데이터 분석 수명 주기 설명

플랫폼 전반에 걸친 디지털 확장은 각 상호 작용 계정에 막대한 양의 빅 데이터 축적을 인식하지 않고 고객 서비스에 가치를 추가하기 위한 개인화 및 사용자 정의를 지지합니다. 일관된 디지털 소비는 조직이 비즈니스에 가치를 제공하기 위해 획득하는 똑같이 일관된 데이터 생성으로 이어집니다.

귀중한 정보를 확장하지만, 고유한 전략이나 도구 없이 유익한 측면을 찾기 위해 데이터의 바다에 뛰어드는 것을 상상해 보십시오. 그렇게 쉽지는 않지만 데이터 분석 수명 주기가 작동하는 곳입니다. 데이터 과학 수명 주기가 데이터를 정리하고 모델링하는 것과 마찬가지로 데이터 분석 수명 주기는 조직이 빅 데이터 프로세스를 통해 작업을 단순화하여 구조화되지 않은 데이터 세트에서 의미 있는 통찰력을 추출하도록 지원합니다.

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데이터 분석 라이프사이클은 6단계로 나뉘는데, 먼저 데이터 분석에 대해 좀 더 알아보자!

데이터 분석이란 무엇입니까?

데이터 분석은 다양한 단계를 사용하여 구조화되지 않은 데이터를 통해 데이터 과학을 지원하는 필수 무기입니다. 체계적인 계산 분석을 사용하여 데이터를 해석하고 포함된 정보를 기반으로 패턴과 이상을 찾습니다. 이러한 패턴은 구조화된 데이터베이스를 도출하고 구조에서 통찰력 있는 데이터 값을 얻기 위해 추가로 평가되고 정리됩니다.

데이터 분석은 데이터 과학의 필수 부분입니다. 이는 기업과 조직이 의사 결정 프로세스에 생성된 데이터를 사용하는 데 도움이 되며, 효율적인 결과를 위해 리소스를 줄임으로써 작업을 개선하는 도구입니다. 한편, 효율성을 위한 신뢰할 수 있는 데이터 세트를 통해 조직은 통계 기반 예측을 통해 향후 목표를 설정할 수 있습니다.

이 6단계를 사용하여 비정형 데이터를 통해 데이터 분석이 작동하는 방식에 대해 자세히 알아보십시오!

데이터 분석 수명 주기

이 단계별 방법론은 실제 데이터 분석 프로젝트를 관리하기 위한 데이터 분석 수명 주기에 효율적입니다. 구조화된 로드맵을 통해 데이터 기능 및 처리를 구성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 각 단계는 데이터에 방향을 제시하고 중요한 비즈니스 결정을 내리는 데 사용하는 데 중요합니다. 올바른 분석을 통해 분석가는 기존 계획을 진행할지 아니면 새로운 전략적 접근 방식을 활용할지 평가할 수 있습니다. 다음은 데이터 분석 수명 주기의 6단계입니다.

1단계: 발견

데이터 분석 수명 주기의 시작점인 이 단계는 정보를 얻고, 사용 가능한 리소스를 평가하고, 비즈니스 도메인을 정의하고, 비즈니스 전략의 결함을 찾아 큐레이팅된 가설에서 대상으로 지정하고 프로젝트를 테스트하는 기반 역할을 합니다. 이 단계의 가장 중요한 측면에는 상당한 양의 관련 정보가 필요합니다.

데이터 분석 팀은 프로젝트 및 계획을 통해 작업하면서 가능한 버그를 이해하기 위해 컨텍스트에 대한 심층적 이해를 개발하기 위해 노력합니다. 클라이언트에게 서비스를 제공하는 프로젝트를 진행하는 경우 프레이밍 프로세스를 통해 수요를 분석하고 프로젝트에서 누락된 지점을 찾습니다. 이러한 점을 추가로 분석하여 프로젝트의 실패 또는 유리한 결과를 결정하기 위한 초기 가설을 만듭니다.

2단계: 데이터 준비

데이터 준비 단계는 평가 및 컨디셔닝을 포함하는 추가 단계를 위해 데이터를 수집하는 프로세스를 말하며, 이후 프로젝트의 모델 구축 프로세스로 확장될 수 있습니다. 데이터 수집 프로세스는 수동 입력, 외부 소스 또는 가장 두드러진 IoT 기반 장치와 같은 디지털 장치를 포함하는 다양한 소스를 사용합니다. 데이터 준비는 분석가가 모델 구축 프로세스 도구를 식별할 수 있도록 제한된 시간 프레임과 리소스를 통해 중요한 정보를 제공합니다.

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3단계: 모델 계획

모델 계획 단계에서는 데이터 품질을 분석하고 분석 샌드박스를 사용하여 대규모 데이터 세트를 저장 및 평가하고 프로젝트에 적합한 모델을 선택하는 것을 강조합니다. 분석 샌드박스는 대량의 데이터를 처리하는 데 사용되는 전체 데이터 레이크 아키텍처의 일부를 포함하는 환경입니다. 빅 데이터, 웹 데이터 및 소셜 미디어 데이터는 모두 분석 샌드박스에서 필요한 도구를 사용하여 제한된 기간 내에 효율적으로 처리할 수 있습니다.

모델 계획은 팀이 세 단계를 통해 데이터 로드를 실행하는 분석 샌드박스가 있는 상태에서 처리됩니다.

• ETL(Extract Transform Load): 샌드박스에 로드하기 전에 비즈니스 규칙을 준수하기 위해 데이터 변환이 필요합니다.
• ELT(Extract Load Transform): 설정된 규칙에 따라 변환하기 전에 데이터를 샌드박스에 로드해야 합니다.
• ETLT(Extract Transform Load Transform): 언급된 두 프로세스를 결합하고 두 가지 변환 수준으로 구성됩니다.

팀은 데이터를 추가로 분석하여 변수를 평가하여 데이터를 분류하고 비논리적 값, 중복 값 또는 맞춤법 오류와 같은 개선을 위한 불일치를 찾습니다. 모델 구축 프로세스의 다음 단계를 위해 보다 원활한 데이터 처리를 위해 데이터를 정리합니다.

4단계: 모델 구축

계획된 구조 및 평가를 기반으로 모델을 추가로 생성하고 실행하기 위해 분석, 테스트 및 교육을 위해 이 단계에서 데이터 세트가 구축됩니다. 개발된 모델은 실시간 프로젝트에서 계획된 비즈니스 목표를 충족하는지 여부를 평가하기 위해 반복적인 배포 프로세스에서 실행됩니다. 프로세스를 단일 인스턴스로 컴파일할 수 있지만 일관된 클라이언트 변경으로 인해 프로세스가 반복되는 경우가 많습니다.

프로세스는 최적의 성능을 위해 철저한 시도가 필요하므로 결정 트리, 신경망, 회귀 기술 및 랜덤 포레스트 모델링과 같은 통계 모델링 방법도 모델에 배치되어 모델 품질과 성능을 비교합니다. 분석가는 효율성을 비교하고 최상의 결과를 확장하기 위해 서로 다른 프로젝트에서 여러 모델 변형을 동시에 실행해야 하는 경우가 많습니다.

5단계: 통신 결과

커뮤니케이션 단계에서는 분석가가 클라이언트와 이해관계자를 적극적으로 프로젝트에 참여시키고 모델의 복잡성, 요구 사항 및 기존 모델의 성공 여부를 분석할 것을 요구합니다. 이 단계에서는 분석가가 가능한 모든 세부 정보 및 분석 결과, 모델 생성 중에 유지되는 비즈니스 가치 및 전체 프로젝트 요약을 확장하는 정보 커뮤니케이션을 유지해야 합니다.

프로젝트는 여기서 끝나지 않을 수 있으며 불일치가 있는 것으로 밝혀지면 분석가가 고객의 지시에 따라 몇 가지 변경을 수행해야 합니다. 그러나 문제 해결은 클라이언트의 요구 사항을 전달하는 데 필수적입니다. 분석가는 가능한 모든 정보를 제공하기 위해 프로세스를 최대한 유창하고 자세하게 설명해야 합니다.

6단계: 운영

이 단계는 프로젝트에 대한 하나의 최종 분석을 실행하고 주요 결과, 코드, 브리핑 및 기타 문서에 대한 자세한 보고서를 준비하여 권한 이해 관계자에게 확장하는 것을 말합니다. 분석가는 규제된 환경에서 실행할 파일럿 프로젝트를 설정하고 거의 실시간 환경에서 그 효과를 평가합니다.

제안된 목표에 따라 결과를 준수하고 제공하는지 확인하기 위해 프로젝트를 모니터링합니다. 오류가 발생하면 분석가는 단계로 돌아가서 변경합니다. 모델이 원하는 결과를 성공적으로 제공하면 프로젝트가 실제 환경에서 실행되도록 확장됩니다.

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결론

데이터 분석 수명 주기는 잘 구성된 모델을 배포하기 위해 데이터를 평가하고 준비하는 6개의 심층 단계를 사용하는 매우 세부적인 프로세스입니다. 프로젝트 포부와 비즈니스 목표를 알면 분석가가 데이터 분석 프로세스의 방향을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. 분석가로서 클라이언트 요구에 대한 올바른 아이디어를 확인하여 사용 가능한 리소스를 대기열에 넣고 이를 사용하여 결과를 도출하고 필요한 결과를 이행하십시오.