¿Cuántas etapas hay en la ciencia de los datos?
Los datos son la clave para desbloquear el verdadero potencial de su negocio y le ayudará a refinar sus prácticas y eliminar el tiempo perdido y los recursos. Sin embargo, asegurarse de manejar correctamente la ciencia de los datos requiere experiencia, disciplina y organización.
Sin un marco sólido, su proyecto carece de la base que lo guiará hacia el éxito; esta es una de las principales razones por las que los proyectos de ciencia de datos fracasan.
Por lo tanto, tras las seis fases del ciclo de vida de un proyecto de ciencia de datos es esencial elegir las herramientas adecuadas para la ciencia de los datos , utilizando las habilidades científicas de su equipo de datos con eficacia, y maximizando el valor potencial del propio proyecto.
El ciclo de vida conecta la adquisición y el análisis de datos con su finalidad, que se deriva de su inteligencia de negocios preexistente , y se asegura de que cada etapa del proyecto se adapte estrictamente a los requisitos de su negocio, ayudando al éxito del proyecto de ingeniería de software más grande del que forma parte.
También garantiza que el proceso de ciencia de datos puede ser refinado y mejorado con el tiempo. El ciclo de vida de la ciencia de los datos se repite sin cesar; una vez que está completo, simplemente comienza de nuevo, volviéndose más eficiente y valioso con cada revolución.
Uno de los beneficios clave de estructurar la mayoría de los proyectos de ciencia de datos utilizando el ciclo de vida es la guía que proporciona, incluso durante casos de ensayo y error.
Si, después de completar la tercera etapa del ciclo (planificación del modelo), descubre que sus datos no han sido preparados de la manera correcta, su equipo científico de datos puede utilizar este conocimiento recién encontrado para volver a la primera etapa y mejorar en las dos primeras fases del ciclo de vida de los datos.
Para cuando llegues a la tercera etapa de nuevo, ya tendrás valor añadido a tu proyecto. sin perder tiempo y recursos sólo diagnosticando sus errores al final del proyecto.
Esta nueva actitud abierta hacia la ciencia de datos significa que su proyecto no tiene realmente una fecha final; el marco del proyecto de ciencia de datos puede repetirse hasta que su modelo se vuelva obsoleto.
Incluso cuando sus conocimientos de datos se despliegan, el sistema debe seguir perfeccionando e informando a cualquier proyecto futuro que emprenda. Con el tiempo, el desarrollo de sus conocimientos empresariales puede combinarse con técnicas de ciencia de datos para garantizar que cada proyecto tenga más éxito que el anterior.
6 etapas del ciclo de vida de la ciencia de datos
1. Descubrimiento
Como primer paso en el proceso de la ciencia de los datos, el descubrimiento es también posiblemente el más importante. Si usted Obtener los cimientos correctos , el resultado final de su proyecto es probable que sea de mayor valor.
Es imprescindible establecer especificaciones, requisitos, prioridades y un presupuesto definido. Definir estas cosas le ayudará a entender si tiene los recursos adecuados para asumir un proyecto, si ha recopilado suficientes datos fiables y si el valor potencial del proyecto supera su costo.
Una vez que esto se ha asegurado, su equipo de datos puede esbozar el problema que su negocio necesita para resolver y formular hipótesis iniciales para probar; en otras palabras, pueden definir cómo será un proyecto exitoso.
Comience por hacerse estas preguntas:
- ¿Cuál es el problema que hay que resolver?
- ¿Qué forma debe adoptar la solución?
- ¿Qué resultados constituirían «éxito»?
- ¿Qué datos pertinentes se pueden utilizar para las pruebas y qué fuentes de datos se podrían utilizar para el despliegue en tiempo real? ¿Tiene un proceso robusto de adquisición de datos? Si no tiene suficientes datos disponibles para entrenar su modelo, ¿serían útiles las herramientas de extracción de datos y las bases de datos de código abierto para adquirir nuevos datos?
2. Preparación de datos
Antes de empezar a probar sus hipótesis, sus datos (tomados de sus propias bases de datos o a través de herramientas de extracción de datos) m estar preprocesado y condicionado . Esto implica la configuración de un entorno de caja de arena (o pruebas), y la extracción, transformación y carga de sus datos en su nueva caja de arena en un formato que está listo para el análisis y construcción de modelos.
Pero, con cada herramienta de visualización, este paso le ayuda a identificar y potencialmente eliminar anomalías, dejándole con datos relevantes y limpios.
Es en esta etapa que se establece la relación entre todos sus diferentes conjuntos de datos, lo que dictará qué características/señales de datos serán útiles a su modelo de ciencia de datos para encontrar una solución a su problema; creando así un camino direccional claro para la exploración.
Herramientas de limpieza y refinación de datos se puede integrar en su base de datos central, lo que garantizaría que los problemas como la duplicación de registros se corrigen automáticamente antes de que puedan afectar negativamente a su propia preparación de datos.
3. Planificación de modelos
A continuación, usted debe elegir la metodología más adecuado a sus necesidades para que se pueda desarrollar una solución automatizada al problema original.
Sus técnicas elegidas deben responder a las diferentes relaciones entre sus variables de datos, por lo que es importante tener una idea muy clara de la presentación de sus datos.
Los árboles de decisión producidos por la IA explicable pueden ser una forma útil de predecir posibles resultados y su utilidad , a la vez que indica los enlaces que faltan e informa sobre cualquier reevaluación de las fuentes de datos en esta etapa.
Análisis de datos exploratorios (EDA), en forma de herramientas de visualización y fórmulas estadísticas, le ayudan a desbloquear sus datos. EDA le permite identificar las principales características de sus datos, manipular sus fuentes para revelar la información correcta, y probar sus hipótesis y técnicas propuestas.
Las herramientas populares para EDA incluyen Python, SQL, R y SAS/ACCESS.
4. Construcción de modelos
En esta fase del flujo del proyecto de ciencia de datos, usted puede determinar los conjuntos de datos de formación usará para probar su algoritmo de aprendizaje automático propuesto.
Debe quedar claro en este punto si usted necesita repensar los datos que está utilizando y si hay lagunas que necesitan ser llenados. Es posible que se requiera un procesamiento rápido y paralelo si sus herramientas no pueden soportar el modelo que ha elegido.
Un científico de datos a menudo construir un modelo de base que ha demostrado tener éxito en situaciones similares y luego adaptarlo a las características específicas de su problema.
Al construir modelos predictivos, necesitará utilizar técnicas de aprendizaje como clasificación, regresión y agrupación para guiar su modelo en la división y comprensión de la importancia de sus datos.
Es mejor empezar con un modelo más simple y añadir complejidades con cada revisión . Esto ayudará a mantener las cosas enfocadas y le animará a desarrollarse sólo de maneras que serán estrictamente valiosas.
Una vez elegido el modelo básico de tubería, el potencial de un Volante de datos se vuelve claro. En los entornos de producción, la herramienta más popular para la construcción de modelos es Python.
5. Operacionalizar
En esta etapa, usted comienza a ejecutar su modelo elegido y entregar los informes finales sobre los resultados de su modelo , así como cualquier información necesaria, código y documentos técnicos.
Si su modelo ha funcionado mejor de lo esperado, es en esta etapa que puede armar un proyecto piloto a pequeña escala fuera del entorno de caja de arena, en un entorno de producción en tiempo real, para empezar a rastrear la eficacia del mundo real.
Esto revelará cualquier restricción imprevista que tenga que ser contabilizada antes de que su modelo pueda ser completamente puesto en uso. Se necesitará una API adecuada para comenzar a procesar salidas de modelos en línea, fuera del entorno de sandbox.
6. Comunicar los resultados
Los resultados de su proyecto ahora pueden ser comunicado a los interesados . Pueden compararse con las hipótesis iniciales definidas en la primera fase del ciclo de vida, para determinar si los datos han revelado los conocimientos esperados y si su modelo ha funcionado de una manera que resuelva el problema inicial.
Si su proceso necesita ser refinado para mejorar la calidad de sus resultados, puede comenzar de nuevo en la primera fase con un problema más específico para resolver. Con cada refinamiento, su modelo se acerca a estar listo para su despliegue en un entorno en tiempo real.
Después de la entrega y el despliegue, el ciclo de vida continúa. La eficacia de su modelo debe ser monitoreada y probada continuamente para asegurarse de que proporciona tanto su negocio como el valor del consumidor. Los datos cambian rápidamente con el tiempo, y su modelo tendrá que ajustarse a las nuevas tendencias para evitar la regresión del rendimiento.
Otros ciclos de vida de la ciencia de datos populares
Diferentes proyectos de datos requerirán modelos de ciclo de vida ligeramente diferentes, dependiendo de su objetivo final y el problema que pretenden resolver.
En la superficie, estos ciclos de vida siguen la metodología SEMMA: Muestra, explora, modifica, modela y evalúa.
Sin embargo, existen diferencias fundamentales, en particular en las etapas de preparación de datos y elaboración de modelos.
Ciclo de vida de la minería de datos
Si el objetivo de un proyecto es adquirir datos, filtrar datos o simplemente aumentar el conocimiento de los datos, se puede emplear el ciclo de vida de Data Mining.
Este tipo de modelo automatizado puede ayudar a las empresas a adquirir sólo el tipo de datos que requieren de su almacén de datos , según lo determine una lista de normas especializadas.
1. Comprensión empresarial
Similar a la fase Discovery del ciclo de vida de la ciencia de datos, el proceso para la minería de datos comienza con la definición de cuál es la salida deseada para el negocio, y cómo el negocio definirá el éxito.
Hay que abordar cuestiones como el riesgo, las limitaciones y el presupuesto, y las normas comerciales deben almacenarse en el repositorio de conocimientos de información (IKR) junto con cualquier resultado anterior de la extracción de datos.
2. Comprensión de los datos
Siempre que la recolección inicial de datos ya haya ocurrido, este paso incluye definir los metadatos de la fuente, explorar el rango, escala y contenido de la fuente, y verificar la validez de la fuente y los datos resultantes.
3. Definir objetivos
En esta etapa, el equipo científico de datos puede predecir resultados y definir una serie de hipótesis basadas en lo que ya saben sobre los datos. Estos se utilizarán más adelante para medir el éxito.
4. Seleccione y muestree
Una selección de datos se elige de forma automática o manual desde el almacén de datos que se utilizará en el entorno de prueba. Esta muestra debe reflejar la apariencia o distribución de todos los datos.
5. Datos previos al proceso
La selección de datos se manipula y modifica para eliminar características redundantes. Como el formato actual de los datos no es adecuado para la minería, se aplican técnicas de preprocesamiento como binning, categorización, mapeo, estandarización y escalado para obtener el formato correcto y utilizable.
6. Transformar datos
Los datos se transforman (por métodos como la reducción o la proyección) para asegurarse de que encajan en las reglas del modelo. Reducir la complejidad de los datos ayuda a aumentar el rendimiento del modelo final.
7. Minería de datos
El conjunto principal de datos se extrae utilizando el modelo. Los algoritmos populares de extracción de datos incluyen clasificación, agrupación, regresión y secuenciación.
8. Evaluación de modelos
Los resultados del modelo de extracción de datos se evalúan a partir de las hipótesis diseñadas en la tercera etapa. Cada resultado correcto se almacena en el IKR, listo para influir en proyectos futuros.
9. Despliegue
El modelo de extracción de datos puede entonces ser desplegado en el almacén de datos en vivo. Los efectos de esto deben ser monitoreados continuamente para revelar cualquier problema o inconsistencia en el modelo.
Ciclo de vida del proyecto de aprendizaje automático
Los proyectos de aprendizaje automático tienen como objetivo encontrar una solución a un problema utilizando un algoritmo automatizado en lugar de por probar ideas en un ambiente vivo en tiempo real .
Las posibles soluciones a problemas empresariales complejos pueden llevarse a cabo unas junto a otras y compararse, antes de que se apliquen.
1. Comprensión empresarial
El problema debe definirse utilizando los conocimientos empresariales existentes, la investigación sobre competidores empresariales y casos anteriores en los que se ha ahorrado tiempo y/o dinero con la automatización.
2. Reunión de datos
En esta etapa, la empresa debe definir su fuente de datos, ya se trate de sus propios almacenes de datos o de fuentes de terceros.
Las bases de datos de código abierto pueden ayudar con los problemas generales experimentados por muchas empresas, y contienen datos que ya han pasado por muchos de los procesos manuales necesarios, lo que hace que los siguientes pasos sean menos intensivos.
3. Preparación de datos
Esta parte del proceso le ayuda a filtrar a través del enorme volumen de datos recopilados, deshacerse de lo que es irrelevante, detectar vacíos y eliminar valores atípicos.
A continuación, puede formatear sus datos para que su modelo de aprendizaje automático sea capaz de leerlo. Este es uno de los pasos más lentos, ya que requiere que los ingenieros de datos procesen los datos utilizando técnicas como EDA.
4. Anotación de datos
Cada una de sus muestras de datos debe ser anotada o etiquetada de acuerdo con una guía de anotación definitiva diseñada por su ingenieros de aprendizaje automático .
5. Elaboración de modelos
Su modelo general se puede ajustar para satisfacer las necesidades específicas de su negocio. A continuación, comienza la experimentación, con el fin de afinar el modelo de aprendizaje automático hasta que esté produciendo los resultados deseados.
Los métodos de ajuste del hiperparametro le permiten probar múltiples hipótesis para encontrar una solución a su problema. Los diferentes modelos potenciales de aprendizaje automático se comparan entre sí utilizando un conjunto definido de métricas.
Un conjunto de datos de validación independiente evaluará su modelo durante todo el proceso de formación, ayudándole a asegurar que sus resultados sean precisos.
6. Implementación del modelo
A continuación, se despliega el modelo elegido para la solución de problemas y se supervisa el rendimiento del modelo.
Ciclo de vida de los grandes datos
Los modelos explicados anteriormente no están necesariamente bien adaptados a los datos grandes y no estructurados de hoy en día. Para los proyectos de macrodatos, este ciclo de vida puede ser más apropiado.
El problema debe definirse, así como el valor potencial de la solución. Las soluciones de los competidores de su negocio deben ser tomadas en cuenta, pero luego evaluadas junto con sus recursos humanos y tecnológicos comparativos.
2. Adquisición de datos
Las muestras de datos se recogen de las fuentes elegidas. En el caso de los macrodatos, esto probablemente será desestructurado y muy variado en su forma.
3. Munging y almacenamiento de datos
Los datos deben ser traducidos a un formato que pueda ser entendido por su modelo. Esto implica convertir datos no estructurados en formas más estructuradas utilizando técnicas como el procesamiento del lenguaje natural.
También deben identificarse y contabilizarse las anomalías y los valores que faltan. Los datos deben entonces ser almacenados de una manera que significa que es fácil de recuperar.
4. Análisis y preparación de datos exploratorios
Luego se implementan métodos de EDA para entender y mapear los datos. Esto debería revelar si los datos disponibles son capaces de resolver el problema inicial.
5. Elaboración de modelos
Una vez que haya definido sus conjuntos de datos para entrenamiento y pruebas, puede comenzar a probar diferentes modelos de una manera similar a la mencionada anteriormente.
6. Implementación de modelos
Una vez que el modelo elegido ha sido evaluado y perfeccionado, puede ser implementado en la tubería de datos, y luego debe ser monitoreado continuamente.
Impacto del ciclo de vida de la ciencia de los datos en las empresas
La ciencia de los datos tiene el potencial de mejorar drásticamente el valor y la eficiencia de su negocio .
No utilizar el poder de los datos de los usuarios en el mundo digitalizado actual puede llevar a la pérdida de oportunidades para el desarrollo. Pero, por sí sola, la ciencia de los datos no siempre es una inversión rentable.
Saber cómo aprovechar eficazmente los datos es esencial, y aprovechar eficazmente los datos requiere una metodología probada, como el ciclo de vida del proyecto de ciencia de datos descrito anteriormente.
Si desea ayudar a implementar cualquiera de las ideas mencionadas aquí en sus procesos de negocio, Póngase en contacto con nosotros .
Artículos Relacionados: