Zadania analityka danych
Analityk danych to jedna z kilku krytycznych ról w organizacji pomagająca odkrywać i zrozumieć informacje w celu zapewnienia równowagi i efektywnego działania firmy. W związku z tym ważne jest, aby, jako analityk danych, jasno zrozumieć swoją odpowiedzialność oraz zadania wykonywane niemal codziennie. Analityk danych ma kluczowe znaczenie: dla ułatwienia organizacji uzyskiwania cennych szczegółowych informacji o przestrzeni posiadanych danych, dla ścisłego współdziałania z innymi osobami w ich odpowiednich rolach w organizacji, aby pomóc w wyróżnieniu cennych informacji.
Poniższe wartości pokazują, że istnieje pięć kluczowych obszarów, które należy wziąć pod uwagę w trakcie procesu analizy danych.
Przygotowywanie
Jako analityk danych prawdopodobnie będziesz dzielić większość czasu między zadaniami przygotowywania i modelowania. Złe lub nieprawidłowe dane mogą mieć istotny wpływ, powodując powstawianie nieprawidłowych raportów, utratę zaufania i mogą negatywnie oddziaływać na decyzje biznesowe, co prowadzi do utraty przychodów, negatywnego wpływu na działalność biznesową itp.
Przedtem zanim można będzie utworzyć raport, należy przygotować dane. Przygotowywanie danych to proces profilowania, czyszczenia i przekształcania danych tak, aby były gotowe do modelowania i wizualizacji.
Przygotowywanie danych to proces pobierania danych pierwotnych i przekształcania ich w informacje, które są zaufane i zrozumiałe. Obejmuje to, między innymi, zapewnienie integralności danych, poprawę błędnych lub niedokładnych danych, identyfikację brakujących danych, konwertowanie danych z jednej struktury na inną lub z jednego typu na inny, a nawet coś tak łatwego, jak poprawa czytelności danych.
Przygotowywanie danych obejmuje również interpretację jak chcesz pobrać dane i nawiązać z nimi połączenie oraz wpływ decyzji na wydajność. Podczas nawiązywania połączenia z danymi należy podjąć decyzje w celu zapewnienia, że modele i raporty spełnią, i będą realizować, potwierdzone wymagania i oczekiwania.
Ważne jest również zachowanie prywatności i zabezpieczenia. Może to obejmować anonimizowanie danych w celu uniknięcia nadmiernego udostępniania lub uniemożliwienia użytkownikom wyświetlania danych osobowych, gdy nie jest to konieczne. Zapewnianie prywatności i bezpieczeństwa może też obejmować całkowite usuwanie tych danych, jeśli nie mieszczą się w historii, której próbujesz nadać kształt.
Przygotowywanie danych może często być długotrwałym procesem. Prowadzi on analityków danych przez szereg kroków i metod przygotowywania danych w celu umieszczenia ich w odpowiednim kontekście i stanie, co eliminuje niską jakość danych i pozwala na przekształcenie ich w cenne szczegółowe informacje.
Model
Gdy dane są w odpowiednim stanie, są one gotowe do modelowania. Modelowanie danych to proces określania, w jaki sposób tabele są ze sobą powiązane. W tym celu należy zdefiniować i utworzyć relacje między tabelami. Z tego miejsca możesz wzbogacić model poprzez zdefiniowanie metryk i dodanie niestandardowych obliczeń w celu wzbogacenia danych.
Tworzenie efektywnego i prawidłowego modelu semantycznego to kluczowy krok w pomaganiu organizacjom zrozumieć i uzyskać cenny wgląd w dane. Efektywny model semantyczny sprawia, że raporty są dokładniejsze, umożliwiają szybsze i wydajne eksplorowanie danych, skracanie czasu procesu pisania raportu i upraszcza konserwację raportów w przyszłości.
Model jest innym krytycznym składnikiem, który ma bezpośredni wpływ na wydajność raportu i ogólną analizę danych. Niewłaściwie zaprojektowany model może mieć radykalnie negatywny wpływ na ogólną dokładność i wydajność raportu. Z kolei dobrze zaprojektowany model z dobrze przygotowanymi danymi zapewni prawidłowo działający i zaufany raport. To stwierdzenie jest bardziej powszechne podczas pracy z danymi na dużą skalę.
Z perspektywy usługi Power BI, jeśli raport działa powoli lub odświeżanie trwa zbyt długo, prawdopodobnie trzeba będzie ponownie odwiedzić zadania przygotowania i modelowania danych w celu zoptymalizowania raportu.
Proces przygotowywania i modelowania danych jest procesem iteracyjnym. Przygotowywanie danych to pierwsze zadanie analizy danych. Interpretacja i przygotowanie danych przed ich modelowaniem umożliwi znacznie łatwiejsze wykonanie kroku modelowania.
Wizualizacja
Wizualizacja pozwala wykorzystać możliwości danych. Celem zadania wizualizacji jest ostatecznie rozwiązanie problemów z działalnością biznesową. Dobrze zaprojektowany raport powinien przekazać atrakcyjną historię dotyczącą tych danych, co umożliwia osobom podejmującym decyzje biznesowe szybkie uzyskanie potrzebnych szczegółowych informacji. Korzystając z odpowiednich wizualizacji i interakcji, efektywny raport szybko i skutecznie prowadzi czytelnika przez zawartość, umożliwiając mu śledzenie narracji w danych.
Raporty utworzone w trakcie zadania wizualizacji ułatwiają firmom i osobom podejmującym decyzje zrozumienie tego, co oznaczają dane, dzięki czemu mogą być podejmowane dokładne i istotne decyzje. Raporty kierują ogólnymi akcjami, decyzjami i zachowaniami organizacji, zapewniając zaufanie do informacji odnalezionych w danych i możliwość polegania na nich.
Firma może komunikować, że potrzebuje wszystkich punktów danych w danym raporcie, aby podejmować decyzje. Jako analityk danych musisz poświęcić czas, aby rzeczywiście zrozumieć problem, który firma próbuje rozwiązać. Należy określić, czy wszystkie punkty danych są niezbędne, ponieważ zbyt dużo danych może utrudnić wykrywanie najważniejszych punktów. Niewielka i zwięzła historia danych może ułatwić szybkie odnajdowanie szczegółowych informacji.
Dzięki wbudowanym funkcjom sztucznej inteligencji w usłudze Power BI analitycy danych mogą tworzyć zaawansowane raporty bez konieczności pisania jakiegokolwiek kodu, co umożliwia użytkownikom uzyskiwanie szczegółowych informacji i odpowiedzi oraz odnajdowanie działających szczegółowych informacji. Funkcje sztucznej inteligencji w usłudze Power BI, takie jak wbudowane wizualizacje sztucznej inteligencji, umożliwiają odnajdywanie danych przez zadawanie pytań, korzystanie z szybkiego wglądu w szczegółowe informacje lub tworzenie modeli uczenia maszynowego bezpośrednio w usłudze Power BI.
Ważnym aspektem wizualizacji danych jest projektowanie i tworzenie raportów pod kątem ułatwień dostępu. Podczas tworzenia raportów ważne jest myślenie o tych osobach, które będą uzyskiwać dostęp do raportów i je czytać. Raporty powinny być zaprojektowane z uwzględnieniem ułatwień dostępu od samego początku, dzięki czemu w przyszłości nie trzeba wykonywać później żadnych specjalnych modyfikacji.
Wiele składników raportu pomoże Ci opowiedzieć historię. Od poziomu schematu kolorów, który stanowi uzupełnienie i jest dostępny, do czcionek i rozmiarów pozwalających wybrać odpowiednie wizualizacje dla tego, co jest wyświetlane, wszystkie te elementy wspólnie pozwalają opowiedzieć tę historię.
Analiza
Zadanie analizy jest ważnym krokiem do poznania i interpretowania informacji wyświetlanych w raporcie. W Twojej roli jako analityka danych musisz zrozumieć możliwości analityczne usługi Power BI i wykorzystać je do znalezienia szczegółowych informacji, zidentyfikowania wzorców i trendów, przewidywania wyników, a następnie przekazania tych informacji w taki sposób, aby wszyscy mogli je zrozumieć.
Zaawansowana analiza pozwala firmom i organizacjom na ostateczne podejmowanie lepszych decyzji w całej firmie i tworzenie działających szczegółowych informacji i zrozumiałych wyników. Dzięki zaawansowanej analizie organizacje mogą przechodzić do szczegółowych danych w celu przewidywania przyszłych wzorców i trendów, mogą identyfikować działania i zachowania oraz umożliwiają firmom zadawanie odpowiednich pytań dotyczących danych.
W przeszłości analizowanie danych było trudnym i skomplikowanym procesem zazwyczaj realizowanym i wykonywanym przez inżynierów danych lub analityków danych. Dzisiaj usługa Power BI zwiększa dostępność analizy danych, upraszczając proces analizy danych. Użytkownicy mogą szybko uzyskać wgląd w swoje dane przy użyciu wizualizacji i metryk bezpośrednio z poziomu pulpitu i publikować te szczegółowe informacje na pulpitach nawigacyjnych, aby umożliwić innym znalezienie wymaganych informacji.
Jest to inny obszar, w którym integracje sztucznej inteligencji w ramach usługi Power BI mogą przenieść Twoją analizę na następny poziom. Integracja z usługą Azure Machine Learning, usługami Cognitive Services i wbudowanymi wizualizacjami sztucznej inteligencji pomoże wzbogacić dane i analizę.
Zarządzanie
Usługa Power BI składa się z wielu składników, w tym raportów, pulpitów nawigacyjnych, obszarów roboczych, modeli semantycznych i nie tylko. Jako analityk danych ponosisz odpowiedzialność za zarządzanie tymi zasobami usługi Power BI, nadzorowanie udostępniania i dystrybucji elementów, takich jak raporty i pulpity nawigacyjne, oraz zapewnienie bezpieczeństwa zasobów usługi Power BI.
Aplikacje mogą być cenną metodą dystrybucji zawartości i umożliwiają łatwiejsze zarządzanie dużymi audytoriami. Umożliwia to również korzystanie z niestandardowych środowisk nawigacji oraz łączenie z innymi zasobami w organizacji, aby uzupełnić raporty.
Zarządzanie zawartością pomaga przyspieszać współpracę między zespołami i osobami. Udostępnianie i odnajdowanie zawartości jest ważne, aby właściwe osoby uzyskiwały potrzebne im odpowiedzi. Ważne jest również, aby zapewnić bezpieczeństwo elementów. Chcesz mieć pewność, że odpowiednie osoby mają dostęp i że nie masz przecieków danych do osób innych niż biorące udział w projekcie.
Odpowiednie zarządzanie może również pomóc zmniejszyć silosy danych w organizacji. Duplikowanie danych może utrudniać zarządzanie i wprowadzanie opóźnienia danych w przypadku nadmiernego użycia zasobów. Usługa Power BI pomaga zmniejszyć silosy danych przy użyciu udostępnionych modeli semantycznych i umożliwia ponowne użycie przygotowanych i modelowanych danych. W przypadku kluczowych danych biznesowych elementy ujmujące model semantyczny jako certyfikowany mogą pomóc w zapewnieniu zaufania do tych danych.
Zarządzanie zasobami usługi Power BI pozwala zredukować duplikowanie działań i zapewnić bezpieczeństwo danych.