Aufgaben eines Data Analysts
Data Analysts spielen in einem Unternehmen eine entscheidende Rolle: Sie decken Informationen auf und machen sie verständlich, damit sie als Grundlage für ausgewogene und effiziente Geschäftsentscheidungen herangezogen werden können. Daher ist es wichtig, dass ein Data Analyst seine Aufgaben und Zuständigkeiten genau kennt. Data Analysts stellen wertvolle Einblicke in die verfügbare Datenfülle bereit und arbeiten zu diesem Zweck mit den anderen Projektbeteiligten zusammen.
Die folgende Abbildung zeigt die fünf wichtigsten Bereich der Datenanalyse:
Aufbereitung
Als Data Analyst verbringen Sie den Großteil Ihrer Zeit mit der Aufbereitung und Modellierung von Daten. Fehlerhafte oder falsche Daten können schwerwiegende Folgen haben und zu ungültigen Berichten und Vertrauensverlust führen. Außerdem können sie sich negativ auf Geschäftsentscheidungen auswirken, was z. B. Umsatzverluste und negative geschäftliche Auswirkungen nach sich ziehen kann.
Bevor ein Bericht erstellt werden kann, müssen die Daten aufbereitet werden. Bei der Datenaufbereitung wird ein Datenprofil erstellt, und die Daten werden bereinigt und transformiert. Anschließend können sie modelliert und visualisiert werden.
Bei der Datenaufbereitung werden Rohdaten in vertrauenswürdige und verständliche Informationen umgewandelt. Dazu müssen unter anderem die Datenintegrität sichergestellt, falsche oder ungenaue Daten korrigiert, fehlende Daten identifiziert, Daten von einer Struktur in eine andere oder von einem Typ in einen anderen konvertiert oder Daten schlicht lesbarer gemacht werden.
Bei der Datenaufbereitung ist es auch wichtig zu wissen, wie die Daten abgerufen werden sollen, welche Art von Verbindung dazu hergestellt werden soll und welche Auswirkungen diese Entscheidungen auf die Leistung haben. Beim Herstellen einer Verbindung mit den Daten muss sichergestellt werden, dass die Modelle und Berichte die bestätigten Anforderungen und Erwartungen erfüllen und entsprechend funktionieren.
Datenschutz und Sicherheit spielen ebenfalls eine wichtige Rolle. Zu diesem Zweck können Daten etwa anonymisiert werden, um zu verhindern, dass zu viele persönliche Details oder personenbezogene Informationen preisgegeben werden, wenn dies nicht erforderlich ist. Es kann sogar möglich sein, dass zu diesem Zweck Daten ganz entfernt werden, wenn sie nicht zur geplanten Geschichte passen.
Die Datenaufbereitung kann ein langwieriger Prozess sein. Dazu sind eine Reihe von Schritten und Methoden erforderlich, um die Daten in einen angemessenen Kontext und Zustand zu setzen und fehlerhafte Daten zu entfernen. Nur so können daraus wertvolle Erkenntnisse gewonnen werden.
Modellierung
Sobald die Datenaufbereitung abgeschlossen ist, kann die Modellierung beginnen. Bei der Datenmodellierung wird festgelegt, wie die Tabellen miteinander verknüpft werden sollen. Dazu werden zwischen den Tabellen Beziehungen definiert und erstellt. Anschließend wird das Modell durch Definieren von Metriken und Hinzufügen von benutzerdefinierten Berechnungen optimiert, um die Daten anzureichern.
Das Erstellen eines effektiven und gut funktionierenden semantischen Modells ist ein entscheidender Schritt, der Unternehmen ein besseres Verständnis der Daten und wertvolle Erkenntnisse ermöglicht. Mit einem effektiven semantischen Modell können genauere Berichte erstellt werden, Daten können schneller und effizienter untersucht werden, die Berichterstellung wird beschleunigt und die spätere Wartung der Berichte vereinfacht.
Das Modell stellt eine weitere entscheidende Komponente mit direktem Einfluss auf die Berichtsleistung und die allgemeine Datenanalyse dar. Ein unzureichend konzipiertes Modell kann drastische negative Auswirkungen auf die Genauigkeit und Leistung eines Berichts haben. Umgekehrt ermöglicht ein sorgfältig konzipiertes Modell mit gut aufbereiteten Daten einen effizienten und vertrauenswürdigen Bericht. Dies ist insbesondere bei der Arbeit mit großen Datenmengen entscheidend.
Weist der Bericht in Power BI eine schlechte Leistung auf oder dauern Aktualisierungen sehr lange, müssen Sie möglicherweise die Schritte der Datenaufbereitung und -modellierung wiederholen, um den Bericht zu optimieren.
Das Aufbereiten und Modellieren von Daten stellt einen iterativen Prozess dar. Die Datenaufbereitung ist der erste Schritt der Datenanalyse. Wenn Sie Ihre Daten vor dem Modellieren verstehen und aufbereiten, wird das Modellieren deutlich einfacher.
Visualisierung
Bei diesem Schritt werden die Daten zum Leben erweckt. Das Ziel der Datenvisualisierung besteht letztlich darin, Geschäftsprobleme zu lösen. Ein gut gestalteter Bericht sollte eine ansprechende Geschichte über die Daten erzählen und es Entscheidungsträgern so ermöglichen, die erforderlichen Informationen schnell zu erfassen. Mithilfe geeigneter Visualisierungen und Interaktionen führt ein effektiver Bericht den Leser schnell und zielgerichtet durch dessen Inhalt in Form einer Datengeschichte.
Auf der Grundlage der im Visualisierungsschritt erstellten Berichte können Unternehmen und Entscheidungsträger die Bedeutung der Daten verstehen, um so exakte und wichtige Entscheidungen zu treffen. Berichte beeinflussen die Aktionen, Entscheidungen und Verhaltensweisen eines Unternehmens, das auf die darin enthaltenen Informationen vertraut.
Möglicherweise signalisiert ein Unternehmen, dass es alle Datenpunkte eines bestimmten Berichts für seine Entscheidungen benötigt. In einer solchen Situation sollten Sie sich als Data Analyst die Zeit nehmen, das Problem, um das es geht, genau zu verstehen. Sie sollten sich überlegen, ob die Gesamtheit der Datenpunkte wirklich zur Lösung des Problems beiträgt oder ob die Identifizierung der Kernpunkte dadurch nicht vielmehr erschwert wird. Eine kurze und präzise Datengeschichte führt in der Regel dazu, dass Erkenntnisse schneller gewonnen werden.
Mit den in Power BI integrierten KI-Funktionen können Data Analysts ohne Schreiben von Code leistungsstarke Berichte erstellen, aus denen Benutzer handlungsrelevante Erkenntnisse und Antworten ableiten können. Über die KI-Funktionen in Power BI, wie z. B. die integrierten KI-Visuals, können zur Untersuchung der Daten Fragen gestellt, die Funktion „Quick Insights“ verwendet oder Machine Learning-Modelle direkt in Power BI erstellt werden.
Ein weiterer wichtiger Aspekt der Datenvisualisierung ist das Entwerfen und Erstellen von barrierefreien Berichten. Beim Erstellen von Berichten sollte immer die spätere Zielgruppe berücksichtigt werden. Berichte sollten von Anfang an auf Barrierefreiheit ausgelegt werden, damit spätere Änderungen gar nicht erst nötig werden.
Es stehen viele Komponenten zur Verfügung, die das Erstellen eines Berichts als datengesteuerte Geschichte erleichtern. Dazu zählen Elemente wie ergänzende und barrierefreie Farbschemas, Schriftarten und -größe sowie die Auswahl geeigneter Visuals.
Analyse
Im Analyseschritt geht es darum, die im Bericht dargestellten Informationen zu verstehen und zu interpretieren. Als Data Analyst sollten Sie mit den Analysefunktionen von Power BI vertraut sein und sie nutzen, um Erkenntnisse zu gewinnen, Muster und Trends zu identifizieren, Ergebnisse vorherzusagen und diese Erkenntnisse auf eine allgemein verständliche Weise zu kommunizieren.
Erweiterte Analysefunktionen verhelfen Unternehmen und Organisationen letztlich unternehmensweit zu besseren Entscheidungen, handlungsrelevanten Erkenntnissen sowie sinnvollen Ergebnissen. Unternehmen sind dadurch in der Lage, die Daten detailliert zu untersuchen, um zukünftige Muster und Trends vorherzusagen, Aktivitäten und Verhaltensweisen zu identifizieren und die richtigen Fragen in Bezug auf die Daten zu stellen.
Bisher war die Datenanalyse ein schwieriger und komplizierter Prozess, der in der Regel von Data Engineers und anderen Spezialisten ausgeführt wurde. Doch in Power BI wird der Prozess der Datenanalyse deutlich vereinfacht. Mithilfe von Visuals und Metriken können Benutzer direkt auf dem Desktop schnell Erkenntnisse zu den Daten gewinnen und diese in Dashboards veröffentlichen, damit andere Benutzer auf diese Informationen zugreifen können.
Auch diese Funktion ist ein Beispiel dafür, dass durch die Integration von KI in Power BI die Analyse von Daten optimiert wird. Integrationen mit Azure Machine Learning, Cognitive Services und den integrierten KI-Visuals tragen zur Anreicherung Ihrer Daten und Analyse bei.
Verwaltung
Power BI umfasst eine Vielzahl von Komponenten, darunter Berichte, Dashboards, Arbeitsbereiche, semantische Modelle und viele mehr. Als Data Analyst ist es Ihre Aufgabe, diese Power BI-Ressourcen zu verwalten, die Freigabe und Verteilung von Elementen wie Berichte und Dashboards zu überwachen und die Sicherheit der Power BI-Ressourcen sicherzustellen.
Mithilfe von Apps können Sie Ihre Inhalte problemlos verteilen und insbesondere bei großen Zielgruppen auch leichter verwalten. Mit dieser Funktion können Sie zudem angepasste Benutzeroberflächen erstellen und mit anderen Ressourcen innerhalb der Organisation verknüpfen, um Ihre Berichte zu ergänzen.
Die Verwaltung Ihrer Inhalte fördert auch die Zusammenarbeit zwischen Teams und einzelnen Mitarbeitern. Damit die entsprechenden Personen die gesuchten Antworten auch finden können, müssen Sie Ihre Inhalte freigeben. Hier kommt wieder die Frage nach der Sicherheit ins Spiel. Sie sollten dafür sorgen, dass die richtigen Personen auf die Daten zugreifen können – und zwar nur diese.
Durch eine ordnungsgemäße Verwaltung können auch Datensilos in Ihrem Unternehmen reduziert werden. Datenduplizierung kann die Verwaltung erschweren und zu Datenlatenz führen, wenn Ressourcen übermäßig ausgelastet sind. In Power BI können durch die Nutzung von freigegebenen semantischen Modellen Datensilos reduziert und bereits aufbereitete und modellierte Daten wiederverwendet werden. Bei wichtigen Geschäftsdaten kann die Zertifizierung eines semantischen Modells dazu beitragen, das Vertrauen in diese Daten sicherzustellen.
Durch die Verwaltung von Power BI-Ressourcen können unnötige Aktionen vermieden und die Sicherheit der Daten gewährleistet werden.