Siklus Hidup Analisis Data Dijelaskan

Ekspansi digital di seluruh platform mendukung personalisasi dan kustomisasi untuk menambah nilai layanan pelanggan tanpa mengakui akumulasi besar data besar di setiap akun interaksi. Konsumsi digital yang konsisten mengarah pada pembuatan data yang sama konsistennya, yang diperoleh organisasi untuk memberikan nilai bagi bisnis mereka.

Meskipun memperluas informasi berharga, bayangkan menyelami lautan data untuk menemukan aspek yang bermanfaat tanpa strategi atau alat unik untuk melewatinya? Tidak begitu mudah, tetapi di sinilah siklus hidup analitik data bekerja. Sama seperti siklus hidup ilmu data yang bekerja untuk membersihkan dan memodelkan data, siklus hidup analitik data membantu organisasi dalam menyederhanakan pekerjaan melalui proses data besar untuk mengekstrak wawasan yang bermakna dari kumpulan data yang tidak terstruktur.

Pelajari ilmu data untuk mendapatkan keunggulan atas pesaing Anda

Siklus hidup analitik data dibagi menjadi enam langkah, tetapi pertama-tama, mari cari tahu lebih lanjut tentang analitik data!

Apa itu analitik data?

Analisis data adalah senjata penting yang membantu ilmu data dalam bekerja melalui data yang tidak terstruktur menggunakan langkah-langkah yang berbeda. Ini menggunakan analisis komputasi sistematis untuk menginterpretasikan data dan menemukan pola dan anomali berdasarkan informasi yang terkandung. Pola-pola ini selanjutnya dievaluasi dan dibersihkan untuk menggambar database terstruktur dan menuai nilai data yang mendalam dari struktur.

Analisis data adalah bagian penting dari ilmu data. Ini membantu bisnis dan organisasi dalam menggunakan data yang dihasilkan untuk proses pengambilan keputusan mereka, alat untuk meningkatkan pekerjaan mereka melalui pengurangan sumber daya untuk hasil yang efisien. Di sisi lain, kumpulan data yang andal untuk efisiensi juga memungkinkan organisasi membuat prediksi berbasis statistik untuk menetapkan tujuan masa depan.

Dengan menggunakan enam langkah ini, mari pelajari lebih lanjut tentang cara kerja analitik data melalui data yang tidak terstruktur!

Siklus Hidup Analisis Data

Metodologi langkah demi langkah ini efisien untuk siklus hidup analitik data untuk mengelola proyek analisis data nyata. Ini dapat membantu mengatur fitur data dan pemrosesannya melalui peta jalan yang terstruktur. Setiap tahap penting untuk memberikan arahan pada data dan menggunakannya untuk membuat keputusan bisnis yang berharga. Dengan analisis yang tepat, analis dapat menilai apakah akan melanjutkan rencana yang sudah ada sebelumnya atau memanfaatkan pendekatan strategis baru. Berikut adalah keenam tahap siklus hidup analitik data.

Tahap 1: Penemuan

Sebagai titik awal dari siklus hidup analitik data, tahapan berfungsi sebagai dasar untuk memperoleh informasi, mengevaluasi sumber daya yang tersedia, menentukan domain bisnis, dan menemukan kelemahan dalam strategi bisnis untuk menargetkannya dalam hipotesis yang dikuratori dan mengujinya dengan proyek. Aspek terpenting dari tahap ini membutuhkan sejumlah besar informasi yang relevan.

Saat tim analisis data mengerjakan proyek dan rencana, mereka berupaya mengembangkan pemahaman mendalam tentang konteks untuk memahami kemungkinan bug. Jika mengerjakan proyek untuk melayani klien, analisis permintaan dan temukan poin yang hilang dalam proyek melalui proses pembingkaian. Menganalisis poin-poin ini lebih lanjut untuk membuat hipotesis awal untuk menentukan kegagalan atau hasil yang menguntungkan dari proyek tersebut.

Tahap 2: Persiapan Data

Tahap persiapan data mengacu pada proses pengumpulan data untuk mempersiapkannya untuk langkah selanjutnya yang mencakup evaluasi, dan pengkondisian, setelah itu dapat diperluas ke proses pembangunan model untuk proyek tersebut. Proses pengumpulan data menggunakan beragam sumber yang terdiri dari entri manual, sumber eksternal, atau yang paling menonjol, perangkat digital seperti perangkat berbasis IoT. Persiapan data memungkinkan informasi penting melalui kerangka waktu dan sumber daya yang terbatas sehingga analis dapat mengidentifikasi alat proses pembuatan model.

Periksa AS - Program Ilmu Data kami

Tahap 3: Perencanaan Model

Langkah perencanaan model menekankan pada analisis kualitas data dan menggunakan kotak pasir analitik untuk menyimpan dan menilai kumpulan data besar dan memilih model yang sesuai untuk proyek tersebut. Kotak pasir analitik adalah lingkungan yang berisi bagian dari keseluruhan arsitektur danau data yang digunakan untuk memproses data dalam jumlah besar. Data besar, data web, dan data media sosial semuanya dapat diproses secara efisien dalam durasi terbatas menggunakan alat yang diperlukan di kotak pasir analitik.

Perencanaan model diproses dengan kehadiran kotak pasir analitik tempat tim mengeksekusi pemuatan data melalui tiga langkah.

• ETL (Extract Transform Load): Membutuhkan transformasi data untuk mematuhi aturan bisnis sebelum memuat di kotak pasir.
• ELT (Extract Load Transform): Mengharuskan data dimuat di kotak pasir sebelum mengubahnya sesuai dengan aturan yang ditetapkan.
• ETLT(Extract Transform Load Transform): Menggabungkan dua proses yang disebutkan dan terdiri dari dua tingkat transformasi.

Tim selanjutnya menganalisis data untuk mengevaluasi variabel untuk mengkategorikan data dan menemukan ketidakkonsistenan untuk perbaikan seperti nilai tidak logis, nilai duplikat, atau kesalahan ejaan. Ini membersihkan data menuju pemrosesan data yang lebih lancar untuk langkah selanjutnya dalam proses pembuatan model.

Tahap 4: Pembuatan Model

Kumpulan data dibangun di bawah tahap ini untuk menganalisis, menguji, dan melatih untuk lebih lanjut membuat dan menjalankan model berdasarkan struktur dan penilaian yang direncanakan. Model yang dikembangkan dijalankan di bawah proses penerapan berulang untuk mengevaluasi apakah model tersebut memenuhi tujuan bisnis yang direncanakan dalam proyek waktu nyata atau tidak. Meskipun prosesnya dapat dikompilasi dalam satu contoh, perubahan klien yang konsisten seringkali mengubahnya menjadi proses yang berulang.

Karena prosesnya memerlukan uji coba menyeluruh untuk kinerja optimal, metode pemodelan statistik seperti pohon keputusan, jaringan saraf, teknik regresi, dan pemodelan hutan acak juga diterapkan pada model untuk membandingkan kualitas dan kinerja model. Analis seringkali harus menjalankan beberapa varian model secara bersamaan pada proyek yang berbeda untuk membandingkan efisiensi dan memperluas hasil terbaik.

Tahap 5: Hasil Komunikasi

Tahap komunikasi menuntut analis untuk sekarang secara aktif melibatkan klien dan pemangku kepentingan dalam proyek dan menganalisis seluk-beluk model, persyaratannya, dan apakah model yang dibuat berhasil atau tidak. Tahap ini membutuhkan analis untuk mempertahankan komunikasi informatif yang memperluas semua detail dan temuan analisis yang mungkin, nilai bisnis yang ditegakkan selama pembuatan model, dan ringkasan proyek secara keseluruhan.

Proyek ini mungkin tidak berakhir di sini dan akan membutuhkan analis untuk membuat beberapa perubahan seperti yang diarahkan oleh klien jika ditemukan ketidakkonsistenan. Namun, penyelesaian masalah sangat penting dalam memenuhi tuntutan klien. Analis harus mengartikulasikan proses dengan lancar dan sedetail mungkin untuk memberikan informasi yang mungkin.

Tahap 6: Mengoperasionalkan

Langkah tersebut mengacu pada menjalankan satu analisis akhir pada proyek dan menyiapkan laporan terperinci tentang temuan utama, kode, pengarahan, dan dokumen lain untuk menyampaikannya kepada pemangku kepentingan otoritas. Analis selanjutnya membuat proyek percontohan untuk berjalan di bawah lingkungan yang diatur dan mengevaluasi keefektifannya dalam lingkungan yang hampir real-time.

Proyek dipantau untuk melihat apakah sesuai dengan dan memberikan hasil per tujuan yang disarankan. Jika kesalahan terjadi, analis kembali ke tahapan untuk melakukan perubahan. Jika model berhasil memberikan hasil yang diinginkan, proyek diperpanjang untuk berjalan di lingkungan hidup.

Pacu Perjalanan Ilmu Data Anda dengan Sertifikasi Lanjutan

Tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang ilmu data dan analitik? Kunjungi Program Sertifikat Lanjutan upGrad dalam Ilmu Data dari IIIT-Bangalore untuk memulai perjalanan ilmu data Anda!

Program ini dirancang khusus untuk mahasiswa teknik, profesional TI, manajer penjualan, dan orang-orang E-niaga untuk memperkuat keterampilan analitik data mereka untuk melangkah lebih jauh ke pasar ilmu data. Kursus ini menggabungkan keterampilan pemrograman statistik dan Python dasar dengan SQL tingkat lanjut, analitik prediktif, dan visualisasi untuk memahami dan membuat model ilmu data menggunakan algoritme pembelajaran mesin tingkat lanjut.

Industri yang berkembang dengan potensi pertumbuhan yang meroket harus memiliki individu dengan keterampilan yang relevan dengan industri, dan kursus ini akan membekali peserta didik dengan kurikulumnya yang dinamis. Pelajar menerima bantuan lebih lanjut pada platform upGrad dengan dukungan karir 360 derajat, ketersediaan dukungan siswa 24/7, dan pendidikan dari pakar industri terkemuka.

Daftar sekarang untuk mendapatkan yang terbaik dari kursus ini!

Kesimpulan

Siklus hidup analitik data adalah proses yang sangat berorientasi pada detail yang menggunakan enam tahap mendalam untuk menilai dan menyiapkan data untuk menerapkan model yang terstruktur dengan baik. Mengetahui aspirasi proyek dan tujuan bisnis dapat membantu analis menemukan arah untuk proses analitik data mereka. Sebagai seorang analis, pastikan gagasan yang tepat tentang permintaan klien untuk mengantri sumber daya Anda yang tersedia dan menggunakannya untuk membuat temuan dan memenuhi hasil yang diperlukan.