データ分析ライフサイクルの説明

プラットフォーム間のデジタル拡張は、顧客サービスに価値を付加するためのパーソナライゼーションとカスタマイズを支持しますが、各インタラクション アカウントに膨大な量のビッグ データが蓄積されていることを認識していません。 一貫したデジタル消費は、同様に一貫したデータ生成につながり、組織はそれを取得してビジネスに価値をもたらします。

貴重な情報を拡張する一方で、有益な側面を見つけるためにデータの海に飛び込むことを想像してみてください。独自の戦略やツールを使用する必要はありません。 それほど簡単ではありませんが、これがデータ分析のライフサイクルが機能する場所です。 データ サイエンス ライフサイクルがデータのクレンジングとモデル化に機能するのと同じように、データ分析ライフサイクルは、組織が非構造化データ セットから有意義な洞察を抽出するためのビッグ データ プロセスの作業を簡素化するのに役立ちます。

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データ分析のライフサイクルは 6 つのステップに分かれていますが、まずはデータ分析について詳しく見ていきましょう。

データ分析とは

データ分析は、さまざまな手順を使用して非構造化データを操作するデータ サイエンスを支援する不可欠な武器です。 体系的な計算分析を使用してデータを解釈し、含まれている情報に基づいてパターンと異常を見つけます。 これらのパターンはさらに評価およびクレンジングされ、構造化されたデータベースが作成され、構造から洞察に富んだデータ値が取得されます。

データ分析は、データ サイエンスの必要な部分です。 企業や組織が生成されたデータを意思決定プロセスに使用するのを支援します。これは、リソースを削減して作業を改善し、効率的な結果を得るツールです。 一方で、効率化のための信頼できるデータ セットにより、組織は統計に基づいた予測を行い、将来の目標を設定することもできます。

これらの 6 つのステップを使用して、非構造化データを通じてデータ分析がどのように機能するかについて詳しく学びましょう。

データ分析のライフサイクル

この段階的な方法論は、実際のデータ分析プロジェクトを管理するためのデータ分析ライフサイクルにとって効率的です。 構造化されたロードマップを通じて、データ機能とその処理を整理するのに役立ちます。 データに方向性を与え、それを使用して価値のあるビジネス上の意思決定を行うには、各段階が重要です。 アナリストは、正しい分析を使用して、既存の計画を進めるか、新しい戦略的アプローチを活用するかを評価できます。 以下は、データ分析ライフサイクルの 6 つの段階すべてです。

ステージ 1: 発見

データ分析ライフサイクルの開始点として、このステージは、情報を取得し、利用可能なリソースを評価し、ビジネス ドメインを定義し、ビジネス戦略の欠陥を見つけてキュレートされた仮説でそれらをターゲットにし、プロジェクトでテストするためのベースとして機能します。 この段階の最も重要な側面には、大量の関連情報が必要です。

データ分析チームは、プロジェクトと計画に取り組む際に、発生する可能性のあるバグを理解するためにコンテキストを深く理解することに取り組みます。 クライアントにサービスを提供するプロジェクトに取り組んでいる場合は、フレーミング プロセスを通じて需要を分析し、プロジェクトの不足点を見つけます。 これらの点をさらに分析して、プロジェクトの失敗または好ましい結果を判断するための初期仮説を作成します。

ステージ 2: データ準備

データ準備段階とは、データを収集して、評価や条件付けを含む次のステップのためにデータを準備するプロセスを指し、その後、プロジェクトのモデル構築プロセスに拡張できます。 データ収集プロセスでは、手動入力、外部ソース、または IoT 駆動型デバイスなどの最も有名なデジタル デバイスを含むさまざまなソースが使用されます。 データ準備は、アナリストがモデル構築プロセス ツールを識別できるように、限られた時間枠とリソースを通じて重要な情報を有効にします。

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ステージ 3: モデルの計画

モデル計画のステップでは、データ品質の分析と、分析サンドボックスを使用した大規模なデータ セットの保存と評価、およびプロジェクトに適したモデルの選択に重点が置かれます。 分析サンドボックスは、大量のデータを処理するために使用される全体的なデータ レイク アーキテクチャの一部を含む環境です。 ビッグ データ、Web データ、およびソーシャル メディア データはすべて、分析サンドボックスの下で必要なツールを使用して、限られた期間内で効率的に処理できます。

モデルの計画は、チームが 3 つのステップでデータの読み込みを実行する分析サンドボックスの存在下で処理されます。

• ETL (Extract Transform Load): サンドボックスにロードする前に、ビジネス ルールに準拠するためにデータ変換が必要です。
• ELT (Extract Load Transform): 設定されたルールに従ってデータを変換する前に、データをサンドボックスにロードする必要があります。
• ETLT (Extract Transform Load Transform): 上記の 2 つのプロセスを組み合わせ、2 つの変換レベルで構成されます。

チームはさらにデータを分析して変数を評価し、データを分類して、非論理的な値、重複する値、またはスペルミスなどの改善のための矛盾を見つけます。 モデル構築プロセスの次のステップのために、よりスムーズなデータ処理に向けてデータをクレンジングします。

ステージ 4: モデル構築

この段階でデータセットが構築され、分析、テスト、トレーニングが行われ、計画された構造と評価に基づいてモデルがさらに作成および実行されます。 開発されたモデルは、反復的な展開プロセスの下で実行され、モデルがリアルタイム プロジェクトで計画されたビジネス目標を満たしているかどうかが評価されます。 プロセスは 1 つのインスタンスでコンパイルできますが、一貫したクライアントの変更により、プロセスが反復的なプロセスになることがよくあります。

このプロセスでは最適なパフォーマンスを得るために徹底的な試行が必要になるため、モデルの品質とパフォーマンスを比較するために、決定木、ニューラル ネットワーク、回帰手法、ランダム フォレスト モデリングなどの統計モデリング手法もモデルに展開されます。 アナリストは、多くの場合、効率を比較して最良の結果を拡張するために、異なるプロジェクトで複数のモデル バリアントを同時に実行する必要があります。

ステージ 5: 通信結果

コミュニケーション段階では、アナリストはクライアントや利害関係者をプロジェクトに積極的に参加させ、モデルの複雑さとその要件を分析し、確立されたモデルが成功するかどうかを分析する必要があります。 この段階では、アナリストは、分析のすべての可能な詳細と結果、モデル作成中に支持されたビジネス価値、およびプロジェクト全体の要約を拡張する有益なコミュニケーションを維持する必要があります。

プロジェクトはここで終了しない可能性があり、矛盾が含まれていることが判明した場合、アナリストはクライアントの指示に従っていくつかの変更を加える必要があります。 ただし、クライアントの要求に応えるには、問題の解決が不可欠です。 アナリストは、可能な限り情報を提供するために、プロセスをできるだけ流暢かつ詳細に説明する必要があります。

ステージ 6: 運用化

このステップでは、プロジェクトに関する 1 つの最終分析を実行し、主要な調査結果、コード、ブリーフィング、およびその他のドキュメントに関する詳細なレポートを準備して、それを当局の利害関係者に提供することを指します。 アナリストはさらに、規制環境下で実行するパイロット プロジェクトを設定し、ほぼリアルタイムの環境でその有効性を評価します。

プロジェクトは、提案された目的に従って結果を提供するかどうかを確認するために監視されます。 エラーが発生した場合、アナリストはステージに戻って変更を加えます。 モデルが目的の結果を正常に提供する場合、プロジェクトはライブ環境で実行するように拡張されます。

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結論

データ分析ライフサイクルは非常に詳細指向のプロセスであり、データを評価して準備する 6 つの詳細な段階を使用して、適切に構造化されたモデルを展開します。 プロジェクトの抱負とビジネス目標を知ることは、アナリストがデータ分析プロセスの方向性を見つけるのに役立ちます。 アナリストとして、利用可能なリソースをキューに入れ、それらを使用して調査結果を作成し、必要な結果を達成するというクライアントの要求を正しく理解してください。