ਡਾਟਾ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ

ਕੱਚਾ ਡਾਟਾ ਇਕੱਲਾ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਮੁੱਲ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਬਿਜ਼ਨਸ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਨੂੰ ਸ਼ੁੱਧ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇੱਕ ਸੰਰਚਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਨਾਲ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਹੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਹੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ।

ਡਾਟਾ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਵਿੱਚ ਛੇ ਪੜਾਅ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:

• ਬਿਜ਼ਨਸ ਅੰਡਰਸਟੈਂਡਿੰਗ (Business Understanding) • ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ (Data Collection) • ਡਾਟਾ ਤਿਆਰੀ (Data Preparation) • ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (Data Analysis) • ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ (Data Visualization) • ਡਿਪਲਾਈਮੈਂਟ ਅਤੇ ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ (Deployment and Monitoring)

ਪੜਾਅ 1: ਬਿਜ਼ਨਸ ਅੰਡਰਸਟੈਂਡਿੰਗ ਸਮੱਸਿਆ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ। ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜਾ ਟੀਚਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਨਾ ਛੇੜੋ। ਪੁੱਛੋ: ਅਸੀਂ ਕਿਹੜੀ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਹੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ? ਅਸੀਂ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਮਾਪਦੇ ਹਾਂ?

ਪੜਾਅ 2: ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ CRM ਸਿਸਟਮਾਂ, ਡਾਟਾਬੇਸਾਂ ਅਤੇ ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਸਟੋਰ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀਆਂ ID, ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀਆਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਅਤੇ ਸੈਸ਼ਨ ਦੀ ਮਿਆਦ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਪੜਾਅ 3: ਡਾਟਾ ਤਿਆਰੀ ਡਾਟਾ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਆਪਣਾ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਮਾਂ ਇੱਥੇ ਬਿਤਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼, ਤਬਦੀਲ ਅਤੇ ਮਿਆਰੀ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਆਪਣੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਹਟਾਓ ਅਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰੋ।

ਪੜਾਅ 4: ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਇਹ ਪੜਾਅ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ।

  • ਵੇਰਣਮੂਲਕ (Descriptive): ਕੀ ਹੋਇਆ?
  • ਨਿਦਾਨਾਤਮਕ (Diagnostic): ਇਹ ਕਿਉਂ ਹੋਇਆ?
  • ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ (Predictive): ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ?
  • ਪ੍ਰੈਸਕ੍ਰਿਪਟਿਵ (Prescriptive): ਸਾਨੂੰ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?

ਉਦਾਹਰਨ: ਜੇਕਰ ਮੋਬਾਈਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਡੈਸਕਟਾਪ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕਾਰਟ ਛੱਡ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਇੱਕ ਹੌਲੀ ਮੋਬਾਈਲ ਚੈੱਕਆਊਟ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਪੜਾਅ 5: ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਵਿਜ਼ੂਅਲਸ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਕਹਾਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ Power BI, Tableau, ਜਾਂ Python ਵਰਗੇ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਇਹ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਪੜਾਅ 6: ਡਿਪਲਾਈਮੈਂਟ ਅਤੇ ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ ਆਪਣੀ ਗਹਿਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ (insights) ਨੂੰ ਅਮਲੀ ਰੂਪ ਦਿਓ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੋਈ ਹੌਲੀ ਚੈੱਕਆਊਟ ਪੇਜ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਸਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰੋ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ ਕਿ ਬਦਲਾਅ ਤੁਹਾਡੀ ਆਮਦਨ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਆਧੁਨਿਕ ਟੀਮਾਂ ਹੁਣ ਇਸ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਜੋੜ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। AI ਗੁੰਮ ਹੋਈਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਲੱਭਣ, ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਜਾਣ (customer churn) ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ, ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਆਟੋਮੇਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਸਫਲ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਸਾਫ਼ ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਵਪਾਰਕ ਟੀਚਿਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਪੜਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਾ ਛੱਡੋ, ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਗਲਤ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ।

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

ਵਿਕਲਪਿਕ ਸਿੱਖਣ ਕਮਿਊਨਿਟੀ: https://t.me/GyaanSetuAi