Oppgavene til en dataanalytiker

10 minutter

En dataanalytiker er en av flere kritiske roller i en organisasjon, som bidrar til å avdekke og få informasjon om hvordan du kan holde bedriften balansert og driftseffektivt. Derfor er det viktig at en dataanalytiker er klart forstår sitt ansvar og oppgaver som utføres mer eller mindre daglig. Dataanalytikere er avgjørende for å bidra til at organisasjoner får verdifull innsikt i bredden av data de har, og de jobber tett sammen med andre i organisasjonen for å hjelpe deg med å avdekke nyttig informasjon.

Den følgende illustrasjonen viser de fem viktigste områdene du skal jobbe med under dataanalyseprosessen.

Forberede

Som en dataanalytiker vil du antakelig bruke mesteparten av tiden delt mellom oppgavene klargjøring og modellering. Ufullstendige eller uriktige data kan ha en større innvirkning som resulterer i ugyldige rapporter, tap av tillit og en negativ innvirkning på forretningsbeslutninger, noe som kan føre til tap av omsetning, negativ forretningspåvirkning og mer.

Før en rapport kan opprettes må data klargjøres. Dataklargjøring er prosessen med å profilere, rense og transformere dataene for å gjøre dem klare for modeller og visualisering.

Dataklargjøring er prosessen med å hente rådata og gjøre dem om til informasjon som er forståelig og til å stole på. Det innebærer blant annet å sikre integriteten til dataene, rette opp feil eller unøyaktige data, identifisere manglende data, konvertere data fra én struktur til en annen eller fra én type til en annen, eller til og med noe så enkelt som å gjøre data lettere å lese.

Dataforberedelse innebærer også å forstå hvordan du kommer til å få og koble til dataene og ytelseskonsekvensene av avgjørelsene. Når du kobler til data må avgjørelser tas for å sikre at modeller og rapporter møtes og utføres innenfor godkjente krav og forventninger.

Personvern og sikkerhet er også viktig. Dette kan inkludere anonymisering av data for å unngå å dele for mye, eller hindre at personer ser personlig identifiserbar informasjon når det ikke er nødvendig. Alternativt kan det å sikre personvern og sikkerhet bestå i å fjerne disse dataene fullstendig hvis det ikke passer inn i historien du prøver å fortelle.

Dataforberedelser kan ofte være en lang prosess. Dataanalytikere følger en rekke trinn og metoder for å klargjøre data for plassering i en riktig kontekst og tilstand som eliminerer dårlig datakvalitet og tillater at de blir gjort om til verdifull innsikt.

Modell

Når dataene er i riktig tilstand, er de klare til å modelleres. Datamodellering er prosessen med å bestemme hvordan tabellene er relatert til hverandre. Dette gjøres ved å definere og opprette relasjoner mellom tabellene. Derfra kan du forbedre modellen ved å definere måledata og legge til egendefinerte beregninger for å berike dataene dine.

Å opprette en effektiv og riktig semantisk modell er et viktig trinn for å hjelpe organisasjoner med å forstå og få verdifull innsikt i dataene. En effektiv semantisk modell gjør rapporter mer nøyaktige, gjør at dataene kan utforskes raskere og effektivt, reduserer tiden for rapportskrivingsprosessen og forenkler fremtidig rapportvedlikehold.

Modellen er en annen kritisk komponent som har en direkte effekt på ytelsen til rapporten og den endelige dataanalyse. En dårlig utformet modell kan ha en dramatisk negativ påvirkning på den generelle nøyaktigheten og ytelsen til rapporten. I tillegg vil en godt utformet modell med velutformede data sikre en effektiv og pålitelig rapport. Denne betydningen er enda viktigere når du arbeider med data i stor skala.

Hvis rapporten er treg, fra et Power BI-perspektiv, eller hvis oppdateringene tar lang tid, må du sannsynligvis gå tilbake til dataklargjørings- og modelleringsoppgavene for å optimalisere rapporten.

Prosessen med å klargjøre data og modellere data er en gjentakende prosess. Dataklargjøring er den første oppgaven i dataanalyse. Å forstå og klargjøre dataene dine før du modellerer dem vil gjøre det mye enklere å utforme modellen.

Visualisere

Visualiseringsoppgaven er der du bringer liv til dataene dine. Målet for visualiseringsoppgaven er å løse forretningsproblemer. En godt designet rapport bør fortelle en god og virkningsfull historie om disse dataene, noe som gjør det mulig for bedriftens beslutningstakere å raskt få nødvendige innsikter. Ved å bruke riktige visualiseringer og samhandlinger leder en effektiv rapport deg gjennom innholdet raskt og effektivt, slik at leseren kan følge en rød tråd i dataene.

Rapportene som opprettes i løpet av visualiseringsoppgaven hjelper bedrifter og beslutningstakere med å forstå hva dataene betyr, slik at nøyaktige og viktige beslutninger kan utføres. Rapporter driver de generelle handlingene, beslutningene og virkemåtene til en organisasjon, og man er avhengig av at informasjonen som blir funnet i dataene er til å stole på.

Virksomheten kan kommunisere at de trenger alle datapunkter i en gitt rapport for å ta avgjørelser. Som dataanalytiker bør du ta deg tid til å virkelig forstå problemet som virksomheten prøver å løse. Finn ut om alle deres datapunkter er nødvendige, fordi for mye data kan gjøre det vanskelig å oppdage nøkkelpunkter. Å ha en liten og konsis datahistorie kan hjelpe deg med å finne innsikter raskere.

Med de innebygde funksjonene for kunstig intelligens i Power BI kan dataanalytikere bygge kraftige rapporter, uten å måtte skrive kode, noe som gjør det mulig for brukere å få innsikt og svar og finne handlingsmål. Funksjonene for kunstig intelligens i Power BI, for eksempel de innebygde visualobjektene for kunstig intelligens, gjør det mulig å oppdage data ganske enkelt ved å stille spørsmål ved hjelp av funksjonen Hurtiginnsikter, eller opprette maskinlæringsmodeller direkte i Power BI.

Et viktig aspekt ved visualisering av data er utforming og oppretting av rapporter for tilgjengelighet. Når du bygger rapporter er det viktig å tenke på de personene som skal ha tilgang til og lese rapportene. Rapporter bør utformes med tanke på tilgjengelighet fra starten, slik at ingen spesielle endringer behøves i fremtiden.

Mange komponenter i rapporten vil hjelpe med historiefortelling. Fra et fargevalg som er anerkjennende og tilgjengelig, via skrifter og skalering, til å velge de riktige visualobjektene for det som vises, bidrar alle komponentene til å fortelle historien.

Analysere

Analyseringsoppgaven er et viktig trinn for å forstå og tolke informasjonen som vises i rapporten. I din rolle som dataanalytiker bør du forstå de analytiske egenskapene til Power BI og bruke disse til å finne innsikt, identifisere mønstre og trender, forutse utfall og deretter kommunisere disse innsiktene på en slik måte at alle kan forstå.

Med avansert analyse kan bedrifter og organisasjoner i større gradere ta bedre avgjørelser i virksomheten og skape handlingsinnsikt og meningsfylte resultater. Med avansert analyse kan organisasjoner drille ned i dataene for å forutsi fremtidige mønstre og trender, identifisere aktiviteter og virkemåter, og gjøre det mulig for bedrifter å stille de riktige spørsmålene om dataene.

Tidligere var analyseringen av data en vanskelig og intrikat prosess som vanligvis ble utført av datateknikere eller dataforskere. I dag gjør Power BI dataanalyse tilgjengelig, noe som forenkler dataanalyseprosessen. Brukere kan raskt få innsikt i dataene ved hjelp av visualobjekter og måledata, direkte fra skrivebordet, og publisere disse innsiktene på instrumentbord slik at andre kan finne nødvendig informasjon.

Dette er et annet område der integrering av kunstig intelligens i Power BI kan føre analysen til neste nivå. Integreringer med Azure Machine Learning, kognitive tjenester og innebygde visualobjekter for kunstig intelligens bidrar til å berike dataene og analysene dine.

Behandle

Power BI består av mange komponenter, inkludert rapporter, instrumentbord, arbeidsområder, semantiske modeller og mer. Som en dataanalytiker er du ansvarlig for administrasjonen av disse Power BI-ressursene, føre tilsyn med deling og distribusjon av elementer som rapporter og instrumentbord, og sikre sikkerheten til Power BI-ressursene.

Apper kan være en verdifull distribusjonsmetode for innholdet ditt og tillater enklere administrasjon av store målgrupper. Dette gjør at du også kan ha egendefinerte navigasjonsopplevelser og koble til andre ressurser i organisasjonen for å utfylle rapportene dine.

Administrasjon av innholdet hjelper deg med å fremme samarbeid mellom teamene og enkeltpersonene. Det er viktig for de riktige personene å dele og oppdage innholdet, for å få de svarene de trenger. Det er også viktig å sørge for at elementene er sikre. Du vil sørge for at de riktige personene har tilgang, og at du ikke lekker data utenfor de riktige interessentene.

Riktig administrasjon kan også bidra til å redusere datasiloer i organisasjonen. Dataduplisering kan gjøre at administrasjon og presentasjon av data går tregt når ressurser overforbrukes. Power BI bidrar til å redusere datasiloer ved bruk av delte semantiske modeller, og det gjør det mulig å gjenbruke data som du har klargjort og modellert. For viktige forretningsdata kan godkjenning av en semantisk modell som sertifisert bidra til å sikre tillit til disse dataene.