Cycle de vie de l'analyse des données expliqué

L'expansion numérique sur toutes les plates-formes approuve la personnalisation et la personnalisation pour ajouter de la valeur au service client sans reconnaître l'accumulation massive de données volumineuses dans chaque compte d'interaction. Une consommation numérique cohérente conduit à une génération de données tout aussi cohérente, que les organisations acquièrent pour apporter de la valeur à leurs activités.

Bien qu'étendant des informations précieuses, imaginez-vous plonger dans une mer de données pour trouver des aspects bénéfiques sans stratégie ou outil unique pour passer au travers ? Pas si facile, mais c'est là que fonctionne le cycle de vie de l'analyse des données. Tout comme le cycle de vie de la science des données fonctionne pour nettoyer et modéliser les données, le cycle de vie de l'analyse des données aide les organisations à simplifier le travail à travers le processus du Big Data pour extraire des informations significatives à partir d'ensembles de données non structurés.

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Le cycle de vie de l'analyse de données est divisé en six étapes, mais d'abord, découvrons-en plus sur l'analyse de données !

Qu'est-ce que l'analyse de données ?

L'analyse de données est une arme impérative qui aide la science des données à travailler sur des données non structurées en utilisant différentes étapes. Il utilise une analyse informatique systématique pour interpréter les données et trouver des modèles et des anomalies en fonction des informations contenues. Ces modèles sont ensuite évalués et nettoyés pour créer une base de données structurée et extraire des valeurs de données pertinentes de la structure.

L'analyse de données est une partie nécessaire de la science des données. Il aide les entreprises et les organisations à utiliser les données générées pour leur processus de prise de décision, un outil pour améliorer leur travail grâce à des ressources réduites pour des résultats efficaces. D'autre part, des ensembles de données fiables pour l'efficacité permettent également aux organisations de faire des prévisions basées sur des statistiques pour fixer des objectifs futurs.

À l'aide de ces six étapes, apprenons-en plus sur le fonctionnement de l'analyse de données à travers des données non structurées !

Le cycle de vie de l'analyse des données

Cette méthodologie étape par étape est efficace pour le cycle de vie de l'analyse de données afin de gérer de vrais projets d'analyse de données. Il peut aider à organiser les fonctionnalités de données et leur traitement via une feuille de route structurée. Chaque étape est importante pour donner une direction aux données et les utiliser pour prendre de précieuses décisions commerciales. Avec l'analyse correcte, les analystes peuvent évaluer s'il convient de poursuivre les plans préexistants ou de tirer parti d'une nouvelle approche stratégique. Voici les six étapes du cycle de vie de l'analyse des données.

Étape 1 : Découverte

En tant que point de départ du cycle de vie de l'analyse des données, l'étape sert de base pour obtenir des informations, évaluer les ressources disponibles, définir le domaine d'activité et trouver des failles dans les stratégies commerciales pour les cibler dans une hypothèse organisée et tester avec le projet. L'aspect le plus important de cette étape nécessite une quantité importante d'informations pertinentes.

Au fur et à mesure que l'équipe d'analyse des données travaille sur le projet et le plan, elle travaille à développer une compréhension approfondie du contexte pour comprendre les bogues possibles. Si vous travaillez sur un projet pour servir des clients, analysez la demande et trouvez les points manquants dans le projet grâce au processus de cadrage. Analysez davantage ces points pour créer des hypothèses initiales afin de déterminer l'échec ou l'issue favorable du projet.

Étape 2 : Préparation des données

L'étape de préparation des données fait référence au processus de collecte des données pour les préparer à d'autres étapes qui incluent l'évaluation et le conditionnement, après quoi elles peuvent être étendues au processus de construction du modèle pour le projet. Le processus de collecte de données utilise diverses sources comprenant la saisie manuelle, des sources externes ou, la plus importante, les appareils numériques tels que les appareils pilotés par l'IoT. La préparation des données permet d'obtenir des informations importantes via des délais et des ressources restrictifs afin que les analystes puissent identifier les outils de processus de création de modèles.

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Étape 3 : Planification du modèle

L'étape de planification du modèle met l'accent sur l'analyse de la qualité des données et l'utilisation d'un bac à sable d'analyse pour stocker et évaluer de grands ensembles de données et choisir le modèle approprié pour le projet. Un bac à sable analytique est un environnement contenant une partie de l'architecture globale du lac de données utilisée pour traiter de grandes quantités de données. Les mégadonnées, les données Web et les données des médias sociaux peuvent toutes être traitées efficacement dans un délai limité à l'aide des outils requis dans le bac à sable d'analyse.

La planification du modèle est traitée en présence d'un bac à sable d'analyse où l'équipe exécute le chargement des données en trois étapes.

• ETL (Extract Transform Load) : nécessite que la transformation des données soit conforme aux règles métier avant le chargement dans le bac à sable.
• ELT (Extract Load Transform) : nécessite que les données soient chargées dans le bac à sable avant de les transformer conformément aux règles définies.
• ETLT( Extract Transform Load Transform) : combine les deux processus mentionnés et comprend deux niveaux de transformation.

L'équipe analyse en outre les données pour évaluer les variables afin de catégoriser les données et de trouver des incohérences pour des améliorations telles que des valeurs illogiques, des valeurs en double ou des fautes d'orthographe. Il nettoie les données en vue d'un traitement plus fluide des données pour les prochaines étapes du processus de création de modèles.

Étape 4 : Construction du modèle

Les ensembles de données sont construits à cette étape pour l'analyse, le test et la formation afin de créer et d'exécuter des modèles basés sur la structure et les évaluations prévues. Le modèle développé est exécuté dans le cadre d'un processus de déploiement répétitif pour évaluer si le modèle satisfait ou non les objectifs commerciaux planifiés dans les projets en temps réel. Bien que le processus puisse être compilé en une seule instance, des modifications cohérentes du client en font souvent un processus répétitif.

Comme le processus nécessite des essais approfondis pour des performances optimales, des méthodes de modélisation statistique telles que les arbres de décision, les réseaux de neurones, les techniques de régression et la modélisation de forêts aléatoires sont également déployées sur les modèles pour comparer la qualité et les performances des modèles. Les analystes doivent souvent exécuter plusieurs variantes de modèle simultanément sur différents projets pour comparer l'efficacité et étendre les meilleurs résultats.

Étape 5 : Résultat de la communication

L'étape de communication demande aux analystes d'impliquer activement les clients et les parties prenantes dans le projet et d'analyser les subtilités du modèle, ses exigences et si le modèle établi réussit ou non. L'étape exige que les analystes maintiennent une communication informative étendant tous les détails et résultats possibles de l'analyse, la valeur commerciale confirmée lors de la création du modèle et un résumé global du projet.

Le projet pourrait ne pas s'arrêter là et obligerait les analystes à apporter plusieurs modifications selon les instructions des clients s'il s'avérait qu'il y avait des incohérences. Cependant, la résolution des problèmes est impérative pour répondre aux demandes du client. Les analystes doivent articuler le processus de la manière la plus fluide et la plus détaillée possible pour fournir toutes les informations possibles.

Étape 6 : Opérationnaliser

L'étape se réfère à l'exécution d'une analyse finale du projet et à la préparation d'un rapport détaillé sur les principales conclusions, codes, briefing et autres documents pour l'étendre aux parties prenantes de l'autorité. Les analystes ont en outre mis en place un projet pilote à exécuter dans un environnement réglementé et à évaluer son efficacité dans un environnement presque en temps réel.

Le projet est suivi pour voir s'il est conforme et produit des résultats selon les objectifs suggérés. Si des erreurs se produisent, les analystes reviennent dans les étapes pour apporter des modifications. Si le modèle fournit avec succès les résultats souhaités, le projet est étendu pour s'exécuter dans un environnement réel.

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Conclusion

Le cycle de vie de l'analyse des données est un processus très détaillé qui utilise six étapes approfondies d'évaluation et de préparation des données pour déployer des modèles bien structurés. Connaître les aspirations du projet et les objectifs commerciaux peut aider les analystes à trouver une direction pour leur processus d'analyse de données. En tant qu'analyste, assurez-vous d'avoir la bonne idée des demandes des clients pour mettre en file d'attente vos ressources disponibles et les utiliser pour faire les constatations et obtenir les résultats requis.