Τι είναι η διαδικασία ανάπτυξης δεδομένων;

Η διαδικασία ανάπτυξης δεδομένων περιλαμβάνει όλα τα βήματα που εμπλέκονται στη μετατροπή των ακατέργαστων δεδομένων σε χρησιμοποιήσιμο, αξιόπιστο και διορατικό πόρο. Είναι μια επαναληπτική διαδικασία, που σημαίνει ότι συχνά περιλαμβάνει κύκλους βελτίωσης και βελτίωσης. Τα συγκεκριμένα βήματα και η έμφαση τους μπορεί να ποικίλουν ανάλογα με τον οργανισμό, τον τύπο των δεδομένων και τους τελικούς στόχους, αλλά γενικά περιλαμβάνει αυτές τις βασικές φάσεις:

1. Ανακάλυψη και κατανόηση δεδομένων:

* Αναγνώριση δεδομένων: Εντοπισμός και εντοπισμός όλων των σχετικών πηγών δεδομένων. Αυτό μπορεί να περιλαμβάνει βάσεις δεδομένων, υπολογιστικά φύλλα, API, αποθήκευση σύννεφων και πολλά άλλα.

* Πρότυπο δεδομένων: Εξετάζοντας τα δεδομένα για την κατανόηση της δομής, του περιεχομένου, της ποιότητας και των πιθανών προκαταλήψεων. Αυτό συνεπάγεται τη στατιστική ανάλυση, την απεικόνιση των δεδομένων και τον προσδιορισμό των ελλειπόντων τιμών, των υπερβολικών τιμών και των ασυνεπειών.

* Αξιολόγηση δεδομένων: Αξιολόγηση της καταλληλότητας των δεδομένων για τον επιδιωκόμενο σκοπό της. Αυτό περιλαμβάνει την εξέταση των δεδομένων, την ακρίβεια, τη συνέπεια και την επικαιρότητα.

* Συλλογή απαίτησης: Καθορίζοντας τις συγκεκριμένες ανάγκες και στόχους για τα δεδομένα. Ποιες ερωτήσεις πρέπει να απαντηθούν; Ποιες είναι επιθυμητές οι ιδέες;

2. Προετοιμασία και καθαρισμός δεδομένων:

* Καθαρισμός δεδομένων: Αντιμετώπιση προβλημάτων ποιότητας δεδομένων. Αυτό μπορεί να περιλαμβάνει τη διαχείριση τιμών που λείπουν (καταλογισμός ή απομάκρυνση), τη διόρθωση σφαλμάτων, την αφαίρεση αντιγράφων και την τυποποίηση των μορφών.

* Μετασχηματισμός δεδομένων: Μετατρέποντας τα δεδομένα σε μια κατάλληλη μορφή για ανάλυση. Αυτό θα μπορούσε να περιλαμβάνει μετατροπές τύπου δεδομένων, συσσωμάτωση, ομαλοποίηση και μηχανική χαρακτηριστικών (δημιουργώντας νέες μεταβλητές από τις υπάρχουσες).

* Ενσωμάτωση δεδομένων: Συνδυάζοντας δεδομένα από πολλαπλές πηγές σε ενοποιημένη προβολή. Αυτό συχνά συνεπάγεται την επίλυση ασυνέπειων και τη διασφάλιση της συνέπειας των δεδομένων σε διάφορα σύνολα δεδομένων.

* Επικύρωση δεδομένων: Επαλήθευση της ακρίβειας και της συνέπειας των προετοιμασμένων δεδομένων. Αυτό μπορεί να περιλαμβάνει δοκιμές και ελέγχους για την εξασφάλιση της ακεραιότητας των δεδομένων.

3. Μοντελοποίηση δεδομένων και σχεδιασμός:

* Εννοιολογική μοντελοποίηση: Καθορίζοντας τη δομή και τις σχέσεις υψηλού επιπέδου εντός των δεδομένων. Αυτό συχνά χρησιμοποιεί διαγράμματα-συσχέτισης οντότητας (ERDs) ή άλλες οπτικές αναπαραστάσεις.

* Λογική μοντελοποίηση: Μεταφράζοντας το εννοιολογικό μοντέλο σε ένα συγκεκριμένο μοντέλο βάσης δεδομένων, καθορίζοντας τους πίνακες, τις στήλες και τους τύπους δεδομένων.

* Φυσική μοντελοποίηση: Σχεδιασμός της φυσικής εφαρμογής των δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων των θέσεων αποθήκευσης, των στρατηγικών ευρετηρίου και των βελτιστοποιήσεων απόδοσης.

4. Φόρτωση και ενσωμάτωση δεδομένων:

* ETL (εκχύλισμα, μετασχηματισμός, φορτίο): Εξαγωγή δεδομένων από συστήματα προέλευσης, μετατρέποντας τα ανάλογα με τις ανάγκες και φόρτωση σε ένα σύστημα προορισμού (π.χ. αποθήκη δεδομένων ή λίμνη δεδομένων).

* elt (εκχύλισμα, φορτίο, μετασχηματισμό): Παρόμοια με την ETL, αλλά ο μετασχηματισμός συμβαίνει μετά τη φόρτωση των δεδομένων στο σύστημα προορισμού. Αυτή η προσέγγιση μπορεί να είναι πιο αποτελεσματική για μεγάλα σύνολα δεδομένων.

* αγωγοί δεδομένων: Δημιουργία αυτοματοποιημένων διαδικασιών για την κατάποση δεδομένων, τον μετασχηματισμό και τη φόρτωση. Αυτό συχνά περιλαμβάνει εργαλεία και τεχνολογίες όπως το Apache Kafka, η Adache Airflow ή οι υπηρεσίες ενσωμάτωσης δεδομένων που βασίζονται σε σύννεφο.

5. Διακυβέρνηση και παρακολούθηση δεδομένων:

* Παρακολούθηση ποιότητας δεδομένων: Παρακολούθηση των μετρήσεων ποιότητας δεδομένων για την εξασφάλιση της ακρίβειας και της πληρότητας των δεδομένων.

* Διαχείριση μεταδεδομένων: Παρακολούθηση πληροφοριών σχετικά με τα δεδομένα, συμπεριλαμβανομένης της πηγής, της μορφής, της ποιότητας και της γραμμής.

* Έλεγχος ασφάλειας δεδομένων και πρόσβασης: Εφαρμογή μέτρων για την προστασία των δεδομένων από την μη εξουσιοδοτημένη πρόσβαση και τη διασφάλιση της συμμόρφωσης με τους κανονισμούς.

* Έκδοση και παρακολούθηση δεδομένων: Διατήρηση ενός ιστορικού αλλαγών δεδομένων για τη διευκόλυνση της επαναφοράς και του ελέγχου.

Εργαλεία και τεχνολογίες:

Τα συγκεκριμένα εργαλεία και τεχνολογίες που χρησιμοποιούνται στη διαδικασία ανάπτυξης δεδομένων μπορεί να διαφέρουν σε μεγάλο βαθμό, αλλά συνήθως περιλαμβάνουν:

* Βάσεις δεδομένων (SQL, NOSQL): Για την αποθήκευση και τη διαχείριση δεδομένων.

* Γλώσσες προγραμματισμού (Python, R, SQL): Για τον χειρισμό, την ανάλυση και τον μετασχηματισμό των δεδομένων.

* Εργαλεία ενοποίησης δεδομένων: Για την αυτοματοποίηση των αγωγών δεδομένων και τις διαδικασίες ETL/ELT.

* Εργαλεία απεικόνισης δεδομένων: Για εξερεύνηση και παρουσίαση πληροφοριών δεδομένων.

* πλατφόρμες σύννεφων (AWS, Azure, GCP): Για τη φιλοξενία υποδομών και υπηρεσιών δεδομένων.

Η διαδικασία ανάπτυξης δεδομένων είναι ζωτικής σημασίας για τη δυνατότητα λήψης αποφάσεων με γνώμονα τα δεδομένα, τη βελτίωση της λειτουργικής αποτελεσματικότητας και την απόκτηση ανταγωνιστικού πλεονεκτήματος. Μια καλά καθορισμένη και διαχειριζόμενη διαδικασία διασφαλίζει ότι τα δεδομένα είναι αξιόπιστα, προσβάσιμα και εύκολα διαθέσιμα για ανάλυση και ιδέες.