Attività di un analista di dati
Un analista di dati è uno dei ruoli critici in un'organizzazione, che contribuisce a rivelare e dare un senso alle informazioni per assicurare il funzionamento equilibrato ed efficiente di un'azienda. È quindi fondamentale che l'analista di dati comprenda chiaramente le proprie responsabilità e le attività da svolgere quotidianamente. Gli analisti di dati sono essenziali per aiutare le organizzazioni a ottenere dati analitici preziosi ricavati dalla grande quantità di dati disponibili e collaborano a stretto contatto con altri professionisti nell'organizzazione per individuare le informazioni importanti.
La figura seguente mostra le cinque aree principali interessate nel processo di analisi dei dati.
Preparare
L'analista di dati dividerà probabilmente il proprio tempo tra le attività di preparazione e quelle di modellazione. Eventuali dati errati o non corretti possono avere un impatto grave e possono causare la creazione di report non validi, la perdita di attendibilità, nonché effetti negativi sulle decisioni aziendali, con conseguenti perdite di ricavi, impatto negativo sul business e altri problemi ancora.
Prima di creare un report, è necessario occuparsi della preparazione dei dati. La preparazione dei dati è il processo di profilatura, pulizia e trasformazione dei dati preliminare alle attività di modellazione e visualizzazione.
Il processo di preparazione dei dati consiste nell'acquisire i dati non elaborati e nel trasformarli in informazioni attendibili e comprensibili. Sono incluse, tra le altre attività, la verifica dell'integrità dei dati, la correzione di dati errati o non accurati, l'identificazione di dati mancanti, la conversione dei dati da una struttura a un'altra o da un tipo a un altro, nonché la trasformazione dei dati per facilitarne la leggibilità.
La preparazione dei dati presuppone anche la comprensione della modalità di acquisizione e connessione ai dati e delle implicazioni che possono avere le decisioni sulle prestazioni. Quando ci si connette ai dati, è necessario prendere decisioni per garantire che i modelli e i report siano in grado di soddisfare le aspettative e i requisiti riconosciuti.
Anche garantire la privacy e la sicurezza è importante. A tale scopo possono essere necessarie attività come rendere anonimi i dati per evitarne la condivisione eccessiva o impedire agli utenti di visualizzare informazioni personali quando non è necessario. In alternativa, per aiutare a garantire la privacy e la sicurezza può essere necessario rimuovere completamente i dati se non sono utili per la storia da raccontare.
La preparazione dei dati può spesso richiedere molto tempo. Gli analisti di dati seguono una serie di passaggi e metodi per preparare i dati in modo da inserirli in un contesto e in uno stato appropriati, eliminando le informazioni di qualità non sufficiente e consentendo di trasformarli in dati analitici preziosi.
Modellare
Quando i dati si trovano nello stato appropriato, sono pronti per la modellazione. Il processo di modellazione dei dati consiste nel determinare le correlazioni tra le tabelle. Questo processo viene eseguito definendo e creando relazioni tra le tabelle. Da questo punto è possibile migliorare il modello definendo le metriche e aggiungendo calcoli personalizzati per arricchire i dati.
La creazione di un modello semantico efficace e appropriato è un passaggio fondamentale per aiutare le organizzazioni a comprendere e ottenere informazioni preziose sui dati. Un modello semantico efficace rende i report più accurati, consente di esplorare i dati in modo più rapido ed efficiente, riduce il tempo per il processo di scrittura del report e semplifica la manutenzione futura dei report.
Il modello è un altro componente critico che ha un effetto diretto sulle prestazioni del report e sull'analisi complessiva dei dati. Un modello progettato in modo non adeguato può avere un impatto drasticamente negativo sull'accuratezza e sulle prestazioni generali del report. Al contrario, un modello ben progettato con dati preparati correttamente garantisce la generazione di un report efficace e attendibile. Queste considerazioni sono ancora più vere quando si lavora con i dati su larga scala.
Dal punto di vista di Power BI, se le prestazioni del report risultano rallentate o gli aggiornamenti richiedono molto tempo, sarà probabilmente necessario rivedere le attività di preparazione e modellazione dei dati per ottimizzare il report.
Il processo di preparazione e di modellazione dei dati è un processo iterativo. La preparazione dei dati è la prima attività di analisi dei dati. Se si comprendono e si preparano i dati prima della modellazione, questa fase risulterà molto più semplice.
Visualizzare
L'attività di visualizzazione consente di dare significato ai dati. L'obiettivo finale dell'attività di visualizzazione è quello di risolvere i problemi aziendali. Un report ben progettato deve raccontare una storia accattivante sui dati, consentendo ai decision maker aziendali di ottenere rapidamente i dati analitici necessari. Usando le visualizzazioni e le interazioni appropriate, è possibile creare un report efficace che guida il lettore attraverso il contenuto in modo rapido ed efficiente, consentendogli di seguire la trama raccontata dai dati.
I report creati durante l'attività di visualizzazione consentono alle aziende e ai decision maker di comprendere il significato dei dati per poter prendere decisioni cruciali in modo accurato. I report determinano le azioni, le decisioni e i comportamenti di carattere generale di un'organizzazione, che si affida alle informazioni rilevate nei dati.
L'azienda può comunicare la necessità di tutti i punti dati di un determinato report per prendere decisioni. L'analista di dati deve impegnarsi a comprendere pienamente il problema che l'azienda sta cercando di risolvere. Determinare se sono necessari tutti i punti dati, perché una quantità eccessiva di dati può rendere difficoltoso il rilevamento dei punti chiave. Una storia concisa dei dati può aiutare a trovare più rapidamente i dati analitici importanti.
Grazie alle funzionalità di intelligenza artificiale integrate in Power BI, gli analisti di dati possono creare report avanzati, senza scrivere codice, che consentono agli utenti di ottenere dati analitici e risposte e di individuare gli obiettivi pratici da perseguire. Le funzionalità di intelligenza artificiale in Power BI, come gli oggetti visivi di intelligenza artificiale predefiniti, consentono di individuare i dati ponendo domande, usando la funzionalità Informazioni rapide o creando modelli di Machine Learning direttamente in Power BI.
Un aspetto importante della visualizzazione dei dati consiste nella progettazione e nella creazione di report per l'accessibilità. Quando si creano report, è importante pensare a coloro che vi accederanno e li leggeranno. I report devono essere progettati tenendo conto dell'accessibilità fin dall'inizio, in modo che non siano necessarie modifiche speciali in futuro.
Molti componenti del report saranno utili per raccontare la storia che rivelano i dati. Dall'applicazione di una combinazione colori complementari e accessibili all'impostazione di tipi di carattere e dimensioni, fino alla selezione di elementi visivi appropriati per i dati visualizzati, tutto contribuisce a raccontare questa storia.
Analizzare
L'attività di analisi è il passaggio importante per comprendere e interpretare le informazioni visualizzate nel report. Nel ruolo di analista di dati, è necessario comprendere le funzionalità analitiche di Power BI e usarle per trovare dati analitici, identificare modelli e tendenze, prevedere i risultati e quindi comunicare tali informazioni in modo da renderle comprensibili a tutti.
L'analisi avanzata consente ad aziende e organizzazioni di prendere decisioni migliori per il business, di creare dati analitici di utilità pratica e di ottenere risultati significativi. Con l'analisi avanzata, le organizzazioni possono eseguire il drill-down dei dati per prevedere modelli e tendenze futuri, identificare attività e comportamenti e formulare le domande appropriate sui propri dati.
In precedenza, l'analisi dei dati era un processo complesso e intricato che in genere veniva eseguito dai data engineer o dai data scientist. Attualmente Power BI rende accessibile l'analisi dei dati, semplificando il processo. Gli utenti possono ottenere rapidamente dati analitici usando gli oggetti visivi e le metriche direttamente dal desktop e quindi pubblicare tali dati nei dashboard in modo che altri possano trovare le informazioni di cui hanno bisogno.
Questa funzionalità rappresenta un'altra area in cui le integrazioni di intelligenza artificiale all'interno di Power BI possono portare l'analisi a un livello superiore. Le integrazioni con Azure Machine Learning, servizi cognitivi e oggetti visivi di intelligenza artificiale predefiniti consentiranno di arricchire i dati e l'analisi.
Gestione
Power BI è costituito da molti componenti, tra cui report, dashboard, aree di lavoro, modelli semantici e altro ancora. L'analista di dati è responsabile della gestione di questi asset di Power BI, supervisionando la condivisione e la distribuzione di elementi come report e dashboard e garantendo la sicurezza degli asset di Power BI.
Le app possono essere un metodo di distribuzione prezioso dei contenuti e consentono una gestione più semplice per un vasto pubblico. Questa funzionalità rende possibili anche esperienze di navigazione personalizzate e collegamenti ad altri asset all'interno dell'organizzazione come complemento ai report.
La gestione dei contenuti è utile per promuovere la collaborazione tra team e singoli utenti. La condivisione e l'individuazione dei contenuti sono importanti per consentire alle persone di ottenere le risposte di cui hanno bisogno. È anche importante garantire la sicurezza degli elementi. Assicurarsi che le persone giuste abbiano accesso agli elementi appropriati e che non si verifichino perdite di dati al di là degli stakeholder.
Una gestione corretta può anche essere utile per ridurre i silo di dati all'interno dell'organizzazione. La presenza di dati duplicati può rendere difficile la gestione e causare la latenza dei dati in caso di utilizzo eccessivo delle risorse. Power BI consente di ridurre i silo di dati con l'uso di modelli semantici condivisi e consente di riutilizzare i dati preparati e modellati. Per i dati aziendali chiave, l'assegnazione di un modello semantico come certificato può contribuire a garantire la fiducia in tali dati.
La gestione degli asset di Power BI contribuisce a limitare gli sforzi e garantisce la sicurezza dei dati.