Adatelemzés

Kattintson az infografikára ha többet szeretne megtudni.

Adat

Napjainkban az adat jellegében gyors, nagy és komplex. Egy adatelemzési szolgáltatásnak minden típusú adatot meg kell vizsgálnia, legyen szó hagyományosan strukturált vagy éppen kialakuló formátumokról, például továbbított érzékelő adatokról, képekről, videókról.

Az adatok eléréséhez, előkészítéséhez, tisztításához és kezeléséhez adatkezelési stratégiára van szükség.

Ön hogyan szeretné összegyűjteni, tisztítani és tárolni adatait? Becslések szerint az adatok előkészítése egy adatelemzési projekt idejének 80%-át teszi ki. Lehet hasznosabb lenne ezt az időt egy modell felépítésére fordítani?

Egy intelligens adatelemző platform egyszerűsíti és gyorsítja az adatok előkészítését natív hozzáférésű motorokkal, beépített adatminőség ellenőrző és adat előkészítő eszközökkel, melyek egy MI segítségével automatizálják az időigényes feladatokat.

Végül az adatkezelés biztosítja hogy adatai megbízhatóak, mivel ismerni fogja az adat forrását és tartalmát és felügyelni tudja adatai minőségét. Az adatkezelés megkönnyíti az adatvédelmet szükség esetén.

Felfedezés

Ez a fázis a felderítésről, vizualizációról és a modell építésről szól. A megfelelő algoritmus megtalálása sokszor kísérleti úton történik. Ez a folyamat akkor működhet a legjobban, ha könnyű dokumentálni, elmenteni és összevetni a próbákat.

A megfelelő algoritmus kiválasztása különböző tényezőkön múlik, beleértve az adatmennyiség méretét, a szervezet szükségleteit, a változókat, a program betanításához szükséges időt, az adatpontokat és még sok mindent. A legjobb adatelemzők sem tudják megmondani, hogy melyik algoritmus fog a legjobban teljesíteni anélkül, hogy kipróbáltak volna különböző megközelítéseket előzőleg.

A valóságban nagyon gyakori, hogy a felfedezés szakaszában olyan modelleket hasonlítunk össze, melyek különböző programozási nyelven íródtak és eltérő adatfunkciókkal rendelkeznek.

Egy nemrég befejezett adatelemzési projekt például – mely során objektum felfedezést használtak a májdaganatok detektálására a vizsgálatok során – számos hálózat feltárásával és különböző modellek dokumentálásával, valamint összehasonlításával kezdődött.

Ez az együttműködés akkor a leghatékonyabb, ha eltérő tudással rendelkező adattudósok különböző programozási nyelveken írhatnak programokat, míg a nem programozóknak lehetőségük van egy vizuális ’point-and-click’ felület segítségével a különböző elemzési megközelítések eredményeit felfedezni.

Bevetés

Ha azt szeretné, hogy az adatelemzésbe fektetett energia megtérüljön, akkor be is kell vetni az eredményeket a gyakorlatban. Ezeket a modelleket nem arra találták ki, hogy a polcon porosodjanak, folyamatosan használni kell őket, hogy üzletileg megtérüljenek. Mégis ez a fázis az amivel a szervezetek a legtöbb nehézségbe ütköznek.

Legyen szó egy vagy több ezer modellről, ha a felfedezéstől el szeretne jutni a bevetésig, akkor modell menedzsmentre van szüksége. A modell menedzsment magában foglalja a verzióvezérlést és segít regisztrálni, validálni és központilag irányítani a modelljeit. Segít továbbá a modell bevetésével és megfigyelésével kapcsolatos eljárások és szabályok kidolgozásában. Emellett nagyobb átláthatóságot is kap az adatokról és a modellek használatáról.

Fontos, hogy a célja az legyen, hogy építsen egy modellt és alkalmazza azt mindenhol: vezetői jelentésekben, operációs rendszerekben vagy az API-k segítségével más alkalmazásokba építve.