Ciclo de vida de análise de dados explicado

A expansão digital entre plataformas endossa a personalização e customização para agregar valor ao atendimento ao cliente sem reconhecer o acúmulo massivo de big data em cada conta de interação. O consumo digital consistente leva à geração de dados igualmente consistente, que as organizações adquirem para agregar valor aos seus negócios.

Apesar de estender informações valiosas, imagine mergulhar em um mar de dados para encontrar aspectos benéficos sem nenhuma estratégia ou ferramenta única para fazer isso? Não é tão fácil, mas é aqui que funciona o ciclo de vida da análise de dados. Assim como o ciclo de vida da ciência de dados funciona para limpar e modelar dados, o ciclo de vida de análise de dados ajuda as organizações a simplificar o trabalho por meio do processo de big data para extrair insights significativos de conjuntos de dados não estruturados.

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O ciclo de vida da análise de dados é dividido em seis etapas, mas primeiro vamos descobrir mais sobre a análise de dados!

O que é análise de dados?

A análise de dados é uma arma imperativa que auxilia a ciência de dados a trabalhar com dados não estruturados usando diferentes etapas. Ele usa análise computacional sistemática para interpretar dados e encontrar padrões e anomalias com base nas informações contidas. Esses padrões são posteriormente avaliados e limpos para desenhar um banco de dados estruturado e colher valores de dados perspicazes da estrutura.

A análise de dados é uma parte necessária da ciência de dados. Auxilia empresas e organizações a utilizarem os dados gerados para seu processo de tomada de decisão, uma ferramenta para melhorar seu funcionamento através da redução de recursos para resultados eficientes. Por outro lado, conjuntos de dados confiáveis ​​para eficiência também permitem que as organizações façam previsões baseadas em estatísticas para definir metas futuras.

Usando essas seis etapas, vamos aprender mais sobre como a análise de dados funciona por meio de dados não estruturados!

O ciclo de vida da análise de dados

Essa metodologia passo a passo é eficiente para o ciclo de vida de análise de dados para gerenciar projetos de análise de dados reais. Ele pode ajudar a organizar os recursos de dados e seu processamento por meio de um roteiro estruturado. Cada estágio é significativo para dar uma direção aos dados e usá-los para tomar decisões de negócios valiosas. Com a análise correta, os analistas podem avaliar se devem prosseguir com os planos pré-existentes ou alavancar uma nova abordagem estratégica. Aqui estão todos os seis estágios do ciclo de vida da análise de dados.

Estágio 1: Descoberta

Como ponto de partida do ciclo de vida de análise de dados, o estágio serve como base para obter informações, avaliar os recursos disponíveis, definir o domínio de negócios e encontrar falhas nas estratégias de negócios para direcioná-las em uma hipótese curada e testar com o projeto. O aspecto mais importante desta etapa requer uma quantidade significativa de informações relevantes.

À medida que a equipe de análise de dados trabalha no projeto e no plano, eles trabalham no desenvolvimento de uma compreensão aprofundada do contexto para entender possíveis bugs. Se estiver trabalhando em um projeto para atender clientes, analise a demanda e encontre os pontos que faltam no projeto por meio do processo de enquadramento. Analise esses pontos mais a fundo para criar hipóteses iniciais para determinar o fracasso ou o resultado favorável do projeto.

Etapa 2: preparação de dados

A etapa de preparação de dados refere-se ao processo de coleta de dados para prepará-los para etapas posteriores que incluem avaliação e condicionamento, após o que podem ser estendidos ao processo de construção do modelo para o projeto. O processo de coleta de dados usa diversas fontes, incluindo entrada manual, fontes externas ou a mais proeminente, dispositivos digitais, como dispositivos acionados por IoT. A preparação de dados permite informações importantes por meio de prazos e recursos restritivos para que os analistas possam identificar as ferramentas do processo de construção de modelos.

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Estágio 3: Planejamento do modelo

A etapa de planejamento do modelo enfatiza a análise da qualidade dos dados e o uso de um sandbox analítico para armazenar e avaliar grandes conjuntos de dados e escolher o modelo adequado para o projeto. Um sandbox analítico é um ambiente que contém parte da arquitetura geral do data lake usada para processar grandes quantidades de dados. Big data, dados da web e dados de mídia social podem ser processados ​​de forma eficiente dentro de uma duração limitada usando as ferramentas necessárias na caixa de proteção analítica.

O planejamento do modelo é processado na presença de um sandbox analítico onde a equipe executa o carregamento de dados por meio de três etapas.

• ETL (Extract Transform Load): Requer a transformação de dados para cumprir as regras de negócios antes de carregar na sandbox.
• ELT (Extract Load Transform): Requer que os dados sejam carregados na caixa de proteção antes de transformá-los de acordo com as regras definidas.
• ETLT( Extract Transform Load Transform): Combina os dois processos mencionados e compreende dois níveis de transformação.

A equipe analisa ainda mais os dados para avaliar as variáveis ​​para categorizar os dados e encontrar inconsistências para melhorias, como valores ilógicos, valores duplicados ou erros de ortografia. Ele limpa os dados para um processamento de dados mais suave para as próximas etapas do processo de construção do modelo.

Estágio 4: Construção de modelo

Os conjuntos de dados são construídos nesta fase para análise, teste e treinamento para criar e executar modelos com base na estrutura e avaliações planejadas. O modelo desenvolvido é executado em um processo de implantação repetitiva para avaliar se o modelo atende aos objetivos de negócios planejados em projetos em tempo real ou não. Embora o processo possa ser compilado em uma única instância, as alterações consistentes do cliente geralmente o transformam em um processo repetitivo.

Como o processo requer testes completos para desempenho ideal, métodos de modelagem estatística, como árvores de decisão, redes neurais, técnicas de regressão e modelagem de floresta aleatória, também são implantados nos modelos para comparar a qualidade e o desempenho do modelo. Os analistas geralmente precisam executar várias variantes de modelo simultaneamente em diferentes projetos para comparar a eficiência e ampliar os melhores resultados.

Etapa 5: Resultado da Comunicação

O estágio de comunicação exige que os analistas envolvam ativamente os clientes e as partes interessadas no projeto e analisem as complexidades do modelo, seus requisitos e se o modelo estabelecido oferece sucesso ou não. O estágio exige que os analistas mantenham uma comunicação informativa estendendo todos os detalhes e descobertas possíveis da análise, o valor comercial mantido durante a criação do modelo e um resumo geral do projeto.

O projeto pode não terminar aqui e exigiria que os analistas fizessem várias alterações conforme orientação dos clientes, caso houvesse alguma inconsistência. No entanto, a resolução de problemas é imperativa para atender às demandas do cliente. Os analistas devem articular o processo da forma mais fluente e detalhada possível para fornecer qualquer informação possível.

Estágio 6: Operacionalizar

A etapa refere-se à execução de uma análise final do projeto e à preparação de um relatório detalhado sobre as principais descobertas, códigos, briefing e outros documentos para estendê-lo às partes interessadas da autoridade. Os analistas ainda configuram um projeto piloto para ser executado em um ambiente regulamentado e avaliam sua eficácia em um ambiente quase em tempo real.

O projeto é monitorado para verificar se cumpre e entrega resultados de acordo com os objetivos sugeridos. Se ocorrerem erros, os analistas voltam nas etapas para fazer alterações. Se o modelo fornecer os resultados desejados com sucesso, o projeto será estendido para execução em um ambiente ativo.

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Conclusão

O ciclo de vida de análise de dados é um processo muito detalhado que usa seis estágios detalhados de avaliação e preparação de dados para implantar modelos bem estruturados. Conhecer as aspirações do projeto e os objetivos de negócios pode ajudar os analistas a encontrar uma direção para o processo de análise de dados. Como analista, garanta a ideia certa das demandas do cliente para enfileirar seus recursos disponíveis e use-os para fazer as descobertas e cumprir os resultados necessários.