dataanalyslivscykeln

Dataanalyslivscykeln är en systematisk process som beskriver hur data används för att skapa affärsnytta. Den går från initial problemformulering till implementering av lösningar och uppföljning av resultat. Processen är tvärfunktionell och kräver samarbete mellan domänexpertis, dataingenjörer och dataanalytiker.

Vanliga faser är: problemformulering och mål; insamling och åtkomst till relevanta datakällor; datarengöring och förberedelse; bedömning av datakvalitet och kontext; utforskande dataanalys; modellering och analytisk avvägning; utvärdering och beslut om lösning; implementering och driftsättning; övervakning och underhåll samt kontinuerlig förbättring.

Livscykeln är oftast iterativ och icke-linjär; feedback från utvärdering eller ny data kan leda tillbaka till tidigare faser. Flera ramverk används som vägledningar, till exempel CRISP-DM och OSEMN, men anpassas till organisationens behov.

Vanliga artefakter är problemformulering, dataflöden och dokumentationsförklaringar, datakataloger, dataförberedelseloggar, modeller och valideringsrapporter, samt deployments, drifts- och övervakningsplaner. Rollfördelningen varierar men inkluderar ofta dataanalytiker, dataingenjörer och affärsintressenter.

Kvalitet och styrning är centrala: spårbarhet och reproducerbarhet av analyser, dataintegritet och sekretess, samt efterlevnad av lagar och riktlinjer. Etik, transparens och ansvarstagande är viktiga delar av en ansvarsfull dataanalysprocess.