Escrito por: Ala'a Al-Ali, analista sênior de aprendizagem, análise de aprendizagem
O ciclo de vida da análise de dados
No mundo atual orientado por dados, a capacidade de extrair insights significativos é crucial para empresas, organizações e até mesmo para indivíduos como você e eu.
Neste artigo, vamos levá-lo a uma viagem pelo Dados Ciclo de vida analítico, Então aperte o cinto e vamos lá!
Introdução
Como parte dos Serviços de Otimização, a equipe de Análise de Aprendizagem trabalha ativamente com os clientes na criação de sua própria coleção de dados personalizada com os recursos de análise do Brightspace. Descobrindo insights e soluções por meio de discussão orientada por dados com suporte por meio de números, tabelas e visualizações.
Durante os compromissos, nós, como analistas de aprendizagem, seguimos um processo para ajudar a transformar os dados brutos de seus conjuntos de dados do Brightspace em informações valiosas sobre o aprendizado, esse processo é chamado de Ciclo de vida da análise de dados.
O que é o Dados Ciclo de vida do Analytics?
O Dados Ciclo de vida analítico descreve uma abordagem estruturada com vários estágios para garantir que os dados sejam efetivamente coletados, processados, analisados e interpretados.
Ele compreende os seguintes estágios principais descritos na figura abaixo. Dependendo da fonte de informação, você pode descobrir que algumas etapas são agrupadas, no entanto, neste artigo é dividido em 6 etapas para permitir uma melhor demonstração sobre quais são os principais pontos alcançados durante cada etapa.
Figura: Cada estágio desempenha um papel crítico na transformação de dados brutos em insights acionáveis.
1. Definir (descoberta)
A primeira etapa do Dados Ciclo de vida analítico está definindo dados. Esta fase envolve identificar e compreender a natureza do cliente, as partes interessadas e o problema em questão.
Requer estreita colaboração com as partes interessadas para definir o problema de negócios e as perguntas que precisam ser respondidas.
A descoberta eficaz de dados estabelece a base para todo o processo de análise, garantindo que as etapas subsequentes sejam baseadas em dados relevantes e de alta qualidade.
2. Identificar (Preparação)
Uma vez identificadas as fontes de dados relevantes, o próximo passo é a Preparação dos Dados. Esta fase envolve a transformação dos dados brutos em um formato adequado para análise. As principais atividades nesta fase incluem:
- Defina os conjuntos de dados necessários para extrair os dados.
- Transformação de dados: Converter dados em um formato consistente, normalizando ou padronizando valores.
- Combinar dados de várias fontes para criar um conjunto de dados coeso.
A preparação de dados é muitas vezes a parte mais demorada do Dados Ciclo de vida analítico, mas é essencial para garantir que a análise seja exata e fiável.
3. Explorar
Esta fase se concentra em explorar os dados para descobrir padrões, tendências e relacionamentos. Várias técnicas podem ser usadas, dependendo da natureza dos dados e das questões que estão sendo abordadas, incluindo:
- Estatística descritiva: Resumindo e descrevendo as principais características dos dados.
- Dados exploratórios via visualização e métodos estatísticos.
- Teste de hipóteses: Avaliando relações entre variáveis e testando suposições.
O objetivo da exploração de dados é gerar insights iniciais que possam orientar uma investigação mais aprofundada e informar a tomada de decisões.
4. Analisar (Modelagem de Dados)
A etapa de Modelagem de Dados envolve a aplicação de técnicas analíticas avançadas para criar modelos preditivos ou explicativos. Dependendo do problema, várias técnicas de modelagem podem ser empregadas, como:
- Análise de regressão: Modelar a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes.
- Classificação: Atribuição de pontos de dados a categorias predefinidas.
- Clustering: agrupando pontos de dados semelhantes.
A criação de modelos robustos requer uma seleção cuidadosa de recursos, ajuste de parâmetros e validação usando métricas apropriadas. Esse estágio geralmente envolve experimentação iterativa para refinar e melhorar os modelos.
5. Apresentação de dados (interpretação)
Uma vez gerados e validados os resultados, o próximo passo é a apresentação ou interpretação dos dados. Este estágio envolve traduzir os resultados analíticos em insights significativos que podem informar a tomada de decisões. As principais atividades incluem:
- Contextualizar as descobertas dentro do problema de negócios ou questão de pesquisa
- Identificando insights e recomendações acionáveis
A interpretação eficaz dos dados requer uma compreensão profunda dos dados e do contexto de negócios para garantir que os insights sejam relevantes e acionáveis.
6. Comunicação de dados
A etapa final do Dados Ciclo de vida analítico é Comunicação de Dados. Esta fase se concentra em apresentar as descobertas de maneira clara e convincente às partes interessadas. As técnicas para uma comunicação eficaz incluem:
- Visualização de dados: usando tabelas, gráficos e painéis para apresentar dados complexos em um formato facilmente compreensível.
- Contar histórias: criar uma narrativa em torno dos dados para destacar os principais insights e recomendações
- Reporting: compartilhamento dos resultados com as partes interessadas definidas
A comunicação clara e eficaz garante que os insights derivados da análise de dados sejam compreendidos e aplicados pelos tomadores de decisão.
Conclusão
O Ciclo de vida da análise de dados é uma abordagem sistemática que transforma dados brutos em insights valiosos. Cada estágio, desde a definição até a comunicação de dados, desempenha um papel crucial para garantir que a análise seja precisa, relevante e acionável.
Não apenas os estágios podem se sobrepor, mas o processo também é iterativo. Uma revisão contínua para garantir que os resultados esperados estejam lá e as métricas definidas sejam atendidas.
Ao seguir essa abordagem estruturada, você pode aproveitar o poder dos dados para impulsionar a tomada de decisões informadas e atingir seus objetivos estratégicos de análise de aprendizado.
