Зараз компанії генерують більше даних, ніж декілька років тому. Завдяки хмарним обчисленням та штучному інтелекту багато компаній зрозуміли, що належне управління життєвим циклом даних має важливе значення для довгострокового успіху.
Останні дослідження показали, що до 2022 року аутсорсингове управління даними скоротиться на 48%, а 57% компаній будуть недовикористовувати свої дані через неправильну інтерпретацію. Відмова від ручного управління даними та перехід до автоматизації та алгоритмів штучного інтелекту виявилися корисними для багатьох корпоративних організацій.
Додаткові дослідження показали, що 85% організацій постійно оцінюють можливість впровадження штучного інтелекту через обмеження на подорожі та соціальне дистанціювання через COVID-19. Рішення для повного використання наявних даних вашого бізнесу полягає у належному плануванні проєктів та масштабуванні ресурсів. Розуміння масштабів майбутніх проєктів та визначення того, що вам потрібно для їх реалізації, дозволить вам вчасно придбати потрібні технології.
Наступні кроки мають на меті належним чином показати, як має виглядати сучасний проєкт з вивчення даних, заснований на правильному управлінні даними. Використовуючи ці рекомендації, ви максимізуєте робочий процес управління даними свого бізнесу та забезпечите значно вищу якість кінцевого продукту.
Розуміння цінності життєвого циклу проєкту, заснованого на даних
Розробка нових проєктів та впровадження нових продуктів та послуг потребують часу та ресурсів. Обидва ці елементи є цінними для бізнесу, які не можуть дозволити собі зазнати невдачі або відстати від конкурентів.
Останні статистичні дані показали, що штучний інтелект в поєднанні з великими даними може автоматизувати 70% операцій з обробки даних та 64% операцій зі збору даних. Інтеграція нових технологій в поєднанні з переглядом життєвого циклу проєкту у сфері науки про методи аналізу даних може допомогти вашому бізнесу відкрити нові горизонти у вашій галузі.
Штучний інтелект вже активно використовується у багатьох галузях та нішах, включаючи IT, маркетинг, виробництво та HR. Проєкти в галузі науки про дані та проєкти, засновані на даних, можуть отримати вигоду від використання такої технології для покращення роботи, що виконується аналітиками та фахівцями з обробки даних. Переваги використання моделі життєвого циклу проєкту з наукою про дані включають, зокрема, наступне:
-
Використання та повторне застосування наявних даних для прийняття обґрунтованих рішень щодо розробки
-
Підвищення конкурентоспроможності та корисності готового проєкту
-
Посилення впливу кінцевого продукту на ринок
-
Покращене зберігання та індексування даних для майбутніх проєктів на основі даних
-
Вища рентабельність інвестицій та продажів, що генеруються випущеним продуктом
1. Планування та мозковий штурм
Визначення ролі вашого проєкту завжди має бути першим кроком у вашому життєвому циклі розробки. Щоб розробити надійний план розвитку, потрібно подумати про те, як ваш продукт вплине на ринок та його користувачів. Які проблеми він вирішить та як наука про дані в нього вписується? Ви можете відповісти на ці питання, дослідивши свій ринок та перевіривши конкурентів.
Які види продуктів та послуг на основі управління даними вже є в обігу? Як ви можете задовольнити потреби клієнтів за допомогою унікального, утилітарного нового продукту? Створіть власну команду, яка згодом займеться розробкою програми або послуги, щоб розпочати етап планування життєвого циклу.
Створення команди для вашого проєкту забезпечить робочому процесу основу для майбутніх операцій та дозволить окремим співробітникам ознайомитися з проєктом. На цьому етапі ви також зрозумієте, чи потребує будь-яка з операцій по розвитку аутсорсингу чи найму додаткового персоналу з певними навичками.
2. Вторинні етапи життєвого циклу розробки програмного забезпечення (SLDC)
Після початку етапу планування необхідно виконати ще кілька дій, перш ніж проєкт перейде до повного запуску. Щоб уникнути непорозумінь і непотрібного порушення термінів, важливо з самого початку узгодити роботу ваших внутрішніх команд або фахівців. В рамках життєвого циклу розробки програмного забезпечення, ви повинні передбачити наступне:
-
Призначення дизайнера продукції для проєкту
-
Призначення одного або кількох розробників програмного забезпечення
-
Створення команди із забезпечення якості (QA)
Якщо ці складові передбачені, ваш (SLDC) стане більш правильним та менш схильним до помилок. Найважливішим є те, щоб всі ваші співробітники з самого початку спілкувалися між собою та прагнули досягти спільних результатів.
Наприклад, ваш дизайнер продукту повинен створити користувацький інтерфейс для команди спеціалістів з аналізу даних, який буде використовуватися після того, як розробники програмного забезпечення завершать внутрішню розробку. Команда із забезпечення якості повинна постійно тестувати продукт та повідомляти команді розробників про всі без винятку помилки та недоліки.
Тестування слід проводити протягом усього життєвого циклу розробки, щоб забезпечити плавний запуск після того, як основна частина проєкту наблизиться до завершення. Таке середовище DevOps буде набагато ефективнішим та дасть більш високу якість роботи, ніж колись могли б забезпечити розділені команди.
3. Розробка бізнес-стратегії
Надзвичайно важливим є знання того, які типи даних доступні під час розробки проєкту. Які б типи даних ви не використовували під час розробки, важливо узгодити їх з вашими бізнес-цілями та потребами на цей час. Фахівці з обробки даних, які витрачають час на аналіз даних, часто не мають на увазі перспективи бізнесу.
Ось чому встановлення ключових показників ефективності (КРІ) для вашого проєкту може допомогти направити ваших співробітників у правильному напрямку. KPI можна встановити за допомогою методології SMART, яка ідеально підходить для встановлення досяжних, об’єктивних, орієнтованих на час цілей. Це можна зробити в кілька кроків:
Миттєвий аналіз проєктів — фахівці з обробки даних повинні приділяти особливу увагу аналізу та оцінюванню роботи співробітників, потенційним проблемам та можливостям використання наявних даних. Це допоможе їм визначити пріоритети та більш реалістично керувати термінами здачі результату.
Постановка цілей проекту ̶ цілі вашого проекту завжди повинні відповідати існуючим бізнес-цілям. Це дозволить максимально використовувати існуючу модель робочого процесу, що прискорить розробку та скоротить час початкових простоїв.
Розробка стратегії моделі даних ̶ залежно від даних, які є у розпорядженні компанії, слід створити стратегію використання даних для довгострокового застосування.
Розробка дорожньої карти ̶ після виконання цих етапів спеціалісти з обробки даних можуть створити реалістичну, досяжну дорожню карту для поточного проекту. Її завжди слід розбивати на більші цілі та менші етапи, які повинні виконувати окремі спеціалісти в штаті.
Роль проходження цих етапів полягає в тому, щоб переконатися, що проблема, яка викладена на етапі 1, досяжна за допомогою наявних ресурсів. Аналізуючи наявні ресурси даних, фахівці з обробки даних можуть скоригувати модель життєвого циклу та рекомендувати покращення до початку повномасштабного виробництва.
4. Використання генерованих даних
Розумне та ефективне використання даних є ключовим для успішної розробки проєктів вашими співробітниками. Оскільки попередні етапи служать для підготовки основи для вашого проєкту, фахівці з обробки даних можуть проконсультувати ваших співробітників, як більш точно використовувати дані. Для вивчення моделі науки про дані, необхідної для вашого проєкту, буде потрібно більше нових даних.
Ці дані можуть бути отримані шляхом виконання попередніх етапів, які ми описали у моделі життєвого циклу. У поєднанні з вашими бізнес-цілями це буде служити основним фактором прийняття рішень для ваших фахівців з обробки даних щодо визначення того, як використовувати ці дані.
Однак не всі дані, які генеруються вашими командами проєкту, будуть корисними, і погані дані потрібно виявляти до їхнього впровадження. Ці фактори повинні дозволити вашим аналітикам даних відокремити погані дані в майбутньому:
-
Дані надійшли не від ваших співробітників та потребують додаткової перевірки перед їх впровадженням
-
Дані не мають відношення до проєкту, над яким працює команда, і це сповільнює їх робочий процес
-
Дані не можна нормалізувати та вони містять відсутні змінні, що ускладнює їх застосування
Дані, які відповідають будь-якому з цих факторів, будуть проблемними для вашої моделі життєвого циклу, і їх слід або виправити, або усунути. Але які типи даних ви можете вважати придатними для розробки проєкту?
-
Журнали даних
-
Набори даних, що містять зображення, аудіо- та відеоматеріали
-
Виробничі дані
-
Журнали ланцюгів поставок
-
Дані про клієнтів або ринок
-
Дані про минулі фінансові результати
Залежно від типу проєкту, який ви розробляєте, для аналізу деяких точок даних може знадобитися більше часу, ніж для аналізу інших. Збір, аналіз та екстраполяція різних даних також потребують часу та ресурсів. Перед тим як починати цей шлях, наполегливо рекомендується розрахувати рентабельність початкових інвестицій.
5. Попередня обробка даних
Попередня обробка даних ̶ це та частина життєвого циклу проєкту науки про аналіз даних, яка залежить від типу наявних даних. Для належного аналізу зображень, аудіо- та відеоматеріалів потрібен різний час та ресурси (інструменти, програмне забезпечення, персонал) в порівнянні, наприклад, з фінансовими звітами. Попередня обробка даних гарантує, що ваші дані будуть відсортовані та готові до аналізу, і нададуть цінну інформацію для вашої команди розробників.
Фахівцям з обробки даних необхідно уважно та з обережністю ставитися до цього етапу життєвого циклу, оскільки прорахунки можуть коштувати компанії дорогоцінних ресурсів. Для цього знадобиться або повний повторний аналіз цілих сховищ даних, або припущення – обидві фактори є поганими ознаками того, що щось не так. Фахівці з обробки даних, які беруть участь у попередній обробці даних, повинні перевірити вірогідність даних, виявити невідповідності та проконсультуватися з керівниками проєктів та іншими аналітиками даних щодо того, як діяти далі.
Точна причина виконання попередньої обробки даних полягає в тому, щоб перетворити вміст мультимедійних даних у числові та емпіричні значення. Ці значення можна зрозуміти за допомогою алгоритмів штучного інтелекту та зробити розробку проєкту більш керованою. Цей процес також служить для очищення будь-яких наявних даних, щоб переконатися, що вони згодом стануть в пригоді розробникам та тестувальникам.
Хоча це може здатися надмірною підготовкою, розробка надійної моделі науки про аналіз даних полягає в підготовчій роботі. Стабільний фундамент життєвого циклу призведе до більш точного, швидкого та продуктивного часу виконання майбутніх проєктів. Після того, як дані будуть оброблені та перетворені у значення комп’ютерних даних, можна приступати до моделювання та розробки доказів концепції.
6. Розробка підтвердження концепції (POC)
Ще одним корисним етапом, перед початком повної розробки, у моделі життєвого циклу науки про аналіз даних є розробка доказів концепції (POC). Доказом концепції є експериментальний проект або прототип, який демонструє, наскільки успішною є ваша початкова обробка даних та результати. Хоча ця частина процесу не є критично важливою, вона підтвердить, що ваші фахівці з обробки даних на правильному шляху з даними, які вони обробили. Нижче наведено кроки, які можуть бути вам корисними у прагненні POC:
Техніка моделювання
Існує кілька методів моделювання, які ваші фахівці з обробки даних можуть використати для створення доказу концепції. Вибір повністю залежить від типу продукту, який ви розробляєте, і даних, з якими ви працюєте. Вони поділяються на дві окремі категорії:
-
ML-моделі ̶ Random Forest, Ensembles, KNN і т.д.
-
Моделі глибокого вивчення ̶ GANs, RNN, LSTN і т.д.
Розробка тесту
Вибравши метод моделювання, ви можете розробити тестовий проект, щоб застосувати зібрані вами дані. Це зведе до мінімуму помилки ваших розробників та дозволить вам виявити будь-які скриті невідповідності даних перед виробництвом.
Побудова моделі
Розробка моделі, яку ваша команда зможе використовувати у виробництві, вимагатиме від вас використання інструменту моделювання, з яким погодились усі члени команди розробників. Вам потрібно буде встановити точні параметри, яким необхідно слідувати, а також покладатися на моделі, рекомендовані вибраним інструментом моделювання. Створіть згуртований звіт про моделі, які ви розробили, і розтлумачте їх результати вашій команді розробників. Розкажіть про усі непорозуміння, які можуть виникнути у зв’язку з результатами вашого POC, і в результаті їх робота стане набагато легшою.
7. Огляд та оцінка
Після того, як ваш POC буде розроблено та проаналізовано, ви повинні врахувати свої бізнес-цілі та етапи проєкту і порівняти їх. Таким чином ви зможете отримати додаткові дані, щоб переконатися, що те, з чим ви працюєте, реально та може бути застосовано. Виконайте оцінку моделі, щоб підсумувати ваші результати та переглянути параметри життєвого циклу науки про аналіз даних, якщо це необхідно. Робіть це до тих пір, поки ви не будете задоволені розробленою моделлю, яку ви придумали, і оформіть її. Потім цю модель можна використовувати повторно скільки завгодно разів у контексті робочого процесу вашого бізнесу. Фахівці з обробки даних використовують різні методи перевірки точності даних, які вони проаналізували, перш ніж передати їх. Ось деякі з методів, які можна використовувати:
-
Матриця з виявлення помилок використовується для порівняння різних класів даних з кількістю екземплярів. Вони використовуються для виявлення помилкових спрацьовувань у вашому наборі даних, забезпечення точності моделі та чутливості до нових та неперевірених наборів даних.
-
Графіки підйому та зростання використовуються для націлювання на потрібних клієнтів під час маркетингової або торгової компанії. Вони дуже корисні для визначення того, наскільки ймовірно, що нова аудиторія відреагує на ваш контент, наприклад, враховуючи ваші минулі результати.
-
Перехресна валідація являє собою поділ даних на кілька частин, щоб ви могли оцінити ефективність моделі. Це комплексний метод оцінки даних, який тестує та перевіряє дані кілька разів.
-
Крива ROC використовується для оцінки співвідношень між помилковими та істинними позитивними значеннями у наборах даних. Це корисно для визначення швидкості, з якою ви виявляєте або генеруєте помилкові спрацьовування, сигналізуючи про те, що у вашому POC щось не так.
Вибір методу завжди повинен залежати від того, що потрібно вашому бізнесу на цей час. Наразі можна провести факторний аналіз, щоб оцінити, як ваша модель POC обробляє різні зразки даних, щоб повторно перевірити ваші результати.
8. Впровадження та моніторинг
Повноцінна розробка може розпочатися, як тільки всі зацікавлені сторони будуть задоволені первинними результатами моделювання та тестування. Створену вами модель даних можна застосовувати до повномасштабного виробництва та використовувати в DevOps як орієнтир.
Модель або моделі повинні бути підготовлені досвідченими розробниками або фахівцями з обробки даних, щоб усі, хто бере участь у виробництві, могли використовувати їх автономно. Вони повинні бути представлені у вигляді скриптів або у вигляді призначеного для користувача елементу інтерфейсу, інтегрованого в існуюче програмне рішення. Інтеграція нової моделі даних спочатку вимагатиме деякої адаптації та допомоги, але співробітники повинні вміти використовувати її самостійно відносно швидко.
9. Обслуговування даних
Оцінка та підтримка ефективності моделі науки про аналіз даних займає центральне місце після її розробки. Обслуговування моделі не слід залишати поза увагою, оскільки нові помилки та проблеми соціальної інженерії можуть з’явитися несподівано. Модель можна розвивати та періодично повторювати для подальшого підвищення її продуктивності.
Однак причина проведення обслуговування полягає в тому, щоб переконатися, що робочий процес компанії не постраждає внаслідок використання нових моделей даних. Раптові збої або постійні труднощі, які перешкоджають співробітникам виконувати свою роботу, є ознаками того, що щось не так. Обслуговування даних може виконуватись як фахівцями з обробки даних, так і спеціальним алгоритмом штучного інтелекту з різними фільтрами, призначеними для виявлення невідповідностей в моделі даних.
10. Утилізація даних
Як остання частина життєвого циклу проєкту науки про дані, утилізація даних передбачає використання та повторне застосування існуючих та новостворених моделей даних. Моделі даних, які визнані непридатними для довгострокового застосування видаляються на цьому етапі, і залишаються лише найбільш ефективні.
Враховуючи, що це “цикл”, новостворені дані можна використовувати для того, щоб знову розпочати процес розробки нової моделі даних. Хоча це передбачає повторне використання деяких наборів даних, нові змінні більшою мірою компенсують цю невідповідність.
Однак до видалення даних слід ставитися з особливою обережністю, оскільки це передбачає повне видалення зазначених даних. Тільки непотрібні та об’ємні набори даних слід розглядати для повного видалення, оскільки багато з них все ще можуть виявитися корисними для вашого бізнесу. Дані можуть бути перезаписані більш корисними наборами даних, або фізично знищені в разі жорстких та оптичних дисків.
Багато компаній дійсно проводять повне видалення даних, щоб зберегти конфіденційність своїх клієнтів та відповідати їх корпоративним інформаційним стандартам. Це необхідно для багатьох проєктів аутсорсингу, оскільки розголошення корпоративних секретів створює поганий прецедент для компаній, що беруть участь у проєкті. Рішення про те, видаляти дані чи ні у закритому бізнес-середовищі, залежить від фахівців з обробки даних, керівників проєктів та менеджерів.
Висновок
Оскільки технології штучного інтелекту стають все більш помітними з наближенням 2022 року, керування життєвим циклом даних вашого проєкту буде як ніколи важливим. Створення моделі життєвого циклу багаторазового використання для нових проєктів також прискорить ваш виробничий конвеєр і дозволить швидше забезпечити якість (QA) та тестування.
Основною перешкодою, з якою все ще стикаються багато компаній, є відсутність належної кількості досвідчених фахівців, коли справа доходить до управління штучним інтелектом. Такі спеціалісти зустрічаються рідко, і більшість із них вже працюють у великих корпораціях, які мають намір їх утримати. Оцініть свої ресурси та подумайте про можливість інтеграції життєвого циклу науки про дані у свою бізнес-модель, і ваш робочий процес зміниться на краще у 2022 році.