چرخه حیات تجزیه و تحلیل داده ها در 6 فاز

چرخه حیات تجزیه و تحلیل داده ها

سازمان‌ها در بخش‌های مختلف برای تصمیم‌گیری آگاهانه و به‌دست آوردن بینش‌های ارزشمند در مورد عملیات تجاری خود به تجزیه و تحلیل داده‌ها متکی هستند. با این حال، فرآیند تبدیل داده‌های خام به بینش‌های عملی، فرآیندی پیچیده و چندوجهی است که نیازمند رویکردی ساختاریافته و سیستماتیک است. اینجاست که چرخه حیات تجزیه و تحلیل داده ها وارد عمل می شود و چارچوبی جامع ارائه می دهد که متخصصان داده را در مراحل مختلف درگیر در فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها راهنمایی می کند.

در این وبلاگ، همه چیزهایی را که باید در مورد چرخه حیات تجزیه و تحلیل داده های بزرگ بدانید، پوشش خواهیم داد.

 

چرخه حیات تجزیه و تحلیل داده چیست؟

چرخه حیات تجزیه و تحلیل داده ها یک چارچوب ساختار یافته است که مراحل مختلف درگیر در فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها را مشخص می کند. این یک رویکرد سیستماتیک برای مدیریت و تجزیه و تحلیل داده ها ارائه می دهد و اطمینان می دهد که هر مرحله به طور کارآمد و مؤثر اجرا می شود. این چرخه حیات مجموعه ای سفت و سخت از قوانین نیست، بلکه یک دستورالعمل انعطاف پذیر است که می تواند متناسب با نیازهای خاص یک سازمان یا پروژه تطبیق داده شود.

در هسته خود، چرخه حیات تجزیه و تحلیل داده ها یک فرآیند چرخه ای است، به این معنی که مراحل به هم پیوسته هستند و می توانند در صورت نیاز مجدداً بازبینی یا تکرار شوند. این ماهیت تکراری امکان بهبود و اصلاح مستمر مدل‌ها و تکنیک‌های تحلیلی بکار گرفته شده را فراهم می‌کند و اطمینان می‌دهد که بینش‌های ایجاد شده در طول زمان مرتبط و ارزشمند باقی می‌مانند.

برای خرید لایسنس پاور بی ای Power BI کلیک کنید

 

اهمیت چرخه زندگی تجزیه و تحلیل داده ها

پیاده‌سازی چرخه حیات تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ، مزایای بی‌شماری را برای سازمان‌ها ارائه می‌کند و آن را به یکی از اجزای حیاتی استراتژی مبتنی بر داده‌ها تبدیل می‌کند. در اینجا برخی از مزایای کلیدی اتخاذ این رویکرد ساختاریافته وجود دارد:

 

1. یک رویکرد سیستماتیک ارائه می دهد: اولاً، چرخه حیات تجزیه و تحلیل داده ها یک رویکرد سیستماتیک برای تبدیل داده های خام به بینش های عملی ارائه می دهد. این سازمان ها را در طول کل سفر، از جمع آوری و آماده سازی داده ها تا توسعه مدل، استقرار، و نظارت مستمر هدایت می کند. این فرآیند کارآمد تضمین می کند که اطلاعات ارزشمند به طور موثر استخراج شده و با اهداف سازمانی همسو می شود.
2. انعطاف پذیری و سازگاری: ماهیت دایره ای چرخه حیات تجزیه و تحلیل داده ها، انعطاف پذیری و سازگاری را ارتقا می دهد. همانطور که اطلاعات جدید پدیدار می شود یا الزامات کسب و کار تکامل می یابد، متخصصان داده می توانند به طور یکپارچه در میان مراحل حرکت کنند، یا در صورت نیاز به پیشرفت ادامه دهند یا مراحل قبلی را بازبینی کنند.
3. تصمیم‌گیری بهبود یافته: چرخه حیات تجزیه و تحلیل داده‌ها به سازمان‌ها کمک می‌کند تا بینش‌های ارزشمندی را از داده‌های خود استخراج کنند و آنها را قادر می‌سازد تا تصمیمات آگاهانه‌تر و مبتنی بر داده‌ها را بگیرند. با پیروی از چرخه حیات تجزیه و تحلیل داده ها، سازمان ها می توانند داده ها را به طور سیستماتیک جمع آوری و تجزیه و تحلیل کنند. این فرآیند به آنها اجازه می دهد تا الگوها و روندها را شناسایی کنند.
4. به دست آوردن بینش تجاری ارزشمند: چرخه حیات تجزیه و تحلیل داده ها نقش مهمی در ارائه بینش ارزشمند در مورد عملیات کسب و کار شما ایفا می کند. این شما را قادر می سازد تا عوامل اساسی را که در موفقیت ها و چالش های پیش روی شرکت شما نقش دارند، کشف کنید. به ویژه، در درک رفتار مشتری، که برای اطلاع رسانی و اصلاح استراتژی رشد شما ضروری است، بسیار ارزشمند است.

 

6 مرحله چرخه حیات تجزیه و تحلیل داده ها

در حالی که اصطلاحات خاص و تعداد مراحل ممکن است در سازمان ها و صنایع مختلف متفاوت باشد، چرخه حیات تجزیه و تحلیل کلان داده معمولاً از شش مرحله مجزا تشکیل شده است. هر مرحله نقش مهمی در فرآیند تحلیل کلی داده ایفا می کند و به تبدیل موفقیت آمیز داده های خام به بینش های عملی کمک می کند.

 

فاز 1: کشف داده ها

مرحله کشف داده نقطه شروع چرخه حیات تجزیه و تحلیل داده است، جایی که متخصصان داده مشکل یا هدف کسب و کار را شناسایی کرده و منابع داده موجود را کشف می کنند. این مرحله شامل چندین فعالیت کلیدی است، از جمله:

• تعریف مشکل: اولین قدم این است که مشکل یا هدف کسب و کار را که تجزیه و تحلیل داده ها به آن رسیدگی می کند، به وضوح تعریف کنید.
• یافتن منابع داده: هنگامی که مشکل تعریف شد، متخصصان داده باید منابع داده مربوطه را شناسایی کنند که به طور بالقوه می توانند بینشی برای رفع مشکل شناسایی شده ارائه دهند.

در پایان این مرحله، متخصصان داده باید درک روشنی از مشکل کسب و کار، منابع داده در دسترس و ارزش بالقوه ای که داده ها می توانند در پرداختن به چالش شناسایی شده ارائه دهند، داشته باشند.

 

فاز 2: آماده سازی داده ها

در این مرحله داده های خام جمع آوری شده از منابع مختلف برای تجزیه و تحلیل آماده می شود. این شامل چندین فعالیت کلیدی است تا اطمینان حاصل شود که داده ها تمیز، دقیق و در قالب مناسب هستند. اولین گام، به دست آوردن داده های لازم از طریق روش هایی مانند زیر است:

• جمع آوری داده ها از منابع خارجی
• ورود داده ها در داخل سازمان
• دریافت سیگنال از دستگاه های دیجیتال مانند حسگرهای اینترنت اشیا (IoT).

هنگامی که داده ها به دست آمدند، برای رسیدگی به مسائلی مانند خطاها، ناسازگاری ها، مقادیر از دست رفته و غیره از طریق یک فرآیند تمیز کردن کامل می روند. مرحله آماده سازی داده ها برای حصول اطمینان از تمیز بودن، سازگاری و آماده بودن داده ها برای تجزیه و تحلیل بسیار مهم است.

 

فاز 3: طراحی مدل

این مرحله مستلزم شناسایی رویکردها، تکنیک ها و گردش کار مناسب مدل سازی برای توسعه مدل است. روش های مختلفی برای بارگذاری و تجزیه و تحلیل داده ها وجود دارد، مانند:

• ETL (Extract, Transform, Load)
• ELT (Extract, Load, Transform)
• ETLT (Extract, Transform, Load, Transform)

مرحله طراحی مدل برای حصول اطمینان از همسویی رویکرد تحلیلی با مشکل تجاری و اینکه مدل ها و تکنیک های انتخاب شده برای داده های داده شده و نتایج مورد نظر مناسب هستند، بسیار مهم است.

 

فاز 4: ساخت مدل

در این مرحله مدل های تحلیلی انتخاب شده با استفاده از داده های تهیه شده ساخته و آموزش داده می شوند. متخصصان داده از طریق چندین پیکربندی مدل تکرار می‌کنند، پارامترها را دقیق تنظیم می‌کنند و عملکرد مدل را با استفاده از معیارها و تکنیک‌های مختلف ارزیابی می‌کنند.

فاز مدل سازی یک فرآیند تکراری است که شامل اصلاح و بهینه سازی مداوم مدل های تحلیلی است. با پیروی از یک رویکرد دقیق برای توسعه و ارزیابی مدل، متخصصان داده می توانند اطمینان حاصل کنند که مدل های انتخابی دقیق، قوی و قادر به ارائه بینش های ارزشمند برای تصمیم گیری هستند.

 

فاز 5: ارتباط نتیجه

هنگامی که مدل ها ساخته و ارزیابی شدند، نتایج و بینش های به دست آمده از تجزیه و تحلیل به ذینفعان مربوطه اطلاع رسانی می شود. این مرحله شامل ایجاد تجسم ها، گزارش ها و ارائه هایی است که به طور موثر یافته ها و پیامدهای آنها را برای کسب و کار منتقل می کند.

ارتباط نتیجه موثر برای اطمینان از اینکه بینش های حاصل از فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها درک، قابل اعتماد و در نهایت برای هدایت تصمیم گیری آگاهانه و موفقیت سازمانی مورد استفاده قرار می گیرند، ضروری است.

 

فاز 6: اندازه گیری اثربخشی

مرحله نهایی چرخه حیات تجزیه و تحلیل داده ها اندازه گیری اثربخشی است، جایی که متخصصان داده تأثیر و اثربخشی راه حل های تحلیلی اجرا شده را ارزیابی می کنند. بر اساس مشاهدات و بازخوردها، می توان تنظیمات یا بهبودهایی را در مدل ها یا کل فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها انجام داد که منجر به تکرار جدیدی در چرخه عمر می شود.

با اندازه‌گیری مداوم اثربخشی راه‌حل‌های تحلیلی و اجرای چرخه بهبود مستمر، سازمان‌ها می‌توانند اطمینان حاصل کنند که ابتکارات تجزیه و تحلیل داده‌های آنها مرتبط، تأثیرگذار و همسو با نیازها و اهداف تجاری در حال تحول خود باقی می‌مانند.

 

نتیجه گیری

چرخه حیات تجزیه و تحلیل داده ها یک چارچوب ساختاریافته و جامع برای مدیریت و تجزیه و تحلیل موثر داده ها فراهم می کند. با پیروی از این چرخه حیات، سازمان ها می توانند فرآیندهای تجزیه و تحلیل داده های خود را ساده کنند، بینش های ارزشمندی را استخراج کنند و تصمیمات آگاهانه ای اتخاذ کنند که باعث موفقیت کسب و کار می شود. در حالی که ترتیب این مراحل را می توان برای مطابقت با نیازهای خاص تطبیق داد، پیروی از هر شش مرحله برای دستیابی به یک تحلیل موثر بسیار مهم است.

 

به دنبال این هستید که داده های خود را از طریق تجزیه و تحلیل بصری به نمایش بذارید ؟ با ما در داده کاوی ویستا ارتباط برقرار کنید.

با یکی از کارشناسان داده ما تماس بگیرید و صحبت کنید، و ما به هر سوالی که ممکن است داشته باشید پاسخ خواهیم داد.

امیدواریم این اطلاعات بیشتر به شما کمک کند تا انتخابی مناسب برای کسب و کار و سازمانتان داشته باشید. اگر هنوز مطمئن نیستید، نگران نباشید،تیم پشتیبانی داده کاوی ویستا اینجاست تا به شما کمک کند!

همین امروز با ما تماس بگیرید، و ما می توانیم با هم همکاری کنیم تا در فرآیند تصمیم گیری به شما کمک کنیم و ترکیب بهینه محصولات را برای شما پیدا کنیم.

دوره آموزشی هوش تجاری با Tableau «کلیک کنید» و  هوش تجاری با Power BI «کلیک کنید» یک برنامه جامع است که بر توسعه مهارت در تجزیه‌ و تحلیل داده‌ها، تجسم و گزارش سازی و گزارش دهی و دشبوردسازی با استفاده از این ابزارها  تمرکز دارد.

سپاسگذاریم از وقتی که برای خواندن این مقاله گذاشتید

.

برای خرید لایسنس تبلو Tableau کلیک کنید

برای مشاهده ویدیوهای آموزشی داده کاوی و هوش تجاری ما را در شبکه های اجتماعی دنبال کنید

Youtube Chanel :VISTA Data Mining 

Aparat Chanel: VISTA Data Mining 

Instagram Chanel: VISTA Data Mining

Telegram Chanel: VISTA Data Mining 

Linkedin Chanel: VISTA Company