Afbeelding door auteur
 

Tijdens je reis als datawetenschapper zul je tegenslagen tegenkomen en deze overwinnen. U leert hoe het ene proces beter is dan het andere, en hoe u verschillende processen kunt gebruiken, afhankelijk van uw taak. 

Deze processen werken hand in hand om ervoor te zorgen dat uw data science-project zo effectief mogelijk verloopt en een sleutelcomponent speelt in uw besluitvormingsproces. 

Eén proces is databeheer. Omdat we in een datagestuurde wereld leven, is datamanagement een belangrijk element voor organisaties om hun datamiddelen optimaal te benutten en ervoor te zorgen dat ze effectief zijn. 

Het is het proces van het verzamelen, opslaan, organiseren en onderhouden van gegevens om ervoor te zorgen dat deze accuraat, toegankelijk voor degenen die deze nodig hebben en betrouwbaar zijn gedurende de levenscyclus van uw data science-project. Net als elk ander managementproces vereist het procedures die worden ondersteund door beleid en technologieën. 

De belangrijkste componenten van datamanagement in data science-projecten zijn:

• Gegevensverzameling en -acquisitie
• Gegevens opschonen en voorbewerken
• Data opslag
• Gegevensbeveiliging en privacy
• Gegevensbeheer en documentatie
• Samenwerking en delen

Zoals u kunt zien, zijn er een paar belangrijke componenten. Het ziet er op dit moment misschien intimiderend uit, maar ik zal ze allemaal doornemen om je een overzicht te geven van wat je als datawetenschapper kunt verwachten. 

Gegevensverzameling en -acquisitie

Hoewel er tegenwoordig veel data beschikbaar zijn, zal het verzamelen van data nog steeds deel uitmaken van jouw rol als datawetenschapper. Het verzamelen en verwerven van gegevens is het proces waarbij ruwe gegevens worden verzameld uit verschillende bronnen, zoals websites, enquêtes, databases en meer. Deze fase is erg belangrijk omdat de kwaliteit van uw gegevens een directe impact heeft op uw resultaat. 

U moet verschillende gegevensbronnen identificeren en er een vinden die aan uw vereisten voldoet. Zorg ervoor dat u over de juiste machtigingen beschikt om toegang te krijgen tot deze gegevensbronnen, dat de betrouwbaarheid van de gegevensbronnen is en dat het formaat is afgestemd op uw bereik. U kunt de gegevens verzamelen via verschillende methoden, zoals handmatige gegevensinvoer, gegevensextractie en meer. 

Tijdens deze stappen wilt u de integriteit en nauwkeurigheid van de gegevens garanderen. 

Gegevens opschonen en voorbewerken

Zodra u uw gegevens heeft, is de volgende stap het opschonen ervan – wat veel tijd in beslag kan nemen. U moet de dataset doorzoeken, eventuele problemen opsporen en corrigeren. Uw einddoel tijdens deze fase is het standaardiseren en transformeren van uw gegevens, zodat deze gereed zijn voor analyse.

Het opschonen van gegevens kan helpen bij het omgaan met ontbrekende waarden, dubbele gegevens, onjuiste gegevenstypen, uitschieters, gegevensindeling, transformatie en meer. 

Data opslag

Zodra u uw gegevens heeft opgeschoond en deze van goede kwaliteit zijn en klaar voor analyse, slaat u deze op! Je wilt niet al die uren verliezen die je zojuist hebt besteed om het schoon te maken en het op de gouden standaard te krijgen. 

U moet de beste oplossing voor gegevensopslag voor uw project en organisatie kiezen, bijvoorbeeld databases of cloudopslag. Nogmaals, dit zal allemaal gebaseerd zijn op het datavolume en de complexiteit. U kunt ook een architectuur ontwerpen die efficiënt gegevensherstel en schaalbaarheid mogelijk maakt.

Een ander hulpmiddel dat u kunt implementeren is gegevensversiebeheer en -archivering, waarmee u alle historische gegevens en eventuele wijzigingen kunt behouden om de gegevensassets en toegang op lange termijn te helpen behouden. 

Gegevensbeveiliging en privacy

We weten allemaal hoe belangrijk gegevens tegenwoordig zijn, dus bescherm ze koste wat het kost! Datalekken en privacyschendingen kunnen ernstige gevolgen hebben en met dit probleem wil je niet te maken krijgen. 

Er zijn enkele stappen die u kunt nemen om de beveiliging en privacy van gegevens te garanderen, zoals toegangscontrole, encryptie, regelmatige audits, beheer van de gegevenslevenscyclus en meer. U wilt er zeker van zijn dat welke route u ook neemt om uw gegevens te beschermen, deze voldoet aan de regelgeving inzake gegevensprivacy, zoals de AVG. 

Gegevensbeheer en documentatie

Als u de datakwaliteit en verantwoording gedurende de hele datalevenscyclus wilt garanderen, zijn databeheer en -documentatie essentieel voor uw datamanagementproces. Dit proces omvat het instellen van beleid, processen en best practices om ervoor te zorgen dat uw gegevens goed worden beheerd en al uw bedrijfsmiddelen worden beschermd. Het belangrijkste doel hiervan is het bieden van transparantie en compliance. 

Al dit beleid en deze processen moeten uitgebreid worden gedocumenteerd om inzicht te geven in de manier waarop de gegevens worden gestructureerd, opgeslagen en gebruikt. Dit bouwt vertrouwen op binnen een organisatie en de manier waarop zij gegevens gebruiken om het besluitvormingsproces te sturen om risico's te vermijden en nieuwe kansen te vinden.

Voorbeelden van processen zijn onder meer het creëren van uitgebreide documentatie, metadata, het bijhouden van een audittrail en het verstrekken van data-afstamming. 

Samenwerking en delen

Datawetenschapsprojecten bestaan ​​uit collaboratieve workflows, en hiermee kun je je voorstellen hoe rommelig het kan worden. Eén datawetenschapper werkt aan dezelfde dataset waar een andere datawetenschapper verder mee bezig is. 

Om het databeheer binnen het team te garanderen, is het altijd goed om je taken zo te communiceren dat je elkaar niet overlapt, of dat de ene persoon een betere versie van een dataset heeft dan de ander. 

Samenwerking binnen een data science-team zorgt ervoor dat de data toegankelijk en waardevol zijn voor verschillende belanghebbenden. Om de samenwerking en het delen binnen een data science-team te verbeteren, kunt u platforms voor het delen van gegevens hebben, samenwerkingstools zoals Tableau gebruiken, toegangscontroles instellen en feedback toestaan. 

Oké, nu we de belangrijkste componenten van databeheer hebben doorgenomen, zal ik nu een lijst met tools en technologieën voor databeheer maken die u kunnen helpen in de levenscyclus van uw datawetenschapsproject. 

Relationele databasebeheersystemen (RDBMS):

• MySQL
• PostgreSQL
• Microsoft SQL Server

NoSQL-databases:

• MongoDB
• Cassandra

Datawarehouse

• Amazon roodverschuiving
• Google BigQuery
• Sneeuwvlok

ETL-tools (extraheren, transformeren, laden):

• Apache NiFi
• Talend
• Apache Spark

Datavisualisatie en Business Intelligence:

• Tableau
• Power BI

Versiebeheer en samenwerking:

• Git
• GitHub

Gegevensbeveiliging en privacy:

• Varonis
• Privitar

Datamanagement is een belangrijk onderdeel van uw data science-project. Zie het als de fundering die je kasteel overeind houdt. Hoe beter en effectiever het datamanagementproces is, hoe beter uw resultaat. Ik heb een lijst met artikelen gegeven die u kunt lezen voor meer informatie over gegevensbeheer.

 
 
Nisha Arja is een datawetenschapper, freelance technisch schrijver en communitymanager bij KDnuggets. Ze is met name geïnteresseerd in het geven van loopbaanadvies of tutorials over Data Science en op theorie gebaseerde kennis rond Data Science. Ze wil ook de verschillende manieren onderzoeken waarop kunstmatige intelligentie de levensduur van de mens ten goede komt/kan komen. Een enthousiaste leerling, die haar technische kennis en schrijfvaardigheid wil verbreden, terwijl ze anderen helpt te begeleiden.
 

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. Automotive / EV's, carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• ChartPrime. Verhoog uw handelsspel met ChartPrime. Toegang hier.
• BlockOffsets. Eigendom voor milieucompensatie moderniseren. Toegang hier.
• Bron: https://www.kdnuggets.com/data-management-principles-for-data-science?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=data-management-principles-for-data-science