Adatelemzői tevékenységek
Az adatelemző egy a kritikus fontosságú vállalati szerepkörök közül, aki az információk felfedését és értelmezését támogatva tartja fenn a vállalat egyensúlyát és hatékony működését. Emiatt kulcsfontosságú, hogy az adatelemző tisztában legyen a felelősségével és a szinte naponta elvégzendő feladataival. Az adatelemzők nélkülözhetetlenek ahhoz, hogy a vállalatok értékes eredményekhez jussanak a rendelkezésükre álló rengeteg adatból, és a vállalaton belül másokkal szoros együttműködésben segítenek az értékes információk feltárásában.
Az alábbi ábra azt az öt fő területet mutatja be, amelyeken az adatelemzés folyamán fog tevékenykedni.
Előkészítés
Adatelemzőként az ideje nagy részét valószínűleg az előkészítési és a modellezési tevékenység között osztja meg. A hiányos vagy helytelen adatok súlyos következményekkel járhatnak, érvénytelen jelentésekhez és a bizalom megingásához vezethetnek, és negatívan befolyásolhatják az üzleti döntéseket, amely végső soron bevételkiesést okoz és káros hatással van az üzletre.
Az adatokat elő kell készíteni ahhoz, hogy jelentés készülhessen róluk. Az adatelőkészítés az adatprofil elkészítésével, valamint az adatok tisztításával és átalakításával készíti fel az adatokat a modellezésre és vizualizációra.
Az adatelőkészítés folyamata a nyers adatokból indul ki, és megbízható és érthető információkká alakítja azokat. Magában foglalja többek között az adatintegritás biztosítását, a téves vagy pontatlan adatok javítását, a hiányzó adatok azonosítását, az adatok egyik struktúrából egy másikba alakítását vagy egyik típusról egy másikra formálását, és akár olyan egyszerű műveleteket is, mint az adatok olvashatóbbá tétele.
Az adatok előkészítéséhez tartozik annak megértése is, hogy hogyan fogja betölteni az adatokat és csatlakozni hozzájuk, valamint hogy milyen következményekkel jár ez a döntés a teljesítményre nézve. Az adatokhoz való csatlakozáskor meghozott döntésekkel kell biztosítania, hogy a modellek és jelentések megfeleljenek az ismert követelményeknek és elvárásoknak, és azoknak megfelelően teljesítsenek.
Az adatvédelmi és a biztonsági garanciák is lényegesek. Ezek a garanciák kiterjedhetnek az adatok anonimizálására a túlzott megosztás elkerülése érdekében, és hogy megakadályozza az embereket a személyazonosításra alkalmas adatok megtekintésében, ha ez szükséges. Az adatvédelem és a biztonság garantálásának másik módja magában foglalhatja azoknak az adatoknak a teljes eltávolítását is, amelyek nem illenek a kialakítani kívánt történetbe.
Az adatelőkészítés gyakran hosszadalmas folyamat. Az adatelemzők több lépésben, többféle módszerrel készítik elő az adatokat, hogy azokat a megfelelő környezetbe és állapotba helyezzék, és a rossz minőség kiiktatásával értékes eredményekké alakítható adatokat kapjanak.
Modellezés
Ha az adatok már a megfelelő állapotban vannak, készen állnak a modellezésre. Az adatmodellezési folyamat azt állapítja meg, hogy milyen kapcsolatban állnak egymással a táblák. Ez a folyamat a táblák közötti kapcsolatok definiálásával és létrehozásával valósul meg. Ebből kiindulva a modell továbbfejleszthető az adatokat gazdagító metrikák definiálásával és egyéni számítások hozzáadásával.
A hatékony és megfelelő szemantikai modell létrehozása kritikus lépés abban, hogy a szervezetek megértsék és értékes betekintést nyerjenek az adatokba. A hatékony szemantikai modell pontosabb jelentéskészítést tesz lehetővé, lehetővé teszi az adatok gyorsabb és hatékonyabb felderítését, csökkenti a jelentésírási folyamat idejét, és leegyszerűsíti a jelentések későbbi karbantartását.
A modell is kritikus fontosságú összetevő, amely közvetlenül befolyásolja a jelentés és a teljes adatelemzés teljesítményét. Egy rosszul megtervezett modell drasztikus káros hatással lehet a jelentés pontosságára és teljesítményére. Ezzel szemben egy jól előkészített adatokkal jól megtervezett modell biztosítja a jelentés hatékonyságát és megbízhatóságát. Ez a szemlélet annál lényegesebb, minél nagy méretekben dolgozik adatokkal.
A Power BI szempontjából, ha a jelentés lassan működik, vagy ha a frissítések hosszú ideig tartanak, akkor valószínűleg érdemes az adatelőkészítési és modellezési tevékenységre visszatérve optimalizálni a jelentést.
Az adatok előkészítése és modellezése iteratív folyamat. Az adatelőkészítés az adatelemzés első lépése. Az adatok modellezés előtti megértése és előkészítése sokkal könnyebbé teszi a modellezési lépés végrehajtását.
Vizualizáció
A vizualizáció az a tevékenység, amely életre kelti az adatokat. A vizualizációs tevékenység végső célja az üzleti problémák megoldása. Egy jól megtervezett jelentésnek meggyőző történetet kell előadnia az adatokról, amely által az üzleti döntéshozók gyorsan hozzájuthassanak a szükséges elemzési eredményekhez. A megfelelő vizualizációk és interakciók használatával hatékony jelentést készíthet, amely gyorsan és hatékonyan vezeti végig az olvasót a tartalmon, így az olvasó követni tudja az adatok történetét.
A vizualizációs tevékenység során létrehozott jelentések segítenek az üzletnek és a döntéshozóknak megérteni az adatok jelentését, hogy pontos és létfontosságú döntéseket hozhassanak. A jelentések határozzák meg az olyan vállalatok intézkedéseit, döntéseit és viselkedését, amelyek bíznak az adatokban felfedezett információkban, és azokra támaszkodnak.
Az üzlet jelezheti, hogy a döntések támogatásához egy adott jelentés összes adatpontjára szüksége van. Az adatelemzőnek időt kell szánnia arra, hogy teljesen megértse az üzlet által megoldani kívánt problémát. Döntse el, hogy szükség van-e az összes adatpontra, túl sok adat között ugyanis nehéz észrevenni a lényeget. A rövid és tömör adattörténet segíthet gyorsan megtalálni az eredményeket.
A Power BI beépített AI-képességeivel az adatelemzők kódolás nélkül készíthetnek hatékony jelentéseket, amelyekkel a felhasználók eredményekhez és válaszokhoz juthatnak, és gyakorlati célkitűzéseket találhatnak. A Power BI olyan AI-képességei, mint a beépített AI-vizualizációk, lehetővé teszik, hogy az adatokat a kérdések feltevésével, a Gyors elemzések funkcióval, vagy a közvetlenül a Power BI-ben létrehozott gépi tanulási modellekkel fedezzék fel.
Az adatvizualizáció lényeges eleme az akadálymentes jelentések tervezése és létrehozása. A jelentések készítésekor gondolni kell azokra, akik majd hozzáférnek a jelentésekhez és elolvassák azokat. A jelentéseket a kezdetektől az akadálymentesség szem előtt tartásával kell megtervezni, hogy később ne legyen szükség speciális módosításokra.
A jelentés sok összetevője segít a történet elmondásában. A tetszetős és akadálymentes színsémától, betűkészletektől és méretezéstől a megjelenítendő adatokhoz illő vizualizáció kiválasztásáig minden hozzájárul a történet elmeséléséhez.
Elemzés
Az elemzési tevékenység a legfontosabb lépés a jelentésen megjelenő információk megértése és értelmezése felé. Adatelemzői szerepkörben tisztában kell lennie a Power BI elemzési képességeivel, és használnia is kell ezeket a képességeket az eredmények megkeresésére, a mintázatok és trendek felismerésére, a kimenetek előrejelzésére, majd az eredmények mindenki számára érthető közlésére.
A fejlett elemzés lehetővé teszi, hogy az üzletek és vállalatok végül jobb döntéseket hozzanak az üzlet minden területén, valamint a gyakorlatban hasznosítható és jelentéssel bíró eredményeket állítsanak elő. A fejlett elemzésekkel a vállalatok az adatok részletes vizsgálatával előre jelezhetik a jövőbeli mintázatokat és trendeket, azonosíthatják a tevékenységeket és viselkedésmódokat, és képessé tehetik az üzleteket arra, hogy a megfelelő kérdéseket tegyék fel az adataikról.
Az adatok elemzése korábban bonyolult és aprólékos eljárás volt, amelyet általában adatmérnökök vagy adattudósok hajtottak végre. Napjainkban a Power BI elérhetővé teszi az adatelemzést, így az adatok elemzésének folyamata egyszerűbbé vált. A felhasználó gyorsan eredményekhez juthatnak az adatokból a közvetlenül az asztalon használt vizualizációk és metrikák használatával, majd az eredményeket irányítópultokon tehetik közzé, hogy mások is megtalálhassák a szükséges információkat.
Ez a funkció is egy olyan terület, amelyen a Power BI-on belüli AI-integrációk egy magasabb szintre emelik az elemzést. Az Azure Machine Learningkel, a kognitív szolgáltatásokkal és a beépített AI-vizualizációkkal való integráció segít az adatok és elemzések bővítésében.
Kezelés
A Power BI számos összetevőből áll, többek között jelentésekből, irányítópultokból, munkaterületekből, szemantikai modellekből és egyebekből. Az adatelemzők feladata ezeknek a Power BI-összetevőknek a kezelése, a jelentések, irányítópultok és más elemek megosztásának és terjesztésének felügyelete, valamint a Power BI-összetevők védelmének biztosítása.
Az alkalmazások a tartalom terjesztésének értékes eszközei lehetnek, és egyszerűbbé teszik a felügyeletet nagy közönség esetén. Ezzel a funkcióval egyéni navigációs felületek alakíthatók ki, és a jelentéseket a vállalaton belüli más összetevőkre mutató hivatkozásokkal lehet kiegészíteni.
A tartalom felügyelete elősegíti a csapatok és az egyes személyek közötti együttműködést. A tartalom megosztása és felfedezése fontos szerepet játszik abban, hogy a megfelelő személyek megkapják válaszokat, amelyekre szükségük van. Az elemek biztonságának garantálása is lényeges. Biztosítani kell, hogy a megfelelő személyek rendelkezzenek hozzáféréssel, és az érdekeltek körén kívülre ne szivárogjanak ki adatok.
A megfelelő felügyelet a vállalaton belüli adatsilók felszámolásában is segíthet. Az adatismétlődések megnehezítik a kezelést, és adatkéséshez is vezethetnek az erőforrások túlzott igénybevétele esetén. A Power BI a megosztott szemantikai modellek használatával segít csökkenteni az adatsilókat, és lehetővé teszi az előkészített és modellezett adatok újrafelhasználását. A kulcsfontosságú üzleti adatok esetében a szemantikai modell minősítéssel történő hitelesítése segíthet az adatokban való bizalom biztosításában.
A Power BI-összetevők felügyelete segít csökkenteni a többletmunkát és gondoskodni az adatok biztonságáról.