Escrito por: Ala'a Al-Ali, analista sénior de aprendizaje, Learning Analytics
El ciclo de vida de la analítica de datos
En el mundo actual basado en datos, la capacidad de extraer información significativa es crucial para las empresas, las organizaciones e incluso para personas como usted y yo.
En este artículo, lo llevaremos a un viaje a través de la Datos Ciclo de vida de la analítica, ¡Así que abróchate el cinturón y vamos!
Introducción
Como parte de los servicios de optimización, el equipo de Learning Analytics trabaja activamente con los clientes en la creación de su propia recopilación de datos personalizada con las capacidades de análisis de Brightspace. Descubrir ideas y soluciones a través de un debate basado en datos con soporte a través de números, tablas y visualizaciones.
Durante los compromisos, nosotros, como analistas de aprendizaje, seguimos un proceso para ayudar a transformar los datos sin procesar de sus conjuntos de datos de Brightspace en información valiosa sobre el aprendizaje, este proceso se denomina Ciclo de vida de la analítica de datos.
¿Cuál es el Datos ¿Ciclo de vida de la analítica?
El Datos Ciclo de vida de la analítica Describe un enfoque estructurado con múltiples etapas para garantizar que los datos se recopilen, procesen, analicen e interpreten de manera efectiva.
Comprende las siguientes etapas clave que se describen en la siguiente figura. Dependiendo de la fuente de información, es posible que algunas etapas estén agrupadas, sin embargo, en este artículo se divide en 6 etapas para permitir una mejor demostración de cuáles son los puntos principales logrados durante cada etapa.
Figura: Cada etapa desempeña un papel fundamental en la transformación de los datos sin procesar en información procesable.
1. Definir (descubrimiento)
La primera etapa de la Datos Ciclo de vida de la analítica es Definición de Datos. Esta fase implica identificar y comprender la naturaleza del cliente, las partes interesadas y el problema en cuestión.
Requiere una estrecha colaboración con las partes interesadas para definir el problema empresarial y las preguntas que deben responderse.
El descubrimiento eficaz de datos sienta las bases de todo el proceso de análisis, garantizando que los pasos posteriores se basen en datos relevantes y de alta calidad.
2. Identificar (preparación)
Una vez que se han identificado las fuentes de datos relevantes, el siguiente paso es la preparación de los datos. Esta fase implica transformar los datos brutos en un formato adecuado para el análisis. Las actividades clave en esta etapa incluyen:
- Defina los conjuntos de datos necesarios para extraer los datos.
- Transformación de datos: Conversión de datos a un formato coherente, normalizando o estandarizando valores.
- Combinación de datos de varias fuentes para crear un conjunto de datos cohesivo.
La preparación de datos suele ser la parte más laboriosa de la Datos Ciclo de vida de la analítica, pero es esencial para garantizar que el análisis sea preciso y fiable.
3. Explora
Esta fase se centra en explorar los datos para descubrir patrones, tendencias y relaciones. Se pueden utilizar varias técnicas, dependiendo de la naturaleza de los datos y de las preguntas que se aborden, entre ellas:
- Estadística descriptiva: Resumen y descripción de las principales características de los datos.
- Datos exploratorios mediante visualización y métodos estadísticos.
- Prueba de hipótesis: Evaluación de las relaciones entre las variables y prueba de los supuestos.
El objetivo de la exploración de datos es generar información inicial que pueda guiar la investigación posterior e informar la toma de decisiones.
4. Analizar (modelado de datos)
La etapa de Modelado de Datos implica la aplicación de técnicas analíticas avanzadas para crear modelos predictivos o explicativos. Dependiendo del problema, se pueden emplear varias técnicas de modelado, tales como:
- Análisis de regresión: Modelado de la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes.
- Clasificación: Asignación de puntos de datos a categorías predefinidas.
- Agrupación en clústeres: agrupar puntos de datos similares.
La creación de modelos sólidos requiere una selección cuidadosa de las características, el ajuste de los parámetros y la validación mediante las métricas adecuadas. Esta etapa a menudo implica experimentación iterativa para refinar y mejorar los modelos.
5. Presentación de datos (interpretación)
Una vez generados y validados los resultados, el siguiente paso es la presentación o interpretación de los datos. Esta etapa implica traducir los resultados analíticos en información significativa que pueda informar la toma de decisiones. Las actividades clave incluyen:
- Contextualizar los hallazgos dentro del problema de negocio o pregunta de investigación
- Identificación de información y recomendaciones procesables
La interpretación eficaz de los datos requiere una comprensión profunda tanto de los datos como del contexto empresarial para garantizar que la información sea relevante y procesable.
6. Comunicación de datos
La etapa final de la Datos Ciclo de vida de la analítica es la Comunicación de Datos. Esta fase se centra en presentar los resultados de forma clara y convincente a las partes interesadas. Las técnicas para una comunicación efectiva incluyen:
- Visualización de datos: Uso de tablas, gráficos y paneles para presentar datos complejos en un formato fácilmente comprensible.
- Narración de historias: elaboración de una narrativa en torno a los datos para destacar las ideas y recomendaciones clave
- Reporting: compartiendo los resultados con los stakeholders definidos
Una comunicación clara y eficaz garantiza que los conocimientos derivados del análisis de datos sean comprendidos y actuados por los responsables de la toma de decisiones.
Conclusión
El Ciclo de vida de la analítica de datos es un enfoque sistemático que transforma los datos sin procesar en información valiosa. Cada etapa, desde la definición hasta la comunicación de datos, desempeña un papel crucial para garantizar que el análisis sea preciso, relevante y procesable.
No solo las etapas pueden superponerse, sino que el proceso también es iterativo. Una revisión continua para garantizar que se obtengan los resultados esperados y se cumplan las métricas definidas.
Al seguir este enfoque estructurado, puede aprovechar el poder de los datos para impulsar la toma de decisiones informadas y lograr sus objetivos estratégicos para el análisis del aprendizaje.
