Dataanalytikerns uppgifter

10 minuter

En dataanalytiker är en av flera viktiga roller i en organisation som bidrar till att identifiera och tolka information för att se till att företaget arbetar balanserat och effektivt. Därför är det viktigt att du, i egenskap av dataanalytiker, tydligt inser ditt ansvar och de uppgifter som utförs dagligen. Dataanalytiker är oumbärliga för att hjälpa organisationer att få värdefulla insikter om sina datavolymer, och för att i nära samarbete med andra i organisationen hjälpa till att ta fram värdefull information.

Följande bild visar fem viktiga områden som du ska engagera dig i under dataanalysprocessen.

Förbereda

Som dataanalytiker kommer du förmodligen att använda merparten av din tid uppdelad på förberedelse- och modelleringsaktiviteterna. Bristfälliga eller felaktiga data kan ha stor påverkan, vilket resulterar i ogiltiga rapporter, förlorat förtroende och en negativ påverkan på affärsbeslut, vilket kan leda till förlust av intäkter, en negativ inverkan på verksamheten och mycket mer.

Data måste förberedas innan det går att skapa en rapport. Förberedelse av data är en process för att skapa, rensa och omvandla dina data så att du kan modellera och visualisera dem.

Förberedelse av data är en process för att ta rådata och omvandla dem till information som är betrodd och begriplig. Det innebär bland annat att säkerställa integriteten för data, korrigera felaktiga data, identifiera saknade data, konvertera data från en struktur till en annan eller från en typ till en annan, eller till och med något så enkelt som att göra data lättare att läsa.

Förberedelse av data omfattar även förståelse för hur du ska komma åt och ansluta till data och prestandaeffekterna av dessa beslut. När du ansluter till data måste beslut fattas för att säkerställa att modeller och rapporter uppfyller och fungerar i enlighet med erkända krav och förväntningar.

Sekretess och säkerhetskrav är också viktigt. Dessa säkerhetskrav kan innebära anonymisering av data för att undvika att de delas för mycket eller att förhindra att personer kan se personligt identifierbar information när det inte är nödvändigt. Du kan också säkerställa sekretess och säkerhet genom att ta bort data helt och hållet om de inte passar in i berättelsen som du försöker utforma.

Förberedelse av data kan ofta vara en långvarig process. Dataanalytiker följer en serie steg och metoder för att förbereda data så att de visas på rätt sätt i rätt sammanhang, och eliminerar bristfällig datakvalitet och gör det möjligt att omvandla dem till värdefulla insikter.

Modell

När data har rätt status är de redo att modelleras. Datamodellering är en process för att fastställa hur dina tabeller är relaterade till varandra. Det gör du genom att definiera och skapa relationer mellan tabellerna. Därifrån kan du förbättra modellen genom att definiera mätvärden och lägga till anpassade beräkningar för att utöka dina data.

Att skapa en effektiv och korrekt semantisk modell är ett viktigt steg för att hjälpa organisationer att förstå och få värdefulla insikter om data. En effektiv semantisk modell gör rapporter mer exakta, gör att data kan utforskas snabbare och effektivt, minskar tiden för rapportskrivningsprocessen och förenklar framtida rapportunderhåll.

Modellen är en annan viktig komponent som har en direkt effekt på rapportens prestanda och den övergripande dataanalysen. En dåligt utformad modell kan ha en drastiskt negativ inverkan på rapportens allmänna precision och prestanda. Motsatt kommer en väldesignad modell med väl förberedda data att garantera en korrekt genomförd och tillförlitlig rapport. Den här förfarandet är vanligare när du arbetar med data i stor skala.

Om rapporten går långsamt eller om dina uppdateringar tar lång tid, behöver du förmodligen gå tillbaka till dataförberedelse- och modelleringsuppgifterna för att optimera rapporten, sett ur ett Power BI-perspektiv.

Processen för att förbereda data och modelleringsdata är en iterativ process. Förberedelse av data är den första uppgiften i dataanalys. Att du förstår och förbereder dina data innan du modellerar dem gör modelleringssteget betydligt enklare.

Visualisera

Med en visualisering kan du blåsa liv i dina data. Målet med visualiseringsuppgiften är i slutändan att lösa affärsproblem. En väldesignad rapport ska berätta en övertygande historia om de data som ingår, och göra det möjligt för beslutsfattarna att snabbt få nödvändiga insikter. Med hjälp av lämpliga visualiseringar och interaktioner guidar en effektiv rapport läsaren genom innehållet snabbt och effektivt, så att läsaren kan tolka data genom en berättelse.

De rapporter som skapas under visualiseringsuppgiften hjälper företag och beslutsfattare att förstå vad dessa data innebär, så att exakta och viktiga beslut kan fattas. Rapporter ligger till grund för övergripande åtgärder, beslut och beteenden i en organisation, som förlitar sig på den information som identifieras i data.

Företaget kan meddela att de behöver alla datapunkter i en rapport som hjälp för att kunna fatta beslut. Som dataanalytiker bör du ta dig tiden att verkligen förstå problemet som företaget försöker lösa. Ta reda på om alla datapunkter är nödvändiga eftersom för mycket data kan göra det svårt att identifiera viktiga punkter. En mindre och mer kompakt datahistoria kan göra det enklare att hitta insikterna snabbare.

Med de inbyggda AI-funktionerna i Power BI kan dataanalytiker skapa kraftfulla rapporter utan att behöva skriva någon kod. Därmed kan användarna få insikter och svar och hitta mål som de kan agera på. AI-funktionerna i Power BI, till exempel de inbyggda AI-visualiseringarna, gör det enkelt att upptäcka data genom att ställa frågor, använda funktionen Snabbinsikter eller skapa maskininlärningsmodeller direkt i Power BI.

En viktig aspekt av datavisualisering är att utforma och skapa rapporter för hjälpmedel. När du skapar rapporter är det viktigt att tänka på vilka personer som ska få tillgång till och läsa rapporterna. Rapporter bör utformas med hjälpmedel i åtanke från början, så att inga särskilda omarbetningar krävs längre fram.

Många komponenter i rapporten hjälper dig att berätta din historia. Från ett färgschema som är komplementerande och tillgängligt, till teckensnitt och storleksanpassning, till att välja rätt visuella objekt för det som visas. Allt kommer samman för att berätta din historia.

Analysera

Analysuppgiften är ett viktigt steg för att förstå och tolka den information som visas i rapporten. I din roll som dataanalytiker bör du förstå analysfunktionerna i Power BI och använda dem för att hitta insikter, identifiera mönster och trender, förutsäga resultat och sedan förmedla dessa insikter så att alla kan förstå.

Avancerad analys gör att företag och organisationer i slutändan kan fatta bättre beslut inom hela verksamheten och skapa insikter med handlingsbarhet och meningsfulla resultat. Med avancerad analys kan organisationer öka detaljnivån i data för att förutsäga framtida mönster och trender, identifiera aktiviteter och beteenden och göra det möjligt för företag att ställa lämpliga frågor om sina data.

Tidigare var analys av data en svår och invecklad process som vanligtvis utfördes av datatekniker eller dataexperter. Idag gör Power BI dataanalys tillgänglig, vilket förenklar dataanalysprocessen. Användarna kan snabbt få insikter om sina data med hjälp av visuella objekt och mätvärden direkt från skrivbordet och publicera insikterna på instrumentpaneler, så att andra kan hitta nödvändig information.

Den här funktionen är ett annat område där AI-integreringarna i Power BI kan ta din analys till nästa nivå. Integreringar med Azure Machine Learning, kognitiva tjänster och inbyggda visuella AI-objekt hjälper dig att utöka dina data och analyser.

Hantera

Power BI består av många komponenter, inklusive rapporter, instrumentpaneler, arbetsytor, semantiska modeller med mera. Som dataanalytiker ansvarar du för hanteringen av dessa Power BI-resurser, övervakar delning och distribution av objekt, till exempel rapporter och instrumentpaneler, och garanterar säkerheten för Power BI-resurser.

Appar kan vara en värdefull distributionsmetod för ditt innehåll och möjliggör enklare hantering för stora målgrupper. Du får också möjlighet att använda anpassade navigeringsupplevelser och att länka till andra tillgångar i din organisation för att komplettera dina rapporter.

Hanteringen av ditt innehåll bidrar till att främja samarbetet mellan team och individer. Att dela och identifiera innehållet är viktigt för att rätt personer ska få de svar de behöver. Det är också viktigt att hjälpa till att se till att objekten är säkra. Du behöver se till att rätt personer har åtkomst och att data inte läcker vidare från de rätta intressenterna.

Korrekt hantering kan också bidra till att minska datasilor i din organisation. Dataduplicering kan göra det svårt att hantera och bibehålla datasvarstider när resurser överanvänds. Power BI hjälper till att minska datasilor med hjälp av delade semantiska modeller och gör att du kan återanvända data som du har förberett och modellerat. För viktiga affärsdata kan stöd av en semantisk modell som certifierad bidra till att säkerställa förtroende för dessa data.