Vòng đời của dữ liệu
Vòng đời của dữ liệu từ dữ liệu nguồn, được đưa về doanh nghiệp hoặc là dữ liệu của doanh nghiệp, tách, gộp, làm sạch, xây dựng các mô hình cho các mục đích khác nhau như đưa vào sử dụng cho các nghiệp vụ hàng ngày, cho việc phân tích ở các bộ phận khác nhau, và lại quay về dữ liệu nguồn đầu vào để rồi lại tích hợp, gộp, tách, làm sạch rồi lại xây dựng model
✔ Data Ingestion: Lay the groundwork by sourcing raw data from diverse channels.
✔ Data Validation: Prioritize data quality with rigorous checks for consistency and integrity.
✔ Data Cleansing: Address and rectify data anomalies and quality issues.
✔ Data Standardization: Ensure data consistency for hassle-free processing and analytics.
✔ Data Curation: Prep data for optimal feature engineering and model formulation.
✔ Feature Extraction: Dive deep into data to derive meaningful insights and patterns.
✔ Model Training: Leverage curated data for training, aiming for spot-on predictions.
✔ Model Validation: Ensure the model’s performance aligns with set benchmarks.
✔ Model Assessment: Gauge model efficacy using relevant performance metrics.
✔ Top Model Selection: Zero in on the model that resonates with business goals.
✔ Model Packaging: Gear up for deployment by bundling essential files and dependencies.
✔ Model Registry: Centralize model tracking and management.
✔ Model Deployment: Roll out the model, poised to make a business impact.
✔ Model Inference: Tap into real-time predictions to steer data-driven strategies.
✔ Model Monitoring: Keep a vigilant eye on model performance and anomalies.
