ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് ലൈഫ്സൈക്കിൾ വിശദീകരിക്കുന്നു

അസംസ്‌കൃത ഡാറ്റയ്ക്ക് (Raw data) തനിയെ വലിയ മൂല്യമില്ല. ബിസിനസ് ഇന്റലിജൻസ് സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് നിങ്ങൾ അത് ശുദ്ധീകരിക്കുകയും വിശകലനം ചെയ്യുകയും വേണം. ഒരു ഘടനാപരമായ പ്രക്രിയ പിന്തുടരുന്നത് ശരിയായ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നു എന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.

ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് ലൈഫ്സൈക്കിളിൽ ആറ് ഘട്ടങ്ങളുണ്ട്:

• ബിസിനസ്സ് ആവശ്യങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കൽ (Business Understanding) • ഡാറ്റാ ശേഖരണം (Data Collection) • ഡാറ്റാ തയ്യാറാക്കൽ (Data Preparation) • ഡാറ്റാ വിശകലനം (Data Analysis) • ഡാറ്റാ വിഷ്വലൈസേഷൻ (Data Visualization) • വിന്യാസവും നിരീക്ഷണവും (Deployment and Monitoring)

ഘട്ടം 1: ബിസിനസ്സ് ആവശ്യങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കൽ (Business Understanding) പ്രശ്നത്തിൽ നിന്ന് തുടങ്ങുക. ഏത് ലക്ഷ്യമാണ് നിങ്ങൾ കൈവരിക്കേണ്ടതെന്ന് അറിയുന്നതുവരെ ഡാറ്റയിൽ തൊടരുത്. ചോദിക്കുക: നമ്മൾ പരിഹരിക്കുന്നത് ഏത് പ്രശ്നമാണ്? വിജയം നമ്മൾ എങ്ങനെ അളക്കും?

ഘട്ടം 2: ഡാറ്റാ ശേഖരണം (Data Collection) CRM സിസ്റ്റങ്ങൾ, ഡാറ്റാബേസുകൾ, വെബ്‌സൈറ്റുകൾ എന്നിവയിൽ നിന്ന് വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കുക. ഒരു ഇ-കൊമേഴ്‌സ് സ്റ്റോറിന്, നിങ്ങൾക്ക് കസ്റ്റമർ ഐഡികൾ (customer IDs), ഉൽപ്പന്ന വിഭാഗങ്ങൾ (product categories), സെഷൻ ദൈർഘ്യം (session durations) എന്നിവ ആവശ്യമാണ്.

ഘട്ടം 3: ഡാറ്റാ തയ്യാറാക്കൽ (Data Preparation) ഡാറ്റാ പ്രൊഫഷണലുകൾ അവരുടെ ഭൂരിഭാഗം സമയവും ഇവിടെയാണ് ചെലവഴിക്കുന്നത്. നിങ്ങൾ ഡാറ്റ ശുദ്ധീകരിക്കുകയും (clean), മാറ്റം വരുത്തുകയും (transform), സ്റ്റാൻഡേർഡൈസ് ചെയ്യുകയും (standardize) വേണം. ഫലങ്ങൾ വിശ്വസനീയമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റുകൾ നീക്കം ചെയ്യുകയും പിശകുകൾ പരിഹരിക്കുകയും ചെയ്യുക.

ഘട്ടം 4: ഡാറ്റാ വിശകലനം (Data Analysis) ഈ ഘട്ടം പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്തുന്നു.

  • ഡിസ്ക്രിപ്റ്റീവ് (Descriptive): എന്താണ് സംഭവിച്ചത്?
  • ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് (Diagnostic): എന്തുകൊണ്ട് സംഭവിച്ചു?
  • പ്രെഡിക്റ്റീവ് (Predictive): എന്താണ് സംഭവിക്കുക?
  • പ്രെസ്ക്രിപ്റ്റീവ് (Prescriptive): നമ്മൾ എന്താണ് ചെയ്യേണ്ടത്?

ഉദാഹരണം: ഡെസ്ക്ടോപ്പ് ഉപയോക്താക്കളേക്കാൾ കൂടുതൽ മൊബൈൽ ഉപയോക്താക്കളാണ് കാർട്ടുകൾ ഉപേക്ഷിക്കുന്നതെങ്കിൽ, മൊബൈൽ ചെക്കൗട്ട് പ്രക്രിയ സാവധാനത്തിലാണെന്ന് വിശകലനം കാണിക്കുന്നു.

ഘട്ടം 5: ഡാറ്റാ വിഷ്വലൈസേഷൻ (Data Visualization) തീരുമാനമെടുക്കുന്നവർക്ക് വ്യക്തമായ വിഷ്വലുകൾ ആവശ്യമാണ്. സങ്കീർണ്ണമായ സംഖ്യകളെ കഥകളാക്കി മാറ്റാൻ Power BI, Tableau അല്ലെങ്കിൽ Python പോലുള്ള ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുക. ഇത് സ്റ്റേക്ക്‌ഹോൾഡർമാരെ വേഗത്തിൽ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.

ഘട്ടം 6: വിന്യാസവും നിരീക്ഷണവും (Deployment and Monitoring) നിങ്ങളുടെ കണ്ടെത്തലുകൾ പ്രായോഗികമാക്കുക. ഒരു സാവധാനത്തിലുള്ള ചെക്കൗട്ട് പേജ് നിങ്ങൾ കണ്ടെത്തിയാൽ, അത് പരിഹരിക്കുക. മാറ്റങ്ങൾ നിങ്ങളുടെ വരുമാനം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ ഫലങ്ങൾ നിരീക്ഷിക്കുക.

ആധുനിക ടീമുകൾ ഇപ്പോൾ ഈ ലൈഫ്സൈക്കിളിൽ AI സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. വിട്ടുപോയ മൂല്യങ്ങൾ (missing values) കണ്ടെത്താനും, കസ്റ്റമർ ചേൺ (customer churn) പ്രവചിക്കാനും, റിപ്പോർട്ട് തയ്യാറാക്കൽ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാനും AI സഹായിക്കുന്നു.

വിജയകരമായ പ്രോജക്റ്റുകൾക്ക് ശുദ്ധമായ ഡാറ്റയും വ്യക്തമായ ബിസിനസ്സ് ലക്ഷ്യങ്ങളും ആവശ്യമാണ്. ഘട്ടങ്ങൾ ഒഴിവാക്കരുത്, അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങൾ തെറ്റായ നിഗമനങ്ങളിൽ എത്തിച്ചേരും.

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

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi