Vytvorenie úspešného dátového projektu rozhodne nie je jednoduchá úloha. Osobne som v oblasti dátovej vedy stále ešte niekde v začiatkoch a aj keď som už vytvoril niekoľko menších projektov, ktoré mi pomohli získať prvé skúsenosti, určite sa zatiaľ v tejto oblasti nepovažujem za odborníka. Skôr za niekoho, kto sa snaží porozumieť súvislostiam, učí sa z praxe a postupne si buduje pevnejšie základy v tejto oblasti.
Určité vedomosti už ale mám a tak by som sa rád s Vami podelil o svoje skúsenosti a poznatky.
Otázkou by teda mohlo byť..
Ako správne a úspešne realizovať projekt v dátovej vede?
1. Definovanie cieľa projektu
Na začiatku projektu je nevyhnutné jasne definovať oblasť, ktorá sa bude riešiť. V tomto bode je teda veľmi dôležité jednoznačne si stanoviť merateľný cieľ, ktorý určí smerovanie celého procesu. Ten by mohol zahŕňať zámer ako napríklad znižovanie nákladov, zlepšenie vybraných firemných procesov, alebo optimalizáciu aktuálnych služieb poskytovaných zákazníkom. Súčasne treba doplniť, že cieľ by mal mať zmysel v kontexte projektu a musí byť merateľný a dosiahnuteľný.
2. Identifikácia a získavanie dát
Ďalším krokom je dôležité rozhodnúť sa, ktoré údaje bude potrebné získať na dosiahnutie stanoveného cieľa projektu. Následne sa treba zamerať na ich získanie, ideálne z overených a relevantných zdrojov, ako sú napríklad rôzne databázy, podnikové informačné systémy alebo verejné internetové stránky.
3. Čistenie a príprava dát
Potom nasleduje mimoriadne dôležitý krok, pretože kvalita získaných dát priamo ovplyvňuje výsledky následnej analýzy. Týmto krokom je proces čistenia dát, pretože tie často obsahujú rôzne nedostatky, ako sú chýbajúce hodnoty, duplicity alebo nepresnosti a tie je potrebné identifikovať a odstrániť.
V tomto momente sú dáta pripravené na výber a použitie vhodných analytických nástrojov a metód. Cieľom je efektívne riešiť definovaný problém a dosiahnuť stanovený cieľ. Súčasťou tohto procesu je aj priebežné testovanie a overovanie výsledkov, aby sa zabezpečila ich spoľahlivosť a presnosť.
Prezentáciou zistených výsledkov sa dostávame takmer na koniec celého procesu.
Na základe výsledkov analýz a zistených výsledkov, potom môže nasledovať podľa zadania dátového projektu implementácia konkrétneho riešenia za účelom automatizácie vybraného procesu, reálneho zlepšenia výkonnostných ukazovateľov firmy alebo predstavenie odporúčaní na ďalší rozvoj.
Na záver by som ešte doplnil..
Základom každého dátového projektu je dôkladné a jasné vymedzenie problému alebo cieľa, ktorý má projekt riešiť. Na to nadväzuje plánovanie jednotlivých krokov a výber vhodných nástrojov, ktoré budú podporovať celý proces spracovania dát. Pri rozsiahlejších projektoch zohráva dôležitú úlohu aj aktívna spolupráca v rámci tímu, ktorá zabezpečí efektívne rozdelenie úloh a kvalitný výsledok.
A aby som nezabudol..
Vytvorením projektu sa celý proces ani zďaleka nekončí, práve naopak, pretože je nevyhnutné pokračovať v jeho ďalšom rozvoji a to zahŕňa tiež priebežnú optimalizáciu procesov a ich prispôsobovanie sa novým dátam.
Zaujal Vás článok?
Zvážte možnosť jeho zdieľania na sociálnych sieťach alebo sa podeľte o svoj názor a pripomienky k článku a to odoslaním správy na e-mailovú adresu info@dataspark.sk.
