Explicación del ciclo de vida del análisis de datos

La expansión digital entre plataformas respalda la personalización y la personalización para agregar valor al servicio al cliente sin reconocer la acumulación masiva de grandes datos en cada cuenta de interacción. El consumo digital consistente conduce a una generación de datos igualmente consistente, que las organizaciones adquieren para aportar valor a sus negocios.

Aunque amplía información valiosa, ¿imagínese sumergirse en un mar de datos para encontrar aspectos beneficiosos sin ninguna estrategia o herramienta única para lograrlo? No es tan fácil, pero aquí es donde funciona el ciclo de vida del análisis de datos. Al igual que el ciclo de vida de la ciencia de datos funciona para limpiar y modelar datos, el ciclo de vida de análisis de datos ayuda a las organizaciones a simplificar el trabajo a través del proceso de big data para extraer información significativa de conjuntos de datos no estructurados.

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El ciclo de vida del análisis de datos se divide en seis pasos, pero primero, ¡obtengamos más información sobre el análisis de datos!

¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos es un arma imperativa que ayuda a la ciencia de datos a trabajar con datos no estructurados utilizando diferentes pasos. Utiliza análisis computacional sistemático para interpretar datos y encontrar patrones y anomalías en función de la información que contiene. Estos patrones se evalúan y limpian aún más para dibujar una base de datos estructurada y obtener valores de datos perspicaces de la estructura.

El análisis de datos es una parte necesaria de la ciencia de datos. Ayuda a las empresas y organizaciones a utilizar los datos generados para su proceso de toma de decisiones, una herramienta para mejorar su trabajo mediante la reducción de recursos para obtener resultados eficientes. Por otro lado, los conjuntos de datos confiables para la eficiencia también permiten a las organizaciones hacer predicciones basadas en estadísticas para establecer metas futuras.

Usando estos seis pasos, aprendamos más sobre cómo funciona el análisis de datos a través de datos no estructurados.

El ciclo de vida del análisis de datos

Esta metodología paso a paso es eficiente para el ciclo de vida de análisis de datos para gestionar proyectos de análisis de datos reales. Puede ayudar a organizar las características de los datos y su procesamiento a través de una hoja de ruta estructurada. Cada etapa es importante para dar una dirección a los datos y usarlos para tomar decisiones comerciales valiosas. Con el análisis correcto, los analistas pueden evaluar si seguir adelante con los planes preexistentes o aprovechar un nuevo enfoque estratégico. Aquí están las seis etapas del ciclo de vida del análisis de datos.

Etapa 1: Descubrimiento

Como punto de partida del ciclo de vida del análisis de datos, la etapa sirve como base para obtener información, evaluar los recursos disponibles, definir el dominio comercial y encontrar fallas en las estrategias comerciales para enfocarlas en una hipótesis curada y probar con el proyecto. El aspecto más importante de esta etapa requiere una cantidad significativa de información relevante.

A medida que el equipo de análisis de datos trabaja en el proyecto y el plan, trabaja en el desarrollo de una comprensión profunda del contexto para comprender posibles errores. Si trabaja en un proyecto para servir a los clientes, analice la demanda y encuentre los puntos que faltan en el proyecto a través del proceso de elaboración. Analice más estos puntos para crear hipótesis iniciales para determinar el fracaso o el resultado favorable del proyecto.

Etapa 2: Preparación de datos

La etapa de preparación de datos se refiere al proceso de recopilación de datos para prepararlos para los pasos posteriores que incluyen la evaluación y el acondicionamiento, después de lo cual se puede extender al proceso de construcción del modelo para el proyecto. El proceso de recopilación de datos utiliza diversas fuentes que incluyen entrada manual, fuentes externas o, la más destacada, dispositivos digitales como dispositivos controlados por IoT. La preparación de datos permite obtener información importante a través de marcos de tiempo y recursos restrictivos para que los analistas puedan identificar las herramientas del proceso de creación de modelos.

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Etapa 3: Planificación modelo

El paso de planificación del modelo enfatiza el análisis de la calidad de los datos y el uso de un entorno limitado de análisis para almacenar y evaluar grandes conjuntos de datos y elegir el modelo adecuado para el proyecto. Un sandbox analítico es un entorno que contiene parte de la arquitectura general del lago de datos que se utiliza para procesar grandes cantidades de datos. Big data, datos web y datos de redes sociales se pueden procesar de manera eficiente dentro de una duración limitada utilizando las herramientas necesarias en el entorno limitado de análisis.

La planificación del modelo se procesa bajo la presencia de un entorno limitado de análisis donde el equipo ejecuta la carga de datos a través de tres pasos.

• ETL (Extract Transform Load): requiere la transformación de datos para cumplir con las reglas comerciales antes de cargarlos en el entorno de pruebas.
• ELT (Extract Load Transform): requiere que los datos se carguen en el sandbox antes de transformarlos de acuerdo con las reglas establecidas.
• ETLT (Extraer Transformar Cargar Transformar): Combina los dos procesos mencionados y comprende dos niveles de transformación.

El equipo analiza aún más los datos para evaluar las variables para categorizar los datos y encontrar inconsistencias para las mejoras, como valores ilógicos, valores duplicados o errores ortográficos. Limpia los datos para lograr un procesamiento de datos más fluido para los siguientes pasos en el proceso de creación de modelos.

Etapa 4: Construcción de modelos

Los conjuntos de datos se crean en esta etapa para analizar, probar y capacitar para crear y ejecutar modelos basados ​​en la estructura y las evaluaciones planificadas. El modelo desarrollado se ejecuta bajo un proceso de implementación repetitivo para evaluar si el modelo satisface o no los objetivos comerciales planificados en proyectos en tiempo real. Aunque el proceso se puede compilar en una sola instancia, los cambios constantes del cliente a menudo lo convierten en un proceso repetitivo.

Dado que el proceso requiere pruebas exhaustivas para un rendimiento óptimo, también se implementan en los modelos métodos de modelado estadístico como árboles de decisión, redes neuronales, técnicas de regresión y modelado de bosque aleatorio para comparar la calidad y el rendimiento del modelo. Los analistas a menudo tienen que ejecutar múltiples variantes de modelos simultáneamente en diferentes proyectos para comparar la eficiencia y extender los mejores resultados.

Etapa 5: Resultado de la comunicación

La etapa de comunicación exige que los analistas ahora involucren activamente a los clientes y las partes interesadas en el proyecto y analicen las complejidades del modelo, sus requisitos y si el modelo establecido ofrece éxito o no. La etapa requiere que los analistas mantengan una comunicación informativa que extienda todos los detalles y hallazgos posibles del análisis, el valor comercial confirmado durante la creación del modelo y un resumen general del proyecto.

Es posible que el proyecto no termine aquí y requiera que los analistas realicen varios cambios según las indicaciones de los clientes si se encuentra que contiene alguna inconsistencia. Sin embargo, la resolución de problemas es imprescindible para cumplir con las demandas del cliente. Los analistas deben articular el proceso con la mayor fluidez y detalle posible para proporcionar cualquier información posible.

Etapa 6: Operacionalizar

El paso se refiere a realizar un análisis final del proyecto y preparar un informe detallado sobre los hallazgos clave, códigos, informes y otros documentos para extenderlo a las autoridades interesadas. Los analistas establecieron además un proyecto piloto para ejecutarse en un entorno regulado y evaluar su eficacia en un entorno casi en tiempo real.

El proyecto es monitoreado para ver si cumple y entrega resultados según los objetivos propuestos. Si se producen errores, los analistas retroceden en las etapas para realizar cambios. Si el modelo ofrece con éxito los resultados deseados, el proyecto se amplía para ejecutarse en un entorno real.

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Conclusión

El ciclo de vida del análisis de datos es un proceso muy orientado a los detalles que utiliza seis etapas detalladas de evaluación y preparación de datos para implementar modelos bien estructurados. Conocer las aspiraciones del proyecto y los objetivos comerciales puede ayudar a los analistas a encontrar una dirección para su proceso de análisis de datos. Como analista, asegúrese de tener la idea correcta de las demandas de los clientes para poner en cola sus recursos disponibles y utilizarlos para hacer los hallazgos y cumplir con los resultados requeridos.