شرح دورة حياة تحليلات البيانات

يدعم التوسع الرقمي عبر الأنظمة الأساسية التخصيص والتخصيص لإضافة قيمة إلى خدمة العملاء مع عدم الاعتراف بالتراكم الهائل للبيانات الضخمة في كل حساب تفاعل. يؤدي الاستهلاك الرقمي المتسق إلى توليد بيانات متسقة بنفس القدر ، والتي تكتسبها المؤسسات لإضفاء قيمة على أعمالها.

على الرغم من توسيع المعلومات القيمة ، تخيل الغوص في بحر من البيانات للعثور على جوانب مفيدة دون أي استراتيجية أو أداة فريدة لتحقيق ذلك؟ ليس بهذه السهولة ، ولكن هذا هو المكان الذي تعمل فيه دورة حياة تحليلات البيانات. تمامًا مثل دورة حياة علم البيانات التي تعمل على تنقية البيانات ونمذجتها ، تساعد دورة حياة تحليلات البيانات المؤسسات في تبسيط العمل من خلال عملية البيانات الضخمة لاستخراج رؤى ذات مغزى من مجموعات البيانات غير المنظمة.

تعلم علم البيانات لتتفوق على منافسيك

تنقسم دورة حياة تحليلات البيانات إلى ست خطوات ، ولكن أولاً ، دعنا نتعرف على المزيد حول تحليلات البيانات!

ما هي تحليلات البيانات؟

تعد تحليلات البيانات سلاحًا ضروريًا يساعد علم البيانات في العمل من خلال البيانات غير المهيكلة باستخدام خطوات مختلفة. يستخدم التحليل الحسابي المنهجي لتفسير البيانات والعثور على الأنماط والشذوذ بناءً على المعلومات المحتوية. يتم تقييم هذه الأنماط وتنظيفها بشكل أكبر لرسم قاعدة بيانات منظمة وجني قيم بيانات ثاقبة من الهيكل.

تعد تحليلات البيانات جزءًا ضروريًا من علم البيانات. يساعد الشركات والمؤسسات في استخدام البيانات التي تم إنشاؤها لعملية اتخاذ القرار ، وهي أداة لتحسين عملهم من خلال تقليل الموارد لتحقيق نتائج فعالة. من ناحية أخرى ، تمكّن مجموعات البيانات الموثوقة من أجل الكفاءة المؤسسات من إجراء تنبؤات قائمة على الإحصائيات لتحديد الأهداف المستقبلية.

باستخدام هذه الخطوات الست ، دعنا نتعلم المزيد حول كيفية عمل تحليلات البيانات من خلال البيانات غير المنظمة!

دورة حياة تحليلات البيانات

هذه المنهجية خطوة بخطوة فعالة في دورة حياة تحليلات البيانات لإدارة مشاريع تحليل البيانات الحقيقية. يمكن أن يساعد في تنظيم ميزات البيانات ومعالجتها من خلال خارطة طريق منظمة. كل مرحلة مهمة لإعطاء البيانات اتجاه واستخدامها لاتخاذ قرارات تجارية قيمة. من خلال التحليل الصحيح ، يمكن للمحللين تقييم ما إذا كان عليهم المضي قدمًا في الخطط الموجودة مسبقًا أو الاستفادة من نهج استراتيجي جديد. فيما يلي جميع المراحل الست لدورة حياة تحليلات البيانات.

المرحلة 1: الاكتشاف

كنقطة انطلاق لدورة حياة تحليلات البيانات ، تعمل المرحلة كقاعدة للحصول على المعلومات وتقييم الموارد المتاحة وتحديد مجال الأعمال والعثور على العيوب في استراتيجيات العمل لاستهدافها في فرضية منظمة واختبارها مع المشروع. يتطلب الجانب الأكثر أهمية في هذه المرحلة قدرًا كبيرًا من المعلومات ذات الصلة.

نظرًا لأن فريق تحليل البيانات يعمل من خلال المشروع والخطة ، فإنهم يعملون على تطوير فهم متعمق للسياق لفهم الأخطاء المحتملة. إذا كنت تعمل في مشروع لخدمة العملاء ، فقم بتحليل الطلب والعثور على النقاط المفقودة في المشروع من خلال عملية التأطير. قم بتحليل هذه النقاط بشكل أكبر لإنشاء فرضيات أولية لتحديد الفشل أو النتيجة الإيجابية للمشروع.

المرحلة الثانية: تحضير البيانات

تشير مرحلة إعداد البيانات إلى عملية جمع البيانات لإعدادها لمزيد من الخطوات التي تشمل التقييم والتكييف ، وبعد ذلك يمكن تمديدها إلى عملية بناء النموذج للمشروع. تستخدم عملية جمع البيانات مصادر متنوعة تشمل الإدخال اليدوي ، أو المصادر الخارجية ، أو أبرزها ، الأجهزة الرقمية مثل الأجهزة التي تعتمد على إنترنت الأشياء. يتيح إعداد البيانات الحصول على معلومات مهمة من خلال الأطر الزمنية والموارد المقيدة بحيث يمكن للمحللين تحديد أدوات عملية بناء النماذج.

تحقق من برامجنا في الولايات المتحدة - علوم البيانات

المرحلة 3: نموذج التخطيط

تؤكد خطوة تخطيط النموذج على تحليل جودة البيانات واستخدام صندوق الحماية التحليلي لتخزين وتقييم مجموعات البيانات الكبيرة واختيار النموذج المناسب للمشروع. صندوق الحماية التحليلي عبارة عن بيئة تحتوي على جزء من بنية بحيرة البيانات الكلية المستخدمة لمعالجة كميات كبيرة من البيانات. يمكن معالجة البيانات الضخمة وبيانات الويب وبيانات الوسائط الاجتماعية بكفاءة خلال مدة محدودة باستخدام الأدوات المطلوبة ضمن صندوق الحماية للتحليلات.

تتم معالجة تخطيط النموذج في ظل وجود صندوق حماية للتحليلات حيث ينفذ الفريق تحميل البيانات من خلال ثلاث خطوات.

• ETL (Extract Transform Load): يتطلب تحويل البيانات للامتثال لقواعد العمل قبل التحميل في وضع الحماية.
• ELT (Extract Load Transform): يتطلب تحميل البيانات في صندوق الحماية قبل تحويلها وفقًا للقواعد المحددة.
• ETLT (استخراج تحويل حمل التحويل): يجمع بين العمليتين المذكورتين ويتألف من مستويين من التحويل.

يقوم الفريق أيضًا بتحليل البيانات لتقييم المتغيرات لتصنيف البيانات وإيجاد تناقضات للتحسينات مثل القيم غير المنطقية أو القيم المكررة أو الأخطاء الإملائية. ينظف البيانات من أجل معالجة البيانات بشكل أكثر سلاسة للخطوات التالية في عملية بناء النموذج.

المرحلة 4: نموذج البناء

يتم إنشاء مجموعات البيانات في هذه المرحلة للتحليل والاختبار والتدريب لإنشاء نماذج وتنفيذها بناءً على الهيكل والتقييمات المخطط لها. يتم تشغيل النموذج المطور في إطار عملية نشر متكررة لتقييم ما إذا كان النموذج يلبي أهداف العمل المخطط لها في مشاريع الوقت الفعلي أم لا. على الرغم من أنه يمكن تجميع العملية في حالة واحدة ، إلا أن التغييرات المتسقة للعميل غالبًا ما تحولها إلى عملية متكررة.

نظرًا لأن العملية تتطلب تجارب شاملة لتحقيق الأداء الأمثل ، يتم أيضًا نشر طرق النمذجة الإحصائية مثل أشجار القرار والشبكات العصبية وتقنيات الانحدار ونمذجة الغابة العشوائية على النماذج لمقارنة جودة النموذج والأداء. غالبًا ما يتعين على المحللون تشغيل متغيرات نموذجية متعددة في وقت واحد في مشاريع مختلفة لمقارنة الكفاءة وتوسيع أفضل النتائج.

المرحلة 5: نتيجة الاتصال

تتطلب مرحلة الاتصال من المحللين الآن إشراك العملاء وأصحاب المصلحة بشكل فعال في المشروع وتحليل تعقيدات النموذج ومتطلباته وما إذا كان النموذج الذي تم إنشاؤه يحقق النجاح أم لا. تتطلب المرحلة من المحللين الحفاظ على اتصال إعلامي يوسع جميع التفاصيل والنتائج المحتملة للتحليل ، وقيمة الأعمال التي يتم دعمها أثناء إنشاء النموذج ، وملخص المشروع بشكل عام.

قد لا ينتهي المشروع هنا وسيتطلب من المحللين إجراء العديد من التغييرات حسب توجيهات العملاء إذا وجد أنها تحتوي على أي تناقضات. ومع ذلك ، فإن حل المشكلات أمر حتمي في تلبية متطلبات العميل. يجب أن يوضح المحللون العملية بأكبر قدر ممكن من الطلاقة والتفصيل لتقديم أي معلومات ممكنة.

المرحلة 6: التفعيل

تشير الخطوة إلى إجراء تحليل نهائي واحد على المشروع وإعداد تقرير مفصل عن النتائج الرئيسية ، والرموز ، والإيجاز ، والمستندات الأخرى لتوسيعها إلى أصحاب المصلحة في السلطة. أنشأ المحللون أيضًا مشروعًا تجريبيًا للتشغيل في ظل بيئة منظمة وتقييم فعاليتها في بيئة في الوقت الفعلي تقريبًا.

تتم مراقبة المشروع لمعرفة ما إذا كان يتوافق مع الأهداف المقترحة ويقدمها. في حالة حدوث أخطاء ، يعود المحللون إلى الوراء في المراحل لإجراء تغييرات. إذا نجح النموذج في تحقيق النتائج المرجوة ، فسيتم تمديد المشروع ليعمل في بيئة حية.

عزز رحلة علوم البيانات الخاصة بك بشهادة متقدمة

هل أنت مهتم بمعرفة المزيد عن علوم البيانات والتحليلات؟ توجه إلى برنامج upGrad المتقدم للشهادة في علوم البيانات من IIIT-Bangalore لبدء رحلتك في علم البيانات!

تم تصميم البرنامج خصيصًا للمبتدئين في الهندسة ، ومتخصصي تكنولوجيا المعلومات ، ومديري المبيعات ، وأفراد التجارة الإلكترونية لتعزيز مهاراتهم في تحليل البيانات للمضي قدمًا في سوق علوم البيانات. تجمع الدورة بين المهارات الأساسية الإحصائية وبرمجة Python مع SQL المتقدمة والتحليلات التنبؤية والتصور لفهم وإنشاء نماذج علوم البيانات باستخدام خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة.

يجب أن يكون لدى الصناعة المتطورة ذات النمو المرتفع المحتمل أفرادًا يتمتعون بمهارات ذات صلة بالصناعة ، وستزود هذه الدورة المتعلمين بمناهجها الديناميكية. يتلقى المتعلمون مزيدًا من المساعدة على منصة upGrad مع دعم وظيفي 360 درجة ، وتوافر دعم الطلاب على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع ، والتعليم من خبراء الصناعة الرائدين.

سجل الآن لجني أفضل ما في هذه الدورة!

استنتاج

دورة حياة تحليلات البيانات هي عملية موجهة نحو التفاصيل للغاية تستخدم ست مراحل متعمقة لتقييم وإعداد البيانات لنشر نماذج جيدة التنظيم. يمكن أن تساعد معرفة تطلعات المشروع وأهداف العمل المحللين في العثور على اتجاه لعملية تحليل البيانات الخاصة بهم. كمحلل ، تأكد من الفكرة الصحيحة لمطالب العميل بوضع مواردك المتاحة في قائمة الانتظار واستخدامها لتحقيق النتائج وتحقيق النتائج المطلوبة.