluşur. 2. aşamada, uzmanların dikkati iş gereksinimlerinden bilgi gereksinimlerine geçer.

Veri hazırlama ve işleme aşaması, biriken verilerin toplanması, işlenmesi ve temizlenmesini içerir. Bu aşamanın önemli kısımlarından biri, ihtiyacınız olan verilerin gerçekten işlenmek üzere sizin için hazır olduğundan emin olmaktır. Veri hazırlama aşamasının en erken adımı, değerli bilgileri toplamak ve bir iş ekosisteminde veri analitiği yaşam döngüsüne devam etmektir. Veriler aşağıdaki yöntemler kullanılarak toplanır:

• Veri Toplama: Dış kaynaklardan bilgi toplama.

• Veri Girişi: İşletme içinde dijital sistemler veya manuel veri girişi teknikleri kullanılarak güncel veri noktalarının formüle edilmesi.

• Sinyal Alımı: Kontrol sistemleri ve Nesnelerin İnterneti gibi dijital cihazlardan bilgi yakalama.

Okuyun: Veri Analitiğine Karşı Veri Bilimi

Aşama 3: Bir Model Tasarlayın

İş hedeflerinizi belirledikten ve çok sayıda veri (yapılandırılmış, yapılandırılmamış veya yarı yapılandırılmış) topladıktan sonra, hedefe ulaşmak için verileri kullanan bir model oluşturmanın zamanı geldi.

Sisteme veri yüklemek ve onu incelemeye başlamak için kullanılabilecek birkaç teknik vardır:

• ETL (Ayıkla, Dönüştür ve Yükle), verileri bir sanal alana yüklemeden önce bir dizi iş kuralı kullanarak dönüştürür.

• ELT (Çıkar, Yükle ve Dönüştür) önce ham verileri sanal alana yükler ve ardından dönüştürür.

• ETLT (Extract, Transform, Load, Transform) bir karışımdır; iki dönüşüm seviyesi vardır.

Bu adım, sonraki aşamada modeli oluşturmak için yöntemleri, teknikleri ve iş akışını belirlemek için ekip çalışmasını da içerir. Modelin oluşturulması, temel değişkenleri seçmek ve sonunda uygun bir model bulmak için veri noktaları arasındaki ilişkinin tanımlanmasıyla başlar.

4. Aşama: Model Oluşturma

Veri analitiği mimarisinin bu adımı, test, eğitim ve üretim amaçları için veri setleri geliştirmeyi içerir. Veri analitiği uzmanları, bir önceki adımda tasarladıkları modeli titizlikle oluşturur ve çalıştırır. Modeli oluşturmak ve yürütmek için karar ağaçları, regresyon teknikleri (lojistik regresyon) ve sinir ağları gibi araçlara ve çeşitli tekniklere güvenirler. Uzmanlar, modelin veri kümelerine karşılık gelip gelmediğini gözlemlemek için modelin bir deneme çalıştırmasını da gerçekleştirir.

Ödeme: Hindistan'da Veri Analisti Maaşı

Aşama 5: Sonuç İletişimi ve Yayınlama

1. aşamada işletmeniz için belirlediğiniz hedefi hatırlıyor musunuz? Şimdi, bir önceki aşamada gerçekleştirdiğiniz testlerin bu kriterleri karşılayıp karşılamadığını kontrol etme zamanı.

İletişim adımı, proje sonuçlarının başarılı mı yoksa başarısız mı olduğunu belirlemek için büyük paydaşlarla işbirliği ile başlar. Proje ekibinin, analizin temel bulgularını belirlemesi, sonuçla ilişkili iş değerini ölçmesi ve sonuçları özetlemek ve paydaşlara iletmek için bir anlatı üretmesi gerekmektedir.

Aşama 6: Etkinliğin Ölçülmesi

Veri analitiği yaşam döngünüz bir sonuca varırken, son adım paydaşlara önemli bulgular, kodlama, brifingler, teknik belgeler/belgeler içeren ayrıntılı bir rapor sunmaktır.

Ek olarak, analizin etkinliğini ölçmek için veriler sandbox'tan canlı bir ortama taşınır ve sonuçların beklenen iş hedefine uyup uymadığını gözlemlemek için izlenir. Bulgular amaca uygunsa, raporlar ve sonuçlar kesinleşir. Ancak, sonucun 1. aşamada belirtilen niyetten saptığını varsayalım. Girişinizi değiştirmek ve farklı bir çıktı almak için veri analitiği yaşam döngüsünde önceki aşamalardan herhangi birine geri dönebilirsiniz.

Ayrıca Okuyun: Veri Analitiği Proje Fikirleri

Çözüm

Veri analitiği yaşam döngüsü , iş hedefleri için bilginin nasıl yaratıldığını, toplandığını, işlendiğini, kullanıldığını ve analiz edildiğini tanımlayan altı temel aşamadan oluşan döngüsel bir süreçtir. Bununla birlikte, veri analitiği mimarisi için standart bir aşama kümesine sahip olmanın belirsizliği , bilgi ile çalışırken veri uzmanlarını rahatsız ediyor. Ancak bir iş hedefinin haritasını çıkarmanın ve onlara ulaşmak için çalışmanın ilk adımı, geri kalan aşamaların çizilmesine yardımcı olur.

upGrad'ın IIIT-B ile birlikte Veri Biliminde Yönetici PG Programı ve İş Analitiği sertifikası, veri analitiği mimarisinin tüm bu aşamalarını kapsar . Program, çeşitli vaka çalışmaları ve örneklerle profesyonel ve endüstri uygulamaları ve 1'e 1 mentorluk hakkında ayrıntılı bilgi sunar. Acele edin ve şimdi kaydolun!