Geschreven door: Ala'a Al-Ali, Senior Learning Analyst, Learning Analytics
De levenscyclus van data-analyse
In de datagestuurde wereld van vandaag is het vermogen om zinvolle inzichten te verkrijgen cruciaal voor bedrijven, organisaties en zelfs voor individuen zoals jij en ik.
In dit artikel nemen we je mee op een reis door de Gegevens Levenscyclus van analyses, Dus riemen vast en laten we gaan!
Introductie
Als onderdeel van Optimization Services werkt het Learning Analytics-team actief samen met klanten aan het opbouwen van hun eigen aangepaste gegevensverzameling met de analysemogelijkheden van Brightspace. Inzichten en oplossingen ontdekken door middel van datagedreven discussie met ondersteuning door middel van cijfers, tabellen en visualisaties.
Tijdens de opdrachten volgen wij als Learning Analysts een proces om de ruwe data uit je Brightspace Data Sets om te zetten in waardevolle informatie rondom leren, dit proces wordt de Levenscyclus van data-analyse.
Wat is de Gegevens Levenscyclus van analyse?
De Gegevens Levenscyclus van analyses Beschrijft een gestructureerde aanpak met meerdere fasen om ervoor te zorgen dat gegevens effectief worden verzameld, verwerkt, geanalyseerd en geïnterpreteerd.
Het omvat de volgende belangrijke fasen die in de onderstaande afbeelding worden beschreven. Afhankelijk van de bron van informatie, kan het zijn dat sommige fasen zijn gegroepeerd, maar in dit artikel is het opgedeeld in 6 fasen om een betere demonstratie mogelijk te maken van wat de belangrijkste punten zijn die tijdens elke fase zijn bereikt.
Afbeelding: Elke fase speelt een cruciale rol bij het omzetten van onbewerkte gegevens in bruikbare inzichten.
1. Definiëren (ontdekking)
De eerste fase van de Gegevens Levenscyclus van analyses is het definiëren van gegevens. Deze fase omvat het identificeren en begrijpen van de aard van de klant, de belanghebbenden en het probleem.
Het vereist nauwe samenwerking met belanghebbenden om het bedrijfsprobleem en de vragen die moeten worden beantwoord te definiëren.
Effectieve data discovery legt de basis voor het hele analyseproces en zorgt ervoor dat de volgende stappen gebaseerd zijn op relevante en hoogwaardige gegevens.
2. Identificeren (voorbereiding)
Zodra de relevante gegevensbronnen zijn geïdentificeerd, is de volgende stap de voorbereiding van de gegevens. Deze fase omvat het omzetten van de onbewerkte gegevens in een formaat dat geschikt is voor analyse. De belangrijkste activiteiten in deze fase zijn onder meer:
- Definieer de gegevenssets die nodig zijn om de gegevens uit te halen.
- Gegevenstransformatie: het converteren van gegevens naar een consistent formaat, het normaliseren of standaardiseren van waarden.
- Het combineren van gegevens uit meerdere bronnen om een samenhangende dataset te creëren.
Gegevensvoorbereiding is vaak het meest tijdrovende onderdeel van de Gegevens Levenscyclus van analyses, maar het is essentieel om ervoor te zorgen dat de analyse nauwkeurig en betrouwbaar is.
3. Verkennen
Deze fase richt zich op het verkennen van de gegevens om patronen, trends en relaties bloot te leggen. Afhankelijk van de aard van de gegevens en de vragen die aan de orde komen, kunnen verschillende technieken worden gebruikt, waaronder:
- Beschrijvende statistieken: Samenvatten en beschrijven van de belangrijkste kenmerken van de gegevens.
- Verkennende gegevens via visualisatie en statistische methoden.
- Hypothesetesten: het beoordelen van relaties tussen variabelen en het testen van aannames.
Het doel van data-exploratie is om eerste inzichten te genereren die verder onderzoek kunnen sturen en de besluitvorming kunnen informeren.
4. Analyseren (gegevensmodellering)
De fase van gegevensmodellering omvat het toepassen van geavanceerde analytische technieken om voorspellende of verklarende modellen te creëren. Afhankelijk van het probleem kunnen verschillende modelleringstechnieken worden toegepast, zoals:
- Regressieanalyse: het modelleren van de relatie tussen een afhankelijke variabele en een of meer onafhankelijke variabelen.
- Classificatie: Het toewijzen van gegevenspunten aan vooraf gedefinieerde categorieën.
- Clustering: het groeperen van vergelijkbare gegevenspunten.
Het bouwen van robuuste modellen vereist een zorgvuldige selectie van functies, afstemming van parameters en validatie met behulp van de juiste metrische gegevens. Deze fase omvat vaak iteratieve experimenten om de modellen te verfijnen en te verbeteren.
5. Presentatie van de gegevens (interpretatie)
Zodra de resultaten zijn gegenereerd en gevalideerd, is de volgende stap de presentatie of interpretatie van de gegevens. In deze fase worden de analytische resultaten vertaald naar zinvolle inzichten die de besluitvorming kunnen informeren. De belangrijkste activiteiten zijn onder meer:
- Contextualiseren van de bevindingen binnen het bedrijfsprobleem of de onderzoeksvraag
- Identificeren van bruikbare inzichten en aanbevelingen
Effectieve gegevensinterpretatie vereist een diepgaand begrip van zowel de gegevens als de bedrijfscontext om ervoor te zorgen dat de inzichten relevant en bruikbaar zijn.
6. Datacommunicatie
De laatste fase van de Gegevens Levenscyclus van analyses is datacommunicatie. Deze fase richt zich op het presenteren van de bevindingen op een duidelijke en overtuigende manier aan belanghebbenden. Technieken voor effectieve communicatie zijn onder meer:
- Gegevensvisualisatie: diagrammen, grafieken en dashboards gebruiken om complexe gegevens in een gemakkelijk te begrijpen formaat te presenteren.
- Storytelling: het opstellen van een verhaal rond de gegevens om belangrijke inzichten en aanbevelingen te benadrukken
- Rapportering: het delen van de resultaten met de gedefinieerde stakeholders
Duidelijke en effectieve communicatie zorgt ervoor dat de inzichten uit de data-analyse worden begrepen en opgevolgd door besluitvormers.
Conclusie
De Levenscyclus van data-analyse is een systematische aanpak die ruwe data omzet in waardevolle inzichten. Elke fase, van definitie tot datacommunicatie, speelt een cruciale rol om ervoor te zorgen dat de analyse nauwkeurig, relevant en bruikbaar is.
Niet alleen kunnen de fasen elkaar overlappen, maar het proces is ook iteratief. Een continue evaluatie om ervoor te zorgen dat de verwachte resultaten er zijn en dat aan de gedefinieerde maatstaven wordt voldaan.
Door deze gestructureerde aanpak te volgen, kunt u de kracht van data benutten om weloverwogen besluitvorming te stimuleren en uw strategische doelen voor learning analytics te bereiken.
