Fases del análisis de datos: la importancia de un buen análisis

Debe haber leído la definición del proceso de análisis de datos convencional, que es para limpiar, transformar, procesar, visualizar y modelar datos para obtener información. Pero Google tiene que decir algo diferente. Según Google, si puede ejecutar las siguientes fases, tomará mejores decisiones. En esta publicación, explicaré las seis fases de análisis de datos de Google que debe dominar para que sea un buen analista de datos.

La primera fase del proceso de análisis de datos es hacer las preguntas correctas. Debe comprender claramente por qué está haciendo este análisis y qué tipo de problema está resolviendo. Usted define el problema al comprender las expectativas de los interesados. Mantener la línea de comunicación con las partes interesadas lo ayudará a mantenerse en el camino. Al describir el problema, considere la imagen completa para asegurarse de obtener la situación correcta.

La segunda fase es preparar los datos. Preparar sus datos significa recopilar o usar los datos relevantes para el problema que está tratando de resolver. En esta fase, debe comprender las diferentes métricas que necesita para el análisis. Tendrá que averiguar dónde se encuentran estos datos, ya sea interno o externo. Decidir la medida de seguridad también es muy importante.

La tercera fase es procesar los datos. El procesamiento de datos es encontrar varias inexactitudes, errores, inconsistencias en los datos y deshacerse de ellos para que nuestro problema comercial principal no se vea afectado. Debe limpiar los datos para que los datos sean consistentes y no afecten la credibilidad del análisis.

La cuarta fase es analizar los datos. El objetivo principal en esta fase es encontrar las relaciones, tendencias y patrones que lo ayudarán a resolver su problema comercial con mayor precisión. En esta fase, pensará analíticamente sobre los datos. Ordenará o formateará los datos para comprenderlos profundamente. Intentará dar sentido a los datos. Intentará averiguar qué le están diciendo sus datos.

La quinta fase es compartir sus hallazgos de datos. Puede hacer esto con la ayuda de la visualización porque poner información en la imagen puede ayudar a las personas a comprender el análisis fácilmente. Pensará en los diversos gráficos y tramas para transmitir sus hallazgos más rápidamente.

¿Cuáles son las fases de un análisis de datos?

Si bien los términos datos de datos y análisis de datos a menudo se usan indistintamente, los dos términos son bastante diferentes en función de la diferencia en el alcance de sus rendimientos. Data Science es un término general que comprende una gran variedad de campos en comparación con el análisis de datos que está más enfocado y puede considerarse un subconjunto de ciencia de datos. Por lo tanto, para comprender a fondo la ciencia de datos, primero intentemos comprender las diversas fases en el ciclo de vida de análisis de datos.

El análisis de datos implica principalmente seis fases importantes que se llevan a cabo en un ciclo: descubrimiento de datos, preparación de datos, planificación de modelos de datos, construcción de modelos de datos, comunicación de resultados y operacionalización. Las seis fases del ciclo de vida de análisis de datos que se siguen una fase tras otra para completar un ciclo. Es interesante observar que estas seis fases de análisis de datos pueden seguir el movimiento hacia adelante y hacia atrás entre cada fase y son iterativos.

Ahora discutamos brevemente las seis fases del ciclo de vida de análisis de datos seguidos en cualquier proyecto de ciencia de datos:

Descubrimiento de datos
En esta primera fase de análisis de datos, las partes interesadas realizan regularmente las siguientes tareas: examinar las tendencias comerciales, realizar estudios de casos de análisis de datos similares y estudiar el dominio de la industria empresarial. Todo el equipo realiza una evaluación de los recursos internos, la infraestructura interna, el tiempo total involucrado y los requisitos de tecnología. Una vez que se completan todas estas evaluaciones y evaluaciones, las partes interesadas comienzan a formular la hipótesis inicial para resolver todos los desafíos comerciales en términos del escenario actual del mercado.

Preparación de datos
En la segunda fase después de la fase de descubrimiento de datos, los datos se preparan transformándolo de un sistema heredado en un formulario de análisis de datos utilizando la plataforma Sandbox. Un Sandbox es una plataforma escalable comúnmente utilizada por los científicos de datos para el preprocesamiento de datos. Incluye enormes CPU, almacenamiento de alta capacidad y alta capacidad de E/S. El IBM Netezza 1000 es una de esas plataformas de sandbox de datos utilizadas por la compañía IBM para manejar Data Marts. Las partes interesadas involucradas durante esta fase están involucradas principalmente en el preprocesamiento de datos para resultados preliminares mediante el uso de una plataforma Sandbox estándar.

¿Cuáles son las 5 fases del ciclo de vida del dato?

Si toma las decisiones sobre los sistemas y procedimientos de TI, es posible que haya escuchado sobre la gestión del ciclo de vida de datos (DLM). Al igual que con muchas cosas en el mundo de TI, los datos no solo se crean y se envían a los clientes. Hay más que eso. Los datos son algo que afecta a cada departamento, empleado, ejecutivo, cliente y usuario. Entonces, si eres quien tomas las decisiones y estás buscando obtener más información antes de sumergirte, ¡estás en el lugar correcto!

En esta publicación, voy a explicar qué es DLM y por qué debería implementar prácticas de DLM. Luego entraré en las fases, incluida la forma en que el análisis de Plutora puede ayudar.

Data Lifecycle Management describe un proceso utilizado para controlar los datos en su organización. Para comprender adecuadamente DLM, es útil pensar desde la perspectiva de una sola pieza de datos, un dato.

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Imaginemos que tiene un proceso de ventas con un precio variable del cliente. El precio se establece en el momento en que se vende el artículo. Ese precio tiene relaciones con otros datos, como lo que se vendió, quién lo compró y cuando se realizó la venta. Sin embargo, con el propósito de comprender DLM, olvídate de las relaciones; El precio es nuestro dato.

Lo que le sucede a ese dato a medida que avanza a través del tiempo es el ciclo de vida de datos. El dato ha sido creado por la acción de la venta. En ese momento, se guarda en una ubicación específica en una base de datos. Luego se puede acceder para usarse en análisis o compartirse con una variedad de empleados y sistemas. Después de un tiempo, llegará un momento en que el precio ya no es relevante. Las políticas que colocó para que este proceso sea lógico y repetible es DLM. Por lo tanto, la gestión del ciclo de vida de datos se puede definir simplemente como las políticas y procedimientos utilizados para controlar los datos a lo largo de su vida.

¿Qué es el ciclo de vida del Big Data?

En este artículo, discutiremos las fases del ciclo de vida de Big Data Analytics. Se diferencia del análisis de datos tradicional, principalmente debido al hecho de que en big data, volumen, variedad y velocidad forman la base de los datos.

El ciclo de vida de Big Data Analytics se divide en nueve fases, nombradas como:

  • Definición de caso/problema de negocios
  • Identificación de datos
  • Adquisición de datos y filtración
  • Extracción de datos
  • Data Munging (validación y limpieza)
  • Agregación y representación de datos (almacenamiento)
  • Análisis exploratorio de datos
  • Visualización de datos (preparación para modelado y evaluación)
  • Utilización de resultados de análisis.
  • Definición de problemas de negocios de la Fase I: en esta etapa, el equipo aprende sobre el dominio comercial, que presenta la motivación y los objetivos para llevar a cabo el análisis. En esta etapa, se identifica el problema y se hacen suposiciones de cuánta ganancia potencial obtendrá una empresa después de llevar a cabo el análisis. Las actividades importantes en este paso incluyen enmarcar el problema comercial como un desafío analítico que se puede abordar en las fases posteriores. Ayuda a los tomadores de decisiones a comprender los recursos comerciales que deberán utilizarse, determinando así el presupuesto subyacente requerido para llevar a cabo el proyecto. Además, se puede determinar, si el problema identificado es un problema de big data o no, según los requisitos comerciales en el caso de negocios. Para calificar como un problema de big data, el caso comercial debe estar directamente relacionado con una (o más) de las características de volumen, velocidad o variedad.
  • Definición de datos de fase II: una vez que se identifica el caso comercial, ahora es el momento de encontrar los conjuntos de datos apropiados para trabajar. En esta etapa, se realiza el análisis para ver lo que otras compañías han hecho para un caso similar. Dependiendo del caso comercial y el alcance del análisis del proyecto que se está abordando, las fuentes de conjuntos de datos pueden ser externas o internas para la empresa. En el caso de los conjuntos de datos internos, los conjuntos de datos pueden incluir datos recopilados de fuentes internas, como formularios de retroalimentación, del software existente, por otro lado, para conjuntos de datos externas, la lista incluye conjuntos de datos de proveedores de terceros.
  • Fase III Adquisición de datos y filtración: una vez que se identifica la fuente de datos, ahora es el momento de recopilar los datos de tales fuentes. Este tipo de datos no está estructurado. Luego está sujeto a filtración, como la eliminación de los datos corruptos o los datos irrelevantes, que no tienen un alcance para el objetivo del análisis. Aquí corrupta los datos significa datos que pueden tener registros faltantes, o los que incluyen tipos de datos incompatibles. Después de la filtración, se almacena y comprimida una copia de los datos filtrados, ya que puede ser útil en el futuro, para algún otro análisis.
  • Extracción de datos de fase IV: ahora los datos se filtran, pero puede haber una posibilidad de que algunas de las entradas de los datos puedan ser incompatibles, para rectificar este problema, se crea una fase separada, conocida como la fase de extracción de datos. En esta fase, los datos, que no coinciden con el alcance subyacente del análisis, se extraen y transforman en tal forma.
  • Munging de datos de fase V: como se menciona en la Fase III, los datos se recopilan de varias fuentes, lo que da como resultado que los datos no estructuran. Puede haber una posibilidad de que los datos puedan tener restricciones, que no son adecuadas, lo que puede conducir a resultados falsos. Por lo tanto, es necesario limpiar y validar los datos. Incluye eliminar los datos no válidos y establecer reglas de validación complejas. Hay muchas formas de validar y limpiar los datos. Por ejemplo, un conjunto de datos puede contener pocas filas, con entradas nulas. Si hay un conjunto de datos similar, entonces esas entradas se copian de ese conjunto de datos, de lo contrario, esas filas se eliminan.
  • Fase VI Agregación y representación de datos: los datos se limpian y se valida, frente a ciertas reglas establecidas por la empresa. Pero los datos pueden distribuirse en múltiples conjuntos de datos, y no es aconsejable trabajar con múltiples conjuntos de datos. Por lo tanto, los conjuntos de datos se unen. Por ejemplo: si hay dos conjuntos de datos, a saber, la de una sección académica de estudiante y una sección de detalles personales del estudiante, entonces ambos pueden unirse a través de campos comunes, es decir, el número de rollo. Esta fase requiere un funcionamiento intensivo ya que la cantidad de datos puede ser muy grande. La automatización puede tenerse en cuenta, de modo que estas cosas se ejecutan, sin ninguna intervención humana.
  • Análisis de datos exploratorios de fase VII: aquí viene el paso real, la tarea de análisis. Dependiendo de la naturaleza del problema de los big data, se lleva a cabo el análisis. El análisis de datos puede clasificarse como análisis confirmatorio y análisis exploratorio. En el análisis confirmatorio, la causa de un fenómeno se analiza antes. La suposición se llama hipótesis. Los datos se analizan para aprobar o desaprobar la hipótesis. Este tipo de análisis proporciona respuestas definitivas a algunas preguntas específicas y confirma si una suposición era verdadera o no. En un análisis exploratorio, se exploran los datos para obtener información, por qué ocurrió un fenómeno. Este tipo de análisis responde «por qué» se produjo un fenómeno. Este tipo de análisis no proporciona definitivo, mientras que proporciona descubrimiento de patrones.
  • Fase VIII Visualización de datos: ahora tenemos la respuesta a algunas preguntas, utilizando la información de los datos en los conjuntos de datos. Pero estas respuestas todavía están en una forma que no se puede presentar a los usuarios comerciales. Se requiere una especie de representación para obtener valor o alguna conclusión del análisis. Por lo tanto, se utilizan varias herramientas para visualizar los datos en forma gráfica, que los usuarios empresariales pueden interpretar fácilmente. Se dice que la visualización influye en la interpretación de los resultados. Además, permite a los usuarios descubrir respuestas a preguntas que aún no se han formulado.
  • Utilización de la fase IX de los resultados del análisis: el análisis se realiza, los resultados se visualizan, ahora es hora de que los usuarios comerciales tomen decisiones para utilizar los resultados. Los resultados se pueden utilizar para la optimización, para refinar el proceso de negocio. También se puede utilizar como entrada para los sistemas para mejorar el rendimiento.

El diagrama de bloques del ciclo de vida se da a continuación:

Es evidente en el diagrama de bloques que la fase VII, es decir, el análisis de datos exploratorios, se modifica sucesivamente hasta que se realiza satisfactoriamente. Se pone énfasis en la corrección de errores. Además, uno puede retroceder de la fase VIII a la fase VII, si no se logra un resultado satisfactorio. De esta manera, se asegura que los datos se analicen correctamente.

¿Cómo es el proceso de análisis?

El análisis de datos es una ciencia: sigue un proceso rígido paso a paso. El proceso es rígido y implica cinco pasos principales que terminan con la interpretación y el intercambio de los resultados del proceso. Sin embargo, algunos analistas de datos y los algoritmos de análisis de datos van uno o dos pasos más allá para aprovechar al máximo el proceso de análisis de datos. Aquí hay una descripción general de cómo funciona el proceso de análisis de datos en seis pasos:

¿Qué tipos de ideas desea obtener del análisis de datos? Si bien puede obtener muchas ideas variables de los datos sin procesar, el análisis de datos debe estar dirigido a resolver problemas específicos y preidentificados.

El primer paso de todos los procesos de análisis de datos implica establecer un objetivo. El objetivo en última instancia depende de las necesidades u objetivos del negocio. Por ejemplo, el negocio podría estar trabajando para hacer que sus campañas de marketing digital sean más eficientes.

Vale la pena señalar que el objetivo generalmente se enmarca como una pregunta y se conoce como una declaración del problema. Por ejemplo, la declaración del problema, en este caso, podría enmarcarse como, «¿Cómo puede el negocio obtener mejores resultados en sus campañas de marketing digital?»

También vale la pena señalar que la declaración del problema (objetivo) debería ser más específica. Un enfoque generalizado producirá resultados vagos que no ayudarán a la empresa a alcanzar sus objetivos. Por ejemplo, las campañas de marketing digital de la empresa podrían generar con clientes potenciales de manera eficiente, pero los conservar de manera ineficiente. En este caso, la declaración del problema podría enmarcarse como «¿Cómo puede la empresa mejorar la retención de los clientes?»

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