۶ مرحله از چرخه حیات پروژه علم داده برای مدیریت پروژه‌ها

اهمیت ادغام دانش داده‌محور با انواع کسب‌وکار، طی دهه گذشته به طور فزاینده‌ای آشکار شده است. توجه به داده‌ها رمز اصلی بهره‌مندی از پتانسیل واقعی کسب‌وکار شما است و به شما کمک می‌کند تا شیوه‌های قدیمی خود را اصلاح کرده، وقت و منابع در حال هدر رفتن را کنترل کنید. با این وجود اطمینان از اینکه دانش و داده خود را به‌درستی اداره می‌کنید یا خیر، به تخصص، نظم و سازمان‌دهی نیاز دارد. در متن پیش رو به بررسی ۶ مرحله از چرخه حیات پروژه علم داده می‌پردازیم تا این درک مهم را برای شما آسان کنیم.

چرخه حیات پروژه علم داده چه می‌کند؟

چرخه عمر فرایند علم داده شما را در هر مرحله از یک پروژه علوم داده هدایت می‌کند؛ از مشکل اولیه که باید حل شود گرفته تا جایی که راه‌حل می‌تواند ارزش مداوم برای کسب‌وکار شما ارائه دهد. بدون توجه به این چارچوب محکم، پروژه شما فاقد پایه و اساسی است که آن را به سمت موفقیت هدایت می‌کند. این مسئله یکی از دلایل اصلی شکست پروژه‌های علوم داده است.

پیروی از شش مرحله اصلی در چرخه حیات پروژه علم داده، برای انتخاب ابزارهای علم داده، استفاده مؤثر از مهارت‌های دانشمند داده و به حداکثر رساندن ارزش بالقوه خود پروژه، ضروری می‌باشد. رشته علوم داده دائما در حال پیشرفت است. قبل از اینکه اهمیت چرخه حیات پروژه علم داده برای اولین بار درک شود، کاربرد واقعی و ارزش یک پروژه هرگز به طور کامل مورد بررسی قرار نگرفته بود.

هدف از چرخه حیات پروژه علم داده چیست؟

چرخه حیات پروژه علم داده، جمع‌آوری، تجزیه‌‎وتحلیل داده‌ها را با هدف اصلی شما، پیوند می‌دهد و اطمینان حاصل می‌نماید که هر مرحله از پروژه کاملا مطابق با نیازهای کسب‌وکار شما باشد. همچنین تضمین می‌کند که فرایند علم داده می‌تواند با گذشت زمان اصلاح شده و بهبود یابد. چرخه حیات پروژه علم داده، بی‌وقفه تکرار می‌شود. این چرخه پس از اتمام، دوباره آغاز می‌شود و با هر انقلاب و تغییر کارآمدتر و باارزش‌تر خواهد شد. یکی از مزایای اصلی ساختار بیشتر پروژه‌های علوم داده با استفاده از چرخه حیات پروژه علم داده، راهنمایی است که آن را ارائه می‌دهد، حتی در موارد آزمایش‌وخطا.

اگر پس از اتمام مرحله سه در چرخه (برنامه‌ریزی مدل)، متوجه شدید که داده‌های شما به روش صحیح آماده نشده‌اند، تیم علوم داده شما می‌توانند با استفاده از این دانش جدید به مرحله اول برگردند و در دو مرحله اول پیشرفت کنند. درنتیجه با رسیدن دوباره به مرحله سه، شما فقط با تشخیص اشتباهات خود در پایان پروژه بدون اتلاف وقت و منابع، به پروژه خود ارزش خواهید افزود.

۶ مرحله چرخه زندگی علم داده

۱- کشف

به‌عنوان اولین گام در فرایند علم داده، کشف بدون شک مهم‌ترین قسمت کار است. اگر پایه‌ها را درست دریافت کنید، نتیجه نهایی پروژه شما ارزش بیشتری دارد. تعیین مشخصات، الزامات، اولویت‌ها و بودجه مشخص، ضروری است. تعریف این موارد به شما کمک می‌کند بفهمید آیا منابع مناسبی برای انجام یک پروژه دارید؟ آیا داده‌های قابل‌اعتماد کافی را جمع‌آوری کرده‌اید؟ و آیا ارزش بالقوه پروژه بیش از هزینه آن است یا خیر؟

پس از اطمینان از امنیت این اطلاعات، تیم داده شما می‌تواند مشکلی را که کسب‌وکار شما در پیش رو دارد، بیان کرده و فرضیه‌های اولیه را برای آزمایش فرمول‌بندی کند. به عبارت دیگر، آن‌ها می‌توانند تعریف کنند که یک پروژه موفق چگونه خواهد بود.

کار خود را با پرسیدن این سؤالات شروع کنید:

• مشکلی که باید حل شود چیست؟
• راه‌حل چه شکلی باید باشد؟
• چه نتایجی می‌تواند در قالب “موفقیت” معنا شود؟
• چه داده‌های مرتبطی برای آزمایش وجود دارد؟
• چه منابع داده‌ای برای استقرار در زمان واقعی در دسترس هستند؟
• آیا شما یک فرایند جمع‌آوری داده قوی دارید؟
• اگر اطلاعات کافی برای آموزش مدل خود ندارید، آیا ابزارهای استخراج داده و پایگاه داده‌های منبع باز در به دست آوردن داده‌های جدید مفید هستند؟

۲- تهیه اطلاعات

قبل از شروع آزمایش فرضیه‌ها، داده‌ها (برگرفته از پایگاه داده‌ها یا از طریق ابزار استخراج داده‌ها) باید پیش‌پردازش و شرطی شوند. این مرحله شامل راه‌اندازی یک جعبه آزمایش و استخراج است. تبدیل و بارگذاری داده‌های شما در جعبه جدید در قالبی خواهد بود که برای تجزیه‌وتحلیل و ساخت مدل شما مهم است.

سپس، داده‌های شما می‌توانند شرطی‌سازی، بررسی و تجسم شوند. تجسم داده‌ها بسته به ابزار انتخابی شما می‌تواند شامل نمایش گرافیکی، داشبورد و گزارش‌های قابل تنظیم باشد. این مرحله به شما کمک می‌کند تا ناهنجاری‌ها را مشخص کرده و آن‌ها را برطرف کنید. همچنین داده‌های تمیز و مرتبط را برای شما ایجاد می‌کند.

در این مرحله است که رابطه بین همه مجموعه داده‌های مختلف برقرار می‌شود. این ویژگی‌ها / سیگنال‌های داده راه را برای یافتن راه‌حل مناسب مشکل شما، جهت طرح‌ریزی مدل موردنظر، هموار می‌کند؛ بنابراین یک مسیر مشخص برای جهت‌یابی ایجاد خواهد شد.

همچنین تمیزسازی داده‌ها می‌تواند در پایگاه داده مرکزی شما انجام شود و این اطمینان را به وجود آورد که مواردی مانند تکثیر رکورد قبل از تأثیر منفی بر آماده‌سازی داده‌ها، به طور خودکار اصلاح می‌گردند.

نتیجه سخن

در متن پیش رو به بررسی این مسئله پرداختیم که ۶ مرحله از چرخه حیات پروژه علم داده کدام‌اند. همچنین دو مدل دیگر از چرخه حیات پروژه با داده کاوی و یادگیری ماشین را بررسی کردیم تا مبحث مدیریت پروژه برای شما قابل‌درک باشد.