Путешествие по современной стратегии обработки данных : от источника данных к визуализации

Data-First подход

В век информации и цифровой трансформации данные стали источником жизненной силы каждого бизнеса. Организации, которые стратегически используют данные, получают конкурентное преимущество, улучшают процесс принятия решений и предоставляют своим клиентам персонализированный опыт. Чтобы использовать весь потенциал данных, очень важна современная стратегия работы с данными.

В этом блоге мы рассмотрим ключевые этапы этого путешествия, включая управление источниками данных, прием данных, хранение данных, аналитику, AI/ML и визуализацию данных.

1. Управление источниками данных — закладка фундамента для пути, основанного на данных: —

Путешествие начинается с определения источников данных и управления ими. Данные могут поступать из различных каналов, таких как веб-сайты, мобильные приложения, социальные сети, устройства IoT и внутренние системы, такие как базы данных, журналы, файлы, данные сервера и т. д. Комплексная стратегия управления источниками данных включает:

• Инвентаризация и каталогизация данных — понимание ваших активов данных: понимание и документирование активов данных, доступных в организации. Создайте каталог данных, который предоставляет метаданные и описания для каждого набора данных, помогая лучше использовать и соблюдать требования.
• Управление данными — обеспечение качества, безопасности и соответствия данных. Управление данными является основой надежной стратегии управления данными. Внедрение политик и платформ управления данными обеспечивает качество данных, безопасность и соответствие нормативным требованиям. Назначьте владельца данных и установите элементы управления доступом к данным.
• Интеграция данных — объединение экосистемы данных. В современном ландшафте данных информация разбросана по разным источникам, форматам и системам. Интеграция данных направлена ​​на устранение этих пробелов и создание единой экосистемы данных. Интегрируя данные из разрозненных источников, организации обеспечивают беспрепятственный доступ к различным типам и форматам данных, обеспечивая целостное представление о своих операциях.

2. Прием данных — раскрытие потенциала ваших данных: —

После определения источников данных следующим шагом является прием данных, когда данные собираются и обрабатываются для анализа. Это включает в себя: -

• Сбор данных – получение информации из различных источников. Данные собираются из различных источников, как структурированных, так и неструктурированных, и помещаются в среду данных для дальнейшей обработки.
• Преобразование данных — подготовка данных для практического анализа.Собранные данные могут потребовать очистки, форматирования и обогащения, чтобы обеспечить их готовность к анализу.
• Прием данных в режиме реального времени – своевременная аналитика для гибкого принятия решений. В некоторых случаях для обработки и анализа данных в режиме, близком к реальному, требуется прием данных в режиме реального времени для принятия срочных решений.

3. Хранение данных — использование возможностей вашего хранилища данных :-

Хранение данных — важнейший компонент современной стратегии работы с данными. Этот важный этап включает в себя выбор правильного варианта хранения для удовлетворения разнообразных потребностей организаций, работающих с данными. Существуют различные варианты хранения данных, в том числе:

• Хранилища данных — расширение возможностей бизнес-аналитики и отчетности. Традиционные хранилища данных хранят структурированные данные и упрощают запросы для бизнес-аналитики (BI) и отчетности.
• Озера данных — универсальный резервуар для структурированных и неструктурированных данных. Озера данных могут вмещать как структурированные, так и неструктурированные данные в любом масштабе, предлагая более гибкий и экономичный подход к хранению данных.
• Облачное хранилище — гибкое и доступное хранилище данных. Решения для облачного хранения предоставляют масштабируемые и безопасные хранилища данных, предлагая такие преимущества, как оплата по факту использования и простой доступ.

4. Аналитика –раскрытие возможностей анализа данных:-

Аналитика данных лежит в основе современной стратегии работы с данными, позволяя организациям получать аналитические и практические сведения. Ключевые элементы этого этапа включают в себя:

• Описательная аналитика — выявление прошлой эффективности и тенденций. Описательная аналитика обобщает исторические данные, чтобы понять прошлую производительность и тенденции.
• Диагностическая аналитика — выявление первопричин результатов. Диагностическая аналитика углубляется в данные, чтобы определить основные причины конкретных результатов.
• Прогнозная аналитика — освещение будущих результатов и тенденций. Прогностическая аналитика использует исторические данные для прогнозирования будущих результатов и тенденций.
• Предписывающая аналитика — рекомендации для лиц, принимающих решения. Предписывающая аналитика сочетает исторические данные с моделями машинного обучения, чтобы предоставить рекомендации для принятия решений.

5. Интеграция AI/ML — раскрытие потенциала интеллектуальных идей: —

Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) расширяет возможности анализа данных и обеспечивает расширенное понимание и автоматизацию. Этот этап знаменует собой значительный шаг вперед в принятии решений на основе данных, поскольку организации используют возможности AI/ML для получения конкурентного преимущества. Этот этап включает в себя: -

• Разработка моделей — выявление скрытых шаблонов и прогнозов: создание моделей AI/ML, которые могут выявлять шаблоны, аномалии и тенденции в данных, а также делать прогнозы на основе исторических данных.
• Развертывание модели — расширение возможностей принятия решений в режиме реального времени: развертывание обученных моделей в производственной среде, обеспечивающее принятие решений и автоматизацию в режиме реального времени.
• Непрерывное обучение — развитие интеллекта ИИ/МО. Внедрение цикла обратной связи для моделей, позволяющих постоянно учиться на основе новых данных и повышать свою производительность.

6. Визуализация данных — раскрытие искусства визуального повествования:

Визуализация данных — это заключительный этап пути, на котором идеи представлены в наглядном и простом для понимания формате. Визуализация данных — это идеальный мост между данными и заинтересованными сторонами, обеспечивающий эффективную коммуникацию и стимулирование действий на основе данных. Этот этап включает в себя: -

• Создание информационных панелей — консолидация информации для целостного представления: создание интерактивных информационных панелей, которые объединяют аналитические данные и обеспечивают целостное представление ключевых показателей эффективности (KPI). Это позволяет заинтересованным сторонам отслеживать производительность, отслеживать тенденции и выявлять возможности.
• Инфографика и отчеты — простое изложение сложной информации: создание инфографики и отчетов, которые ясно и увлекательно сообщают сложные идеи. Включая визуальные эффекты, диаграммы и иллюстрации, инфографика обеспечивает доступное и убедительное представление тенденций и закономерностей данных. Инфографика и отчеты устраняют разрыв между техническим анализом и нетехническими заинтересованными сторонами, способствуя сотрудничеству и согласованности в рамках всей организации.
• Аналитика самообслуживания — расширение возможностей исследования данных и независимости: расширение возможностей пользователей с помощью инструментов самообслуживания аналитики, позволяющих им самостоятельно исследовать и визуализировать данные. С помощью удобных интерфейсов заинтересованные стороны могут манипулировать данными, создавать собственные визуализации и получать ценные сведения на лету. Такой подход самообслуживания повышает гибкость и эффективность, позволяя пользователям принимать своевременные решения и получать ценную информацию, не полагаясь на специализированные группы обработки данных.

Заключение:-

Глядя на ключевые этапы современной стратегии обработки данных, мы можем сказать: это комплексный процесс, который начинается с управления источниками данных, продолжается приемом данных, хранением, аналитикой, интеграцией AI/ML и заканчивается визуализацией данных. Этот путь позволяет организациям преобразовывать необработанные данные в ценную информацию, способствуя принятию решений и инновациям на основе данных в сегодняшней быстро меняющейся бизнес-среде. Эффективно используя данные, организации могут открывать новые возможности, повышать качество обслуживания клиентов и добиваться устойчивого роста в эпоху цифровых технологий. Так что это очень важно для каждой организации.

Приятного чтения…