డేటా అనలిటిక్స్ లైఫ్ సైకిల్ వివరణ
ముడి డేటా (Raw data) ఒంటరిగా పెద్దగా విలువను కలిగి ఉండదు. బిజినెస్ ఇంటెలిజెన్స్ను సృష్టించడానికి మీరు దానిని శుద్ధి చేసి, విశ్లేషించాలి. ఒక క్రమబద్ధమైన ప్రక్రియను అనుసరించడం వల్ల మీరు సరైన సమస్యలను పరిష్కరిస్తారని నిర్ధారించుకోవచ్చు.
డేటా అనలిటిక్స్ లైఫ్ సైకిల్ ఆరు దశలతో కూడి ఉంటుంది:
• బిజినెస్ అండర్స్టాండింగ్ (Business Understanding) • డేటా కలెక్షన్ (Data Collection) • డేటా ప్రిపరేషన్ (Data Preparation) • డేటా అనాలిసిస్ (Data Analysis) • డేటా విజువలైజేషన్ (Data Visualization) • డిప్లాయ్మెంట్ మరియు మానిటరింగ్ (Deployment and Monitoring)
దశ 1: బిజినెస్ అండర్స్టాండింగ్ సమస్యతో ప్రారంభించండి. మీరు చేరుకోవాలనుకుంటున్న లక్ష్యం ఏమిటో తెలిసే వరకు డేటాను తాకకండి. ఇలా ప్రశ్నించుకోండి: మేము ఏ సమస్యను పరిష్కరిస్తున్నాము? విజయాన్ని మేము ఎలా కొలుస్తాము?
దశ 2: డేటా కలెక్షన్ CRM సిస్టమ్లు, డేటాబేస్లు మరియు వెబ్సైట్ల నుండి సమాచారాన్ని సేకరించండి. ఒక ఈ-కామర్స్ స్టోర్ కోసం, మీకు కస్టమర్ ఐడిలు (customer IDs), ఉత్పత్తి వర్గాలు (product categories) మరియు సెషన్ వ్యవసానాలు (session durations) అవసరం.
దశ 3: డేటా ప్రిపరేషన్ డేటా నిపుణులు తమ ఎక్కువ సమయాన్ని ఇక్కడే గడుపుతారు. మీరు డేటాను క్లీన్ చేయాలి, మార్చాలి (transform) మరియు ప్రామాణీకరించాలి (standardize). మీ ఫలితాలు నమ్మదగినవిగా ఉండటానికి డూప్లికేట్లను తొలగించి, లోపాలను సరిదిద్దండి.
దశ 4: డేటా అనాలిసిస్ ఈ దశ నమూనాలను (patterns) గుర్తిస్తుంది.
- వివరణాత్మక (Descriptive): ఏమి జరిగింది?
- రోగనిర్ధారణ (Diagnostic): అది ఎందుకు జరిగింది?
- అంచనా (Predictive): ఏమి జరుగుతుంది?
- సూచనాత్మక (Prescriptive): మనం ఏమి చేయాలి?
ఉదాహరణ: డెస్క్టాప్ వినియోగదారుల కంటే మొబైల్ వినియోగదారులు కార్ట్లను (carts) ఎక్కువగా వదిలివేస్తుంటే, మొబైల్ చెకౌట్ ప్రక్రియ నెమ్మదిగా ఉందని విశ్లేషణ చూపుతుంది.
దశ 5: డేటా విజువలైజేషన్ నిర్ణయాలు తీసుకునే వారికి స్పష్టమైన విజువల్స్ అవసరం. సంక్లిష్టమైన సంఖ్యలను కథలుగా మార్చడానికి Power BI, Tableau, లేదా Python వంటి సాధనాలను ఉపయోగించండి. ఇది స్టేక్హోల్డర్లు వేగంగా నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి సహాయపడుతుంది.
దశ 6: డిప్లాయ్మెంట్ మరియు మానిటరింగ్ మీ అంతర్దృష్టులను (insights) చర్యగా మార్చండి. మీరు నెమ్మదైన చెకౌట్ పేజీని కనుగొంటే, దానిని సరిచేయండి. మార్పులు మీ ఆదాయాన్ని మెరుగుపరుస్తున్నాయని నిర్ధారించుకోవడానికి ఫలితాలను పర్యవేక్షించండి.
ఆధునిక బృందాలు ఇప్పుడు ఈ లైఫ్ సైకిల్లో AIని అనుసంధానిస్తున్నాయి. AI మిస్సింగ్ వాల్యూస్ను కనుగొనడంలో, కస్టమర్ చర్న్ (customer churn) అంచనా వేయడంలో మరియు రిపోర్ట్ జనరేషన్ను ఆటోమేట్ చేయడంలో సహాయపడుతుంది.
విజయవంతమైన ప్రాజెక్టులకు శుభ్రమైన డేటా మరియు స్పష్టమైన వ్యాపార లక్ష్యాలు అవసరం. దశలను దాటవేయకండి, లేకపోతే మీరు తప్పుడు ముగింపులను ఎదుర్కోవాల్సి వస్తుంది.
Source: https://dev.to/raju_ashokit_8ce772fb366a/data-analytics-lifecycle-explained-with-real-examples-3gek
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi