En dataanalytikers opgaver

10 minutter

En dataanalytiker er en af flere vigtige roller i en organisation, der hjælper med at afdække og gøre oplysninger forståelige for at holde virksomheden afbalanceret og driftseffektiv. Det er derfor af altafgørende betydning, at du som dataanalytiker forstår dit ansvar og de opgaver, der udføres næsten dagligt. Dataanalytikere er afgørende for at hjælpe organisationer med at få værdifuld indsigt i de enorme mængder data, som de har, og de arbejder tæt sammen med andre i organisationen for at hjælpe med at afdække værdifulde oplysninger.

Følgende figur viser de fem nøgleområder, som du beskæftiger dig med under dataanalyseprocessen.

Forberedelse

Som dataanalytiker vil du sandsynligvis bruge størstedelen af din tid på at forberede og modellere opgaver. Dårlige eller forkerte data kan have stor indflydelse og resultere i ugyldige rapporter, et tab af tillid og påvirke virksomhedens beslutninger negativt, hvilket fører til tab af indtægt, en negativ indvirkning på virksomheden og meget mere.

Før en rapport kan oprettes, er det nødvendigt at forberede dataene. Dataforberedelse er processen med at profilere, rense og transformere data, så de er klar til at blive modelleret og visualiseret.

Dataforberedelse er processen med at tage rådata og omdanne dem til pålidelige oplysninger, der giver mening. Det involverer blandt andet at sikre integriteten af dataene, rette forkerte eller unøjagtige data, identificere manglende data, konvertere data fra én struktur til en anden eller fra én type til en anden eller noget så enkelt som at gøre dataene lettere at læse.

Dataforberedelse omfatter også at finde ud af, hvordan du får adgang til og opretter forbindelse til dataene, og hvordan disse beslutninger påvirker ydeevnen. Når der oprettes forbindelse til data, er det nødvendigt at træffe beslutninger for at sikre, at modeller og rapporter opfylder og fungerer i henhold til anerkendte krav og forventninger.

Beskyttelse af personlige oplysninger og sikkerhed er også vigtige aspekter. Dette kan omfatte anonymisering af data for at undgå, at de deles med for mange, eller forhindre folk i at se personligt identificerbare oplysninger, når det ikke er nødvendigt. Det kan f.eks. være nødvendigt at fjerne data helt for at sikre beskyttelsen af personlige oplysninger og opretholde sikkerheden, hvis disse data ikke passer ind i den historie, du forsøger at forme.

Dataforberedelse kan ofte være en langvarig proces. Dataanalytikere følger en række trin og metoder for at forberede dataene til en korrekt kontekst og tilstand, der eliminerer dårlig datakvalitet og gør det muligt at omdanne dataene til værdifuld indsigt.

Modellering

Når dataene er i den korrekte tilstand, er de klar til at blive modelleret. Datamodellering er processen med at fastsætte tabellernes indbyrdes relation. Processen finder sted ved at definere og oprette relationer mellem tabellerne. Herefter kan modellen forbedres ved at definere målepunkter og tilføje brugerdefinerede beregninger for yderligere at forbedre dataene.

Oprettelse af en effektiv og korrekt semantisk model er et vigtigt skridt til at hjælpe organisationer med at forstå og få værdifuld indsigt i dataene. En effektiv semantisk model gør rapporter mere nøjagtige, gør det muligt at udforske dataene hurtigere og effektivt, reducerer tiden for rapportskrivningsprocessen og forenkler den fremtidige vedligeholdelse af rapporter.

Modellen er en anden vigtig komponent, der har en direkte indvirkning på rapportens ydeevne og den overordnede dataanalyse. En dårligt udformet model kan have en markant negativ indvirkning på rapportens generelle nøjagtighed og ydeevne. Derimod vil en veldesignet model med velforberedte data sikre en rapport, der er tillid til, og som fungerer korrekt. Dette er endnu vigtigere, hvis du arbejder med data i stor målestok.

Hvis din rapport er langsom set fra et Power BI-mæssigt perspektiv, eller hvis dine opdateringer tager lang tid, er du muligvis nødt til at gå tilbage til dataforberedelses- og modelleringsopgaverne for at optimere din rapport.

Processen med at forberede og modellere data er en iterativ proces. Dataforberedelse er den første opgave i dataanalysen. At forstå og klargøre dine data, før du modellerer dem, gør modelleringstrinnet meget nemmere.

Visualisering

Visualiseringsopgaven er dér, hvor du får mulighed for at gøre dataene levende. Målet med visualiseringsopgaven er i sidste ende at løse forretningsrelaterede problemer. En veldesignet rapport skal fortælle en overbevisende og god historie om disse data, hvilket gør det muligt for virksomhedens beslutningstagere hurtigt at få den nødvendige indsigt. Du kan ved hjælp af relevante visualiseringer og interaktioner oprette en effektiv rapport, der guider læseren gennem indholdet hurtigt og effektivt, og som gør det muligt for læseren at følge med i dataenes narrativ.

De rapporter, der oprettes under visualiseringsopgaven, hjælper virksomheder og beslutningstagere med at forstå, hvad dataene betyder, så der kan træffes nøjagtige og vigtige beslutninger. Rapporter ligger til grund for en organisations overordnede handlinger, beslutninger og adfærd, hvis organisationen vel og mærke kan have tillid til de oplysninger, der afdækkes af dataene.

Virksomheden kan kommunikere, at de skal bruge alle datapunkter i en bestemt rapport for at træffe beslutninger. Som dataanalytiker skal du tage dig tid til virkelig at forstå det problem, som virksomheden forsøger at løse. Find ud af, om alle deres datapunkter er nødvendige, fordi for mange data kan gøre det vanskeligt at finde de centrale punkter. En lille og præcis datahistorie kan give hurtig adgang til indsigt.

Dataanalytikere kan med de indbyggede funktioner til kunstig intelligens i Power BI oprette effektive rapporter uden at skrive kode, hvilket gør det muligt for brugerne at få indsigt og svar og finde handlingsrettede målsætninger. Funktionerne til kunstig intelligens i Power BI, f.eks. de indbyggede visualiseringer med kunstig intelligens, gør det muligt at finde data ved blot at stille spørgsmål, bruge funktionen Hurtig indsigt eller oprette modeller til maskinel indlæring direkte i Power BI.

Et vigtigt aspekt ved visualisering af data er at designe og oprette rapporter, der er tilgængelige. Når du opretter rapporter, er det vigtigt at have de personer, som skal have adgang til og læse rapporterne, med i dine overvejelser. Rapporterne bør fra begyndelsen være designet med tilgængelighed for øje, så der ikke er behov for særlige ændringer på et senere tidspunkt.

Der er mange komponenter i din rapport, der kan hjælpe med at fortælle den pågældende historie. Det kan f.eks. være et farveskema, der understøtter fortællingen, og som er tilgængeligt, skrifttyperne og størrelsen på skriften, valg af de rette visualiseringer – komponenter, der tilsammen fortæller historien.

Analyse

Analyseopgaven er det vigtige trin med at forstå og tolke de oplysninger, der vises i rapporten. I rollen som dataanalytiker skal du forstå de analytiske funktioner i Power BI og bruge dem til at finde indsigt, identificere mønstre og tendenser, forudsige resultater og derefter formidle denne indsigt på en måde, som alle kan forstå.

Avancerede analyser giver virksomheder og organisationer mulighed for i sidste ende at træffe bedre beslutninger i hele virksomheden og skabe handlingsrettet indsigt og meningsfulde resultater. Med avancerede analyser kan organisationer foretage detailudledning i dataene for at forudsige fremtidige mønstre og tendenser, identificere aktiviteter og adfærd og gøre det muligt for virksomheder at stille relevante spørgsmål om deres data.

Førhen var analyse af data en vanskelig og kompliceret proces, der typisk blev foretaget af datateknikere eller dataspecialister. I dag er dataanalyser tilgængelige via Power BI, hvilket forenkler processen til analyse af data. Brugerne kan hurtigt få indsigt i deres data ved hjælp af visualiseringer og målepunkter direkte fra deres skrivebord og udgive denne indsigt på dashboards, så andre kan finde de oplysninger, de har brug for.

Denne funktion er endnu et område, hvor integrationer med kunstig intelligens i Power BI kan sætte nye standarder for dine analyser. Integrationer med Azure Machine Learning, kognitive tjenester og indbyggede AI-visualiseringer hjælper med at forbedre dine data og analyser.

Administration

Power BI består af mange komponenter, herunder rapporter, dashboards, arbejdsområder, semantiske modeller og meget mere. Som dataanalytiker er du ansvarlig for administrationen af disse Power BI-aktiver samt overvågningen af delingen og distributionen af elementer som f.eks. rapporter og dashboards samt varetagelsen af sikkerheden for Power BI-aktiver.

Apps kan være en værdifuld distributionsmetode til indholdet og gøre det nemmere at administrere indholdet i forbindelse med store målgrupper. Funktionen gør det også muligt for dig at have brugerdefinerede navigationsoplevelser og oprette links til andre aktiver i din organisation som supplement til rapporterne.

Administrationen af indholdet er med til at fremme samarbejdet mellem teams og enkeltpersoner. Deling og registrering af dit indhold er vigtigt, så de rette personer kan få de svar, som de har brug for. Det er også vigtigt at sørge for, at elementerne er beskyttede. Du vil gerne sikre, at de rigtige personer har adgang, og at dataene ikke havner hos andre end de korrekte interessenter.

Korrekt administration kan også hjælpe med at reducere datasiloer i organisationen. Dataduplikering kan gøre administrationen vanskelig og resultere i dataventetid, når ressourcerne overforbruges. Power BI hjælper med at reducere datasiloer ved hjælp af delte semantiske modeller, og det giver dig mulighed for at genbruge data, som du har forberedt og modelleret. For vigtige forretningsdata kan godkendelse af en semantisk model som certificeret hjælpe med at sikre tillid til disse data.