Úlohy datového analytika
Datový analytik je jednou z několika zásadních rolí v organizaci, které pomáhají objevit a pochopit informace, aby se zachovala rovnováha a efektivní provoz firmy. Proto je důležité, aby datový analytik jasně chápal povinnosti a úlohy prováděné na denní bázi. Datoví analytici představují zásadní pomoc, díky které organizace získávají cenné poznatky z velkého množství dat, a v úzké spolupráci s ostatními v organizaci pomáhají objevovat cenné informace.
Následující obrázek ukazuje pět klíčových oblastí, do kterých se zapojíte během procesu analýzy dat.
Příprava
Jako datový analytik budete nejspíš dělit většinu času mezi úlohy přípravy a modelování. Nedostatečná nebo nesprávná data můžou mít velký dopad a vést k neplatným sestavám a ztrátě důvěry a můžou negativně ovlivnit obchodní rozhodnutí, která můžou vést k nižším příjmům, negativnímu obchodnímu dopadu a dalším důsledkům.
Předtím, než bude možné vytvořit sestavu, je nutné data připravit. Příprava dat je proces profilování, čištění a transformace dat, aby byla připravená na modelování a vizualizaci.
Příprava dat je proces, při kterém se vezmou nezpracovaná data, která se promění na důvěryhodné a srozumitelné informace. To mimo jiné zahrnuje zajištění integrity dat, opravení chybných nebo nepřesných dat, identifikaci chybějících dat, převod dat z jedné struktury na jinou nebo z jednoho typu na jiný nebo i tak prostý úkol, jako je zlepšení čitelnosti dat.
Příprava dat také zahrnuje porozumění tomu, jak data získat a připojit se k nim a jaký budou mít taková rozhodnutí vliv na výkon. Při připojování se k datům se musíte rozhodovat tak, aby modely a sestavy splňovaly obecně přijaté požadavky a očekávání a dosahovaly odpovídajícího výkonu.
Důležité jsou také záruky ochrany soukromí a zabezpečení. Může sem patřit anonymizace dat, aby nedošlo k nadměrnému sdílení, případně zabránění tomu, že budou viditelné identifikovatelné osobní údaje, pokud to není potřeba. Dalším prvkem v zajišťování ochrany soukromí a zabezpečení je také možnost data úplně odebrat, pokud se nehodí pro příběh, který se snažíte zformulovat.
Příprava dat může být často zdlouhavý proces. Datoví analytici procházejí řadu kroků a metod přípravy dat, aby se uvedla do správného kontextu a stavu, který eliminuje špatnou kvalitu dat a umožňuje jejich proměnu na cenné poznatky.
Modelování
Když jsou data ve správném stavu, jsou připravená na modelování. Modelování dat je proces stanovení vzájemného vztahu mezi tabulkami. Tento proces se provádí definováním a vytvořením vztahů (relací) mezi tabulkami. Pak můžete model vylepšit definováním metrik a přidáním vlastních výpočtů k obohacení dat.
Vytvoření efektivního a správného sémantického modelu je důležitým krokem, který organizacím pomůže porozumět datům a získat o tom cenné přehledy. Efektivní sémantický model zpřesňuje sestavy, umožňuje rychlejší a efektivní zkoumání dat, zkracuje dobu procesu psaní sestav a zjednodušuje budoucí údržbu sestav.
Model je další kritickou součástí, která má přímý vliv na výkon sestavy a celkovou analýzu dat. Špatně navržený model může mít výrazně negativní dopad na celkovou přesnost a výkon vaší sestavy. Naopak dobře navržený model s dobře připravenými daty zajistí správně efektivní a důvěryhodnou sestavu. Toto pojetí nabývá na významu, když pracujete s daty ve velkém.
Z hlediska Power BI platí, že pokud vaše sestava funguje pomalu nebo její aktualizace trvají dlouho, pravděpodobně se budete muset vrátit k přípravě a modelování dat a sestavu optimalizovat.
Proces přípravy a modelování dat je založený na opakování. Příprava dat je první úkol při analýze dat. Porozumění datům a jejich příprava před modelováním povedou k mnohem snadnějšímu modelování.
Vizualizace
Při této úloze přivedete data k životu. Hlavním cílem úlohy vizualizace je řešit obchodní problémy. Dobře navržená sestava by měla vyprávět působivý příběh o datech, který umožní pracovníkům s rozhodovací pravomocí ve firmě rychle získat potřebné poznatky. Pomocí vhodných vizualizací a interakcí získáte účinnou sestavu, která čtenáře rychle a efektivně provádí obsahem a umožňuje mu tak porozumět příběhu, který data sdělují.
Sestavy vytvořené v rámci úlohy vizualizace pomáhají organizacím a pracovníkům s rozhodovací pravomocí pochopit, co data znamenají, aby bylo možné přijmout přesná a zásadní rozhodnutí. Sestavy podněcují celkové akce, rozhodnutí a chování organizace, která důvěřuje informacím zjištěným z dat a spoléhá na ně.
Firma může tvrdit, že jako pomoc k rozhodování potřebuje všechny datové body v dané sestavě. Jako datový analytik byste měli věnovat čas tomu, abyste plně porozuměli problému, který se firma snaží vyřešit. Určete, jestli jsou všechny jejich datové body nezbytné, protože příliš mnoho dat může ztížit detekci klíčových bodů. S malým a stručným příběhem dat je možné k poznatkům dospět rychle.
Díky integrovaným funkcím umělé inteligence (AI) v Power BI můžou datoví analytici bez psaní kódu vytvářet výkonné sestavy, které uživatelům umožní získat poznatky a odpovědi a najít cíle, na které se dá reagovat. Funkce AI v Power BI, jako jsou integrované vizuály AI, umožňují objevovat data kladením otázek, použitím funkce Rychlé přehledy nebo vytvářením modelů strojového učení přímo v Power BI.
Důležitým aspektem vizualizace dat je navrhování a vytváření sestav s ohledem na usnadnění přístupu. Při vytváření sestav je důležité myslet na uživatele, kteří budou se sestavami pracovat a číst je. Sestavy by se měly od počátku navrhovat s ohledem na usnadnění přístupu, aby později nebylo potřeba provádět žádné zvláštní úpravy.
S vyprávěním příběhu pomůžou mnohé součásti sestavy. K vyprávění příběhu přispívá vše od barevného schématu, které používá doplňkové barvy a je přístupné, přes písma a velikosti po výběr správných vizuálů pro zobrazený obsah.
Analýza
Analýza je důležitým krokem pro porozumění informacím zobrazeným v sestavě a jejich interpretaci. V rámci vaší role datového analytika byste měli rozumět analytickým možnostem Power BI a využít je k nalezení poznatků, identifikaci vzorů a trendů, předpovědi výsledků a následnému sdělování těchto poznatků tak, aby jim každý rozuměl.
Pokročilá analýza umožňuje firmám a organizacím v konečném důsledku lépe rozhodovat v rámci celé firmy a docházet k užitečným poznatkům a smysluplným výsledkům. Díky pokročilým analýzám můžou organizace na základě důkladného prozkoumání dat předpovídat budoucí vzorce a trendy, identifikovat aktivity a chování a umožnit firmám klást správné otázky týkající se jejich dat.
Dříve byla analýza dat obtížným a komplikovaným procesem, který obvykle prováděli datoví inženýři nebo datoví vědci. Dnes je datová analýza díky Power BI přístupná a proces analýzy dat se tak zjednodušuje. Uživatelé můžou rychle získat poznatky o svých datech pomocí vizuálů a metrik přímo ze svého počítače a potom publikovat tyto poznatky na řídicích panelech, aby ostatní mohli najít potřebné informace.
Tato funkce je další oblast, kde integrace AI v rámci Power BI může vaši analýzu pozvednout na vyšší úroveň. Integrace se službou Azure Machine Learning, kognitivními službami a integrovanými vizuály AI vám pomůžou rozšířit vaše data a analýzy.
Spravovat
Power BI se skládá z mnoha komponent, včetně sestav, řídicích panelů, pracovních prostorů, sémantických modelů a dalších. Jako datový analytik zodpovídáte za správu těchto prostředků Power BI a dohlížíte na sdílení a distribuci položek, jako jsou sestavy a řídicí panely, a zajišťujete zabezpečení prostředků Power BI.
Aplikace můžou být cenným způsobem distribuce vašeho obsahu a umožňují snadnější správu pro velké cílové skupiny. Tato funkce vám také umožňuje mít vlastní navigační prostředí a odkazovat na další prostředky ve vaší organizaci jako doplněk vašich sestav.
Správa obsahu přispívá k podpoře spolupráce mezi týmy a jednotlivci. Sdílení a objevování obsahu je důležité pro to, aby správní lidé získali odpovědi, které potřebují. Také je důležité zajistit zabezpečení položek. Musíte zajistit, aby správní lidé měli přístup a aby nedocházelo k úniku dat mimo správné účastníky.
Řádná správa také může zmenšovat datová sila ve vaší organizaci. Duplikace dat může při nadměrném využívání prostředků ztížit správu dat a také vést k latenci dat. Power BI pomáhá omezit datová sila pomocí sdílených sémantických modelů a umožňuje opakovaně používat data, která jste připravili a modelovali. U klíčových obchodních dat může potvrzení sémantického modelu jako certifikovaného usnadnit zajištění důvěry v tato data.
Správa prostředků Power BI přispívá ke snižování zbytečně vyvíjeného úsilí a k zabezpečení dat.