ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಜೀವನಚಕ್ರದ ವಿವರಣೆ

ಕೇವಲ ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾ (Raw data) ಅಷ್ಟೇನೂ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ. ವ್ಯವಹಾರದ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯನ್ನು (business intelligence) ಸೃಷ್ಟಿಸಲು ನೀವು ಅದನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬೇಕು. ಒಂದು ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವುದರಿಂದ ನೀವು ಸರಿಯಾದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.

ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಜೀವನಚಕ್ರವು ಆರು ಹಂತಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ:

• ವ್ಯವಹಾರದ ತಿಳುವಳಿಕೆ (Business Understanding) • ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ (Data Collection) • ಡೇಟಾ ಸಿದ್ಧತೆ (Data Preparation) • ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (Data Analysis) • ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ (Data Visualization) • ನಿಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ (Deployment and Monitoring)

ಹಂತ 1: ವ್ಯವಹಾರದ ತಿಳುವಳಿಕೆ (Business Understanding) ಸಮಸ್ಯೆಯಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. ನೀವು ತಲುಪಬೇಕಾದ ಗುರಿ ಯಾವುದು ಎಂದು ತಿಳಿಯುವವರೆಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮುಟ್ಟಬೇಡಿ. ಕೇಳಿ: ನಾವು ಯಾವ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ? ಯಶಸ್ಸನ್ನು ನಾವು ಹೇಗೆ ಅಳೆಯುತ್ತೇವೆ?

ಹಂತ 2: ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ (Data Collection) CRM ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು, ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ಗಳಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ. ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಅಂಗಡಿಗೆ, ನಿಮಗೆ ಗ್ರಾಹಕರ ಐಡಿಗಳು (customer IDs), ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ವರ್ಗಗಳು ಮತ್ತು ಸೆಷನ್ ಅವಧಿಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ.

ಹಂತ 3: ಡೇಟಾ ಸಿದ್ಧತೆ (Data Preparation) ಡೇಟಾ ವೃತ್ತಿಪರರು ತಮ್ಮ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಮಯವನ್ನು ಇಲ್ಲಿಯೇ ಕಳೆಯುತ್ತಾರೆ. ನೀವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಬೇಕು (clean), ರೂಪಾಂತರಿಸಬೇಕು (transform) ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಬೇಕು (standardize). ನಿಮ್ಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿರಲು ಡೂಪ್ಲಿಕೇಟ್‌ಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ ಮತ್ತು ದೋಷಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿ.

ಹಂತ 4: ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (Data Analysis) ಈ ಹಂತವು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು (patterns) ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುತ್ತದೆ.

  • ವಿವರಣಾತ್ಮಕ (Descriptive): ಏನಾಯಿತು?
  • ರೋಗನಿರ್ಣಯಾತ್ಮಕ (Diagnostic): ಅದು ಏಕೆ ಸಂಭವಿಸಿತು?
  • ಮುನ್ಸೂಚನಾತ್ಮಕ (Predictive): ಏನಾಗಬಹುದು?
  • ಸೂಚನಾತ್ಮಕ (Prescriptive): ನಾವು ಏನು ಮಾಡಬೇಕು?

ಉದಾಹರಣೆ: ಮೊಬೈಲ್ ಬಳಕೆದಾರರು ಡೆಸ್ಕ್‌ಟಾಪ್ ಬಳಕೆದಾರರಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಕಾರ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು (carts) ಕೈಬಿಡುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಮೊಬೈಲ್ ಚೆಕ್‌ಔಟ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ನಿಧಾನವಾಗಿದೆ ಎಂದು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.

ಹಂತ 5: ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ (Data Visualization) ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವವರಿಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ದೃಶ್ಯಗಳು ಬೇಕು. ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಕಥೆಗಳನ್ನಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು Power BI, Tableau ಅಥವಾ Python ನಂತಹ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ. ಇದು ಸ್ಟೇಕ್‌ಹೋಲ್ಡರ್‌ಗಳು (stakeholders) ವೇಗವಾಗಿ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಹಂತ 6: ನಿಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ (Deployment and Monitoring) ನಿಮ್ಮ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು (insights) ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ತನ್ನಿ. ನೀವು ನಿಧಾನಗತಿಯ ಚೆಕ್‌ಔಟ್ ಪುಟವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಂಡರೆ, ಅದನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿ. ಬದಲಾವಣೆಗಳು ನಿಮ್ಮ ಆದಾಯವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತಿವೆಯೇ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ.

ಆಧುನಿಕ ತಂಡಗಳು ಈಗ ಈ ಜೀವನಚಕ್ರದಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತಿವೆ. AI ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು (missing values) ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು, ಗ್ರಾಹಕರ ನಿರ್ಗಮನವನ್ನು (customer churn) ಊಹಿಸಲು ಮತ್ತು ವರದಿ ತಯಾರಿಕೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಯಶಸ್ವಿ ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಸ್ವಚ್ಛವಾದ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ವ್ಯವಹಾರದ ಗುರಿಗಳು ಬೇಕು. ಹಂತಗಳನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಬೇಡಿ, ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ನೀವು ತಪ್ಪು ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.

ಮೂಲ: https://dev.to/raju_ashokit_8ce772fb366a/data-analytics-lifecycle-explained-with-real-examples-3gek

ಐಚ್ಛಿಕ ಕಲಿಕಾ ಸಮುದಾಯ: https://t.me/GyaanSetuAi