Data Analytics-Lebenszyklus erklärt

Die digitale Expansion über Plattformen hinweg unterstützt die Personalisierung und Anpassung, um den Kundenservice aufzuwerten, ohne die massive Anhäufung von Big Data in jedem Interaktionskonto zu berücksichtigen. Konsequenter digitaler Konsum führt zu einer ebenso konsistenten Datengenerierung, die Unternehmen erwerben, um Mehrwert für ihr Unternehmen zu schaffen.

Obwohl Sie wertvolle Informationen erweitern, stellen Sie sich vor, in ein Meer von Daten einzutauchen, um vorteilhafte Aspekte zu finden, ohne eine einzigartige Strategie oder ein Werkzeug, um es zu schaffen? Gar nicht so einfach, aber hier funktioniert der Datenanalyse-Lebenszyklus. Genauso wie der Data-Science-Lebenszyklus dazu dient, Daten zu bereinigen und zu modellieren, hilft der Data Analytics-Lebenszyklus Organisationen dabei, die Arbeit durch den Big-Data-Prozess zu vereinfachen, um aussagekräftige Erkenntnisse aus unstrukturierten Datensätzen zu gewinnen.

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Der Lebenszyklus der Datenanalyse ist in sechs Schritte unterteilt, aber lassen Sie uns zuerst mehr über die Datenanalyse erfahren!

Was ist Datenanalyse?

Die Datenanalyse ist eine unverzichtbare Waffe, die die Datenwissenschaft bei der Bearbeitung unstrukturierter Daten in verschiedenen Schritten unterstützt. Es verwendet systematische Computeranalysen, um Daten zu interpretieren und Muster und Anomalien basierend auf enthaltenen Informationen zu finden. Diese Muster werden weiter ausgewertet und bereinigt, um eine strukturierte Datenbank zu erstellen und aus der Struktur aufschlussreiche Datenwerte zu gewinnen.

Datenanalyse ist ein notwendiger Teil der Datenwissenschaft. Es unterstützt Unternehmen und Organisationen dabei, generierte Daten für ihren Entscheidungsprozess zu nutzen, ein Werkzeug, um ihre Arbeit durch reduzierte Ressourcen für effiziente Ergebnisse zu verbessern. Andererseits ermöglichen zuverlässige Datensätze für die Effizienz Organisationen auch, statistikbasierte Vorhersagen zu treffen, um zukünftige Ziele festzulegen.

Lassen Sie uns anhand dieser sechs Schritte mehr darüber erfahren, wie Datenanalyse durch unstrukturierte Daten funktioniert!

Der Data Analytics-Lebenszyklus

Diese schrittweise Methodik ist für den Datenanalyse-Lebenszyklus effizient, um echte Datenanalyseprojekte zu verwalten. Es kann helfen, Datenmerkmale und ihre Verarbeitung durch eine strukturierte Roadmap zu organisieren. Jede Phase ist wichtig, um Daten eine Richtung zu geben und sie zu nutzen, um wertvolle Geschäftsentscheidungen zu treffen. Mit der richtigen Analyse können Analysten beurteilen, ob sie mit den bereits bestehenden Plänen fortfahren oder einen neuen strategischen Ansatz nutzen sollten. Hier sind alle sechs Phasen des Datenanalyse-Lebenszyklus aufgeführt.

Stufe 1: Entdeckung

Als Ausgangspunkt des Datenanalyse-Lebenszyklus dient die Phase als Basis, um Informationen zu erhalten, verfügbare Ressourcen zu bewerten, die Geschäftsdomäne zu definieren und Fehler in den Geschäftsstrategien zu finden, um sie in einer kuratierten Hypothese anzusprechen und mit dem Projekt zu testen. Der wichtigste Aspekt dieser Phase erfordert eine erhebliche Menge an relevanten Informationen.

Während das Datenanalyseteam das Projekt und den Plan durcharbeitet, arbeitet es daran, ein tiefes Verständnis des Kontexts zu entwickeln, um mögliche Fehler zu verstehen. Wenn Sie an einem Projekt arbeiten, um Kunden zu dienen, analysieren Sie die Nachfrage und finden Sie fehlende Punkte im Projekt durch den Rahmenprozess. Analysieren Sie diese Punkte weiter, um erste Hypothesen zu erstellen, um das Scheitern oder den günstigen Ausgang des Projekts zu bestimmen.

Stufe 2: Datenvorbereitung

Die Datenvorbereitungsphase bezieht sich auf den Prozess des Sammelns von Daten, um sie für weitere Schritte vorzubereiten, einschließlich Auswertung und Konditionierung, wonach sie auf den Modellerstellungsprozess für das Projekt ausgedehnt werden können. Der Datenerfassungsprozess verwendet verschiedene Quellen, darunter manuelle Eingaben, externe Quellen oder, am bekanntesten, digitale Geräte wie IoT-gesteuerte Geräte. Die Datenvorbereitung ermöglicht wichtige Informationen durch restriktive Zeitrahmen und Ressourcen, sodass Analysten Werkzeuge für den Modellerstellungsprozess identifizieren können.

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Stufe 3: Modellplanung

Der Modellplanungsschritt betont die Analyse der Datenqualität und die Verwendung einer Analyse-Sandbox, um große Datensätze zu speichern und zu bewerten und das geeignete Modell für das Projekt auszuwählen. Eine analytische Sandbox ist eine Umgebung, die einen Teil der gesamten Data Lake-Architektur enthält, die zur Verarbeitung großer Datenmengen verwendet wird. Big Data, Webdaten und Social-Media-Daten können mit den erforderlichen Tools in der Analytics-Sandbox innerhalb einer begrenzten Dauer effizient verarbeitet werden.

Die Modellplanung wird in Gegenwart einer Analyse-Sandbox verarbeitet, in der das Team das Laden von Daten in drei Schritten ausführt.

• ETL (Extract Transform Load): Erfordert eine Datentransformation, um Geschäftsregeln einzuhalten, bevor sie in die Sandbox geladen werden.
• ELT (Extract Load Transform): Erfordert, dass die Daten in die Sandbox geladen werden, bevor sie gemäß den festgelegten Regeln transformiert werden.
• ETLT (Extract Transform Load Transform): Kombiniert die beiden genannten Verfahren und umfasst zwei Transformationsstufen.

Das Team analysiert die Daten weiter, um die Variablen auszuwerten, um Daten zu kategorisieren und Inkonsistenzen für Verbesserungen wie unlogische Werte, doppelte Werte oder Rechtschreibfehler zu finden. Es bereinigt Daten für eine reibungslosere Datenverarbeitung für die nächsten Schritte im Modellerstellungsprozess.

Stufe 4: Modellbau

In dieser Phase werden Datensätze zum Analysieren, Testen und Trainieren erstellt, um Modelle basierend auf der geplanten Struktur und den Bewertungen weiter zu erstellen und auszuführen. Das entwickelte Modell wird in einem sich wiederholenden Bereitstellungsprozess ausgeführt, um zu bewerten, ob das Modell die geplanten Geschäftsziele in Echtzeitprojekten erfüllt oder nicht. Obwohl der Prozess in einer einzigen Instanz kompiliert werden kann, wird er durch konsistente Client-Änderungen oft zu einem sich wiederholenden Prozess.

Da der Prozess für eine optimale Leistung gründliche Versuche erfordert, werden auch statistische Modellierungsmethoden wie Entscheidungsbäume, neuronale Netze, Regressionstechniken und Random-Forest-Modellierung auf die Modelle angewendet, um die Modellqualität und -leistung zu vergleichen. Analysten müssen häufig mehrere Modellvarianten gleichzeitig in verschiedenen Projekten ausführen, um die Effizienz zu vergleichen und die besten Ergebnisse zu erzielen.

Stufe 5: Kommunikationsergebnis

Die Kommunikationsphase fordert von den Analysten nun, die Kunden und Stakeholder aktiv in das Projekt einzubeziehen und die Feinheiten des Modells, seine Anforderungen und den Erfolg des etablierten Modells zu analysieren. In dieser Phase müssen die Analysten eine informative Kommunikation führen, die alle möglichen Details und Ergebnisse der Analyse, den während der Modellerstellung aufrechterhaltenen Geschäftswert und eine Gesamtprojektzusammenfassung enthält.

Das Projekt endet möglicherweise nicht hier und würde Analysten erfordern, mehrere Änderungen gemäß den Anweisungen des Kunden vorzunehmen, wenn festgestellt wird, dass sie Inkonsistenzen enthalten. Die Problemlösung ist jedoch unerlässlich, um die Anforderungen des Kunden zu erfüllen. Analysten müssen den Prozess so fließend und detailliert wie möglich artikulieren, um alle möglichen Informationen bereitzustellen.

Stufe 6: Operationalisieren

Der Schritt bezieht sich auf die Durchführung einer abschließenden Analyse des Projekts und die Erstellung eines detaillierten Berichts über die wichtigsten Ergebnisse, Kodizes, Briefings und andere Dokumente, um ihn an die Interessengruppen der Behörden weiterzugeben. Analysten richteten außerdem ein Pilotprojekt ein, das in einer regulierten Umgebung ausgeführt werden sollte, und bewerteten seine Wirksamkeit nahezu in Echtzeit.

Das Projekt wird überwacht, um festzustellen, ob es die vorgeschlagenen Ziele erfüllt und Ergebnisse liefert. Wenn Fehler auftreten, kehren die Analysten in den Phasen zurück, um Änderungen vorzunehmen. Wenn das Modell erfolgreich die gewünschten Ergebnisse liefert, wird das Projekt erweitert, um in einer Live-Umgebung ausgeführt zu werden.

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Fazit

Der Datenanalyse-Lebenszyklus ist ein sehr detailorientierter Prozess, der sechs gründliche Phasen der Bewertung und Aufbereitung von Daten umfasst, um gut strukturierte Modelle bereitzustellen. Die Kenntnis der Projektziele und Geschäftsziele kann Analysten dabei helfen, eine Richtung für ihren Datenanalyseprozess zu finden. Stellen Sie als Analyst sicher, dass Sie die richtige Vorstellung von Kundenanforderungen haben, um Ihre verfügbaren Ressourcen in die Warteschlange zu stellen, und nutzen Sie sie, um die Ergebnisse zu ermitteln und die erforderlichen Ergebnisse zu erzielen.