Spiegazione del ciclo di vita dell'analisi dei dati

L'espansione digitale su tutte le piattaforme promuove la personalizzazione e la personalizzazione per aggiungere valore al servizio clienti senza riconoscere l'enorme accumulo di big data in ogni account di interazione. Un consumo digitale coerente porta a una generazione di dati altrettanto coerente, che le organizzazioni acquisiscono per apportare valore alle proprie attività.

Pur estendendo informazioni preziose, immagini di immergerti in un mare di dati per trovare aspetti vantaggiosi senza alcuna strategia o strumento unico per farcela? Non così facile, ma è qui che funziona il ciclo di vita dell'analisi dei dati. Proprio come il ciclo di vita della scienza dei dati funziona per ripulire e modellare i dati, il ciclo di vita dell'analisi dei dati aiuta le organizzazioni a semplificare il lavoro attraverso il processo dei big data per estrarre informazioni significative da set di dati non strutturati.

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Il ciclo di vita dell'analisi dei dati è suddiviso in sei fasi, ma prima scopriamo di più sull'analisi dei dati!

Cos'è l'analisi dei dati?

L'analisi dei dati è un'arma indispensabile che assiste la scienza dei dati nell'elaborazione di dati non strutturati utilizzando diversi passaggi. Utilizza l'analisi computazionale sistematica per interpretare i dati e trovare modelli e anomalie in base al contenuto delle informazioni. Questi modelli vengono ulteriormente valutati e ripuliti per disegnare un database strutturato e raccogliere valori di dati perspicaci dalla struttura.

L'analisi dei dati è una parte necessaria della scienza dei dati. Aiuta le aziende e le organizzazioni a utilizzare i dati generati per il loro processo decisionale, uno strumento per migliorare il loro lavoro attraverso risorse ridotte per risultati efficienti. D'altra parte, set di dati affidabili per l'efficienza consentono anche alle organizzazioni di fare previsioni basate su statistiche per fissare obiettivi futuri.

Utilizzando questi sei passaggi, impariamo di più su come funziona l'analisi dei dati attraverso dati non strutturati!

Il ciclo di vita dell'analisi dei dati

Questa metodologia passo-passo è efficiente per il ciclo di vita dell'analisi dei dati per gestire progetti di analisi dei dati reali. Può aiutare a organizzare le caratteristiche dei dati e la loro elaborazione attraverso una tabella di marcia strutturata. Ogni fase è significativa per dare una direzione ai dati e utilizzarla per prendere decisioni aziendali preziose. Con l'analisi corretta, gli analisti possono valutare se procedere con i piani preesistenti o sfruttare un nuovo approccio strategico. Ecco tutte e sei le fasi del ciclo di vita dell'analisi dei dati.

Fase 1: Scoperta

Come punto di partenza del ciclo di vita dell'analisi dei dati, la fase funge da base per ottenere informazioni, valutare le risorse disponibili, definire il dominio aziendale e trovare difetti nelle strategie aziendali per indirizzarli in un'ipotesi curata e testare con il progetto. L'aspetto più importante di questa fase richiede una quantità significativa di informazioni pertinenti.

Mentre il team di analisi dei dati lavora attraverso il progetto e il piano, lavora allo sviluppo di una comprensione approfondita del contesto per comprendere possibili bug. Se lavori a un progetto per servire i clienti, analizza la domanda e trova i punti mancanti nel progetto attraverso il processo di definizione. Analizza ulteriormente questi punti per creare ipotesi iniziali per determinare il fallimento o l'esito favorevole del progetto.

Fase 2: preparazione dei dati

La fase di preparazione dei dati si riferisce al processo di raccolta dei dati per prepararli a ulteriori passaggi che includono la valutazione e il condizionamento, dopo di che può essere esteso al processo di costruzione del modello per il progetto. Il processo di raccolta dei dati utilizza diverse fonti tra cui l'inserimento manuale, fonti esterne o la più importante, dispositivi digitali come i dispositivi basati sull'IoT. La preparazione dei dati consente di ottenere informazioni importanti attraverso tempi e risorse ristretti in modo che gli analisti possano identificare gli strumenti del processo di costruzione del modello.

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Fase 3: Pianificazione del modello

La fase di pianificazione del modello enfatizza l'analisi della qualità dei dati e l'utilizzo di una sandbox di analisi per archiviare e valutare set di dati di grandi dimensioni e scegliere il modello adatto per il progetto. Una sandbox analitica è un ambiente che contiene parte dell'architettura complessiva del data lake utilizzata per elaborare grandi quantità di dati. Big data, dati Web e dati dei social media possono essere tutti elaborati in modo efficiente entro un periodo di tempo limitato utilizzando gli strumenti richiesti nella sandbox di analisi.

La pianificazione del modello viene elaborata in presenza di una sandbox di analisi in cui il team esegue il caricamento dei dati attraverso tre passaggi.

• ETL (Extract Transform Load): richiede la trasformazione dei dati per conformarsi alle regole aziendali prima del caricamento nella sandbox.
• ELT (Extract Load Transform): Richiede che i dati vengano caricati nella sandbox prima di trasformarli secondo le regole impostate.
• ETLT (Extract Transform Load Transform): combina i due processi menzionati e comprende due livelli di trasformazione.

Il team analizza ulteriormente i dati per valutare le variabili per classificare i dati e trovare incoerenze per miglioramenti come valori illogici, valori duplicati o errori di ortografia. Pulisce i dati verso un'elaborazione dei dati più fluida per le fasi successive del processo di costruzione del modello.

Fase 4: costruzione del modello

I set di dati vengono creati in questa fase per l'analisi, il test e l'addestramento per creare ed eseguire ulteriormente i modelli in base alla struttura e alle valutazioni pianificate. Il modello sviluppato viene eseguito nell'ambito di un processo di distribuzione ripetitivo per valutare se il modello soddisfa o meno gli obiettivi aziendali pianificati nei progetti in tempo reale. Anche se il processo può essere compilato in una singola istanza, i cambiamenti costanti del client spesso lo trasformano in un processo ripetitivo.

Poiché il processo richiede prove approfondite per prestazioni ottimali, sui modelli vengono implementati anche metodi di modellazione statistica come alberi decisionali, reti neurali, tecniche di regressione e modellazione forestale casuale per confrontare la qualità e le prestazioni del modello. Gli analisti spesso devono eseguire più varianti di modello contemporaneamente su diversi progetti per confrontare l'efficienza ed estendere i migliori risultati.

Fase 5: Risultato della comunicazione

La fase di comunicazione richiede agli analisti di coinvolgere attivamente i clienti e le parti interessate nel progetto e analizzare le complessità del modello, i suoi requisiti e se il modello stabilito offre successo o meno. La fase richiede agli analisti di mantenere una comunicazione informativa che estenda tutti i possibili dettagli e risultati dell'analisi, il valore aziendale sostenuto durante la creazione del modello e un riepilogo generale del progetto.

Il progetto potrebbe non terminare qui e richiederebbe agli analisti di apportare diverse modifiche come indicato dai clienti se riscontrassero incoerenze. Tuttavia, la risoluzione dei problemi è fondamentale per soddisfare le richieste del cliente. Gli analisti devono articolare il processo nel modo più fluido e dettagliato possibile per fornire tutte le informazioni possibili.

Fase 6: rendere operativo

La fase si riferisce all'esecuzione di un'analisi finale del progetto e alla preparazione di un rapporto dettagliato sui principali risultati, codici, briefing e altri documenti per estenderlo alle autorità interessate. Gli analisti hanno inoltre creato un progetto pilota da eseguire in un ambiente regolamentato e valutarne l'efficacia in un ambiente quasi in tempo reale.

Il progetto viene monitorato per vedere se è conforme e fornisce risultati per gli obiettivi suggeriti. Se si verificano errori, gli analisti tornano indietro nelle fasi per apportare modifiche. Se il modello fornisce correttamente i risultati desiderati, il progetto viene esteso per essere eseguito in un ambiente live.

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Conclusione

Il ciclo di vita dell'analisi dei dati è un processo molto orientato ai dettagli che utilizza sei fasi approfondite di valutazione e preparazione dei dati per distribuire modelli ben strutturati. Conoscere le aspirazioni del progetto e gli obiettivi aziendali può aiutare gli analisti a trovare una direzione per il loro processo di analisi dei dati. In qualità di analista, assicurati la giusta idea delle richieste del cliente per mettere in coda le tue risorse disponibili e utilizzarle per fare i risultati e soddisfare i risultati richiesti.