Úlohy dátového analytika
Rola dátového analytika je v organizácii veľmi dôležitá, pretože táto osoba pomáha nájsť v informáciách zmysel, aby spoločnosť mohla vyvážene a efektívne fungovať. Preto je nevyhnutné, aby dátový analytik jasne rozumel svojim kompetenciám a úlohám, ktoré treba takmer každodenne vykonávať. Dátoví analytici sú nepostrádateľní, lebo pomáhajú organizáciám získať cenné prehľady o rozsahu údajov, ktoré majú. V úzkej spolupráci s ostatnými v organizácii pomáhajú upriamiť pozornosť na dôležité informácie.
Na nasledujúcom obrázku je vyobrazených päť kľúčových oblastí, s ktorými sa počas procesu analýzy údajov budete zaoberať.
Príprava
Ako dátový analytik si pravdepodobne rozdelíte väčšinu času medzi úlohy prípravy a modelovania. Chybné alebo nesprávne údaje môžu mať veľký vplyv, čo má za následok neplatné zostavy, stratu dôvery a môže negatívne ovplyvniť obchodné rozhodnutia, čo vedie k strate výnosov, negatívnemu vplyvu na podnikanie a ďalším problémom.
Údaje sa musia pripraviť pred vytvorením zostavy. Príprava údajov je proces profilovania, čistenia a transformácie údajov, aby ste ich mohli pripraviť na modelovanie a vizualizáciu.
Príprava údajov je proces prijímania nespracovaných údajov a ich premena na dôveryhodné a zrozumiteľné informácie. Zahŕňa okrem iného zabezpečenie integrity údajov, opravu nesprávnych alebo nepresných údajov, identifikáciu chýbajúcich údajov, konverziu údajov z jednej štruktúry na inú alebo z jedného typu na iný, alebo dokonca aj tak jednoduchú úlohu ako zlepšenie čitateľnosti údajov.
Príprava údajov zahŕňa aj pochopenie, ako sa chystáte získavať a pripájať k údajom, a vplyvy rozhodnutí na výkon. Pri pripájaní k údajom je potrebné vykonať rozhodnutia, aby sa zabezpečilo, že modely a zostavy budú spĺňať a dosahovať výkonnosť potvrdených požiadaviek a očakávaní.
Ochrana osobných údajov a zabezpečenia sú tiež dôležité. Tieto zabezpečenia môžu zahŕňať anonymizovanie údajov, aby sa predišlo nadmernému zdieľaniu alebo možnému zobrazovaniu osobne identifikovateľných informácií iným ľuďom, keď to nie je potrebné. Pomôcť zaistiť ochranu osobných údajov a zabezpečenie prípadne môže aj úplné odstránenie týchto údajov, ak sa nezmestia do príbehu, ktorý sa pokúšate formovať.
Príprava údajov môže byť často zdĺhavý proces. Dátoví analytici v postupnosti krokov a metód pripravujú údaje na umiestnenie do náležitého kontextu a stavu, čím sa eliminuje nízka kvalita údajov a umožní sa ich premena na cenné prehľady.
Modelovanie
Keď sú údaje v správnom stave, sú pripravené na modelovanie. Modelovanie údajov je proces stanovenia toho, ako budú vaše tabuľky vzájomne prepojené. Tento proces sa vykoná definovaním a vytváraním vzťahov medzi tabuľkami. Od tohto bodu môžete model rozšíriť definovaním metrík a pridaním vlastných výpočtov, aby ste mohli obohatiť svoje údaje.
Vytvorenie efektívneho a správneho sémantického modelu je kritickým krokom v tom, aby organizácie pochopili a získali cenné prehľady o údajoch. Efektívny sémantický model robí zostavy presnejšími, umožňuje rýchlejšie a efektívne preskúmať údaje, znižuje čas procesu písania zostáv a zjednodušuje budúcu údržbu zostáv.
Model je ďalšou dôležitou súčasťou, ktorá má priamy vplyv na výkon vašej zostavy a celkovú analýzu údajov. Nedostatočne navrhnutý model môže mať výrazne negatívny vplyv na všeobecnú presnosť a výkon vašej zostavy. A naopak, dobre navrhnutý model s dobre pripravenými údajmi zaručí správnu efektívnu a dôveryhodnú zostavu. Tento zámer je závažnejší, keď pracujete s údajmi, ktoré sa škálujú.
Z pohľadu služby Power BI platí, že ak výkon vašej zostavy je pomalý alebo obnovenia trvajú dlho, pravdepodobne bude potrebné vrátiť sa k úlohám prípravy údajov a modelovania a zostavu optimalizovať.
Proces prípravy údajov a modelovania údajov je iteratívny proces. Príprava údajov je prvou úlohou v analýze údajov. Pochopenie a príprava vašich údajov pred ich modelovaním bude mať za následok, že modelovanie bude oveľa jednoduchšie.
Vizualizácia
Úloha vizualizácie predstavuje krok, kedy svoje údaje prenesiete do života. Cieľom úlohy vizualizácie je v konečnom dôsledku riešiť obchodné problémy. Dobre navrhnutá zostava by mala poskytovať presvedčivý príbeh o údajoch, čo umožní tvorcom firemných rozhodnutí rýchlo získať potrebné prehľady. Pomocou vhodných vizualizácií a interakcií môže efektívna zostava sprevádzať čitateľa obsahom rýchlo a efektívne a bude mu umožňovať sledovať naratív v údajoch.
Zostavy vytvorené počas úlohy vizualizácie pomáhajú podnikom a tvorcom rozhodnutí pochopiť, čo tieto údaje znamenajú, aby bolo možné vykonať presné a dôležité rozhodnutia. Zostavy určujú celkové akcie, rozhodnutia a správanie organizácie, ktorá dôveruje a spolieha sa na informácie zistené v údajoch.
Firma by mohla oznámiť, že potrebuje všetky údajové body v danej zostave, aby mohla prijímať rozhodnutia. Ako dátový analytik by ste si mali vyhradiť čas na to, aby ste plne pochopili problém, ktorý sa firma pokúša vyriešiť. Určte, či sú všetky jej údajové body potrebné, pretože príliš veľké množstvo údajov môže spôsobiť zložité zisťovanie kľúčových bodov. Malý a stručný údajový príbeh vám môže pomôcť, aby ste prehľady našli rýchlejšie.
Vďaka vstavaným funkciám AI v službe Power BI môžu dátoví analytici vytvárať výkonné zostavy bez toho, aby museli písať akýkoľvek kód. Tieto zostavy umožnia používateľom získavať prehľady a odpovede a vyhľadávať ciele, na základe ktorých môžu konať. Funkcie AI v službe Power BI, ako sú vstavané vizuály AI, umožňujú vyhľadať údaje kladením otázok pomocou funkcie Rýchle prehľady alebo vytváraním modelov strojového učenia priamo v službe Power BI.
Dôležitým aspektom vizualizácie údajov je navrhovanie a vytváranie zostáv s ohľadom na prístup k nim. Pri vytváraní zostáv je dôležité zamyslieť sa nad osobami, ktorí budú mať prístup k zostavám a budú ich čítať. Zostavy by mali byť od začiatku navrhnuté s ohľadom na možnosti prístupu, aby sa neskôr nevyžadovali žiadne špeciálne modifikácie.
Mnoho súčastí zostavy vám pomôže pri komunikovaní príbehu. Od farebnej schémy, ktorá je pekná a zreteľná, cez písma a úpravu veľkosti, až po výber správnych vizuálov na zobrazované prvky, všetky tieto zložky sa spájajú dokopy, aby komunikovali príbeh.
Analýza
Úloha analýzy je dôležitým krokom pochopenia a interpretácie informácií, ktoré sa zobrazujú v zostave. Vo svojej role dátového analytika by ste mali chápať analytické možnosti služby Power BI a používať ich na vyhľadávanie prehľadov, identifikáciu vzorov a trendov, predpovedanie výsledkov a následné komunikovať tieto prehľady tak, aby im každý mohol rozumieť.
Pokročilá analýza umožňuje v konečnom dôsledku firmám a organizáciám robiť lepšie rozhodnutia v celom podniku a vytvárať prehľady a zmysluplné výsledky, na základe ktorých je možné konať. S pokročilou analýzou môžu organizácie hlbšie analyzovať údaje a predpovedať budúce vzory a trendy, identifikovať aktivity a správanie a umožňuje firmám klásť vhodné otázky o svojich údajoch.
Analýza údajov bola predtým náročným a komplikovaným procesom, ktorý zvyčajne vykonávali dátoví inžinieri alebo dátoví vedci. Služba Power BI dnes sprístupňuje analýzu údajov, ktorá zjednodušuje proces analýzy údajov. Používatelia môžu rýchlo získať prehľad o svojich údajoch pomocou vizuálov a metrík priamo z pracovnej plochy a publikovať tieto prehľady na tabule tak, aby ostatní používatelia mohli vyhľadať potrebné informácie.
Táto funkcia je ďalšia oblasť, kde integrácie AI v rámci služby Power BI môže posunúť vašu analýzu na vyššiu úroveň. Integrácia so službou Strojové učenie platformy Azure, kognitívne služby a vstavané vizuály AI pomôžu obohatiť vaše údaje a analýzy.
Spravovanie
Power BI pozostáva z mnohých súčastí vrátane zostáv, tabúľ, pracovných priestorov, sémantických modelov a ďalších. Ako dátový analytik zodpovedáte za správu týchto aktív služby Power BI, pričom dohliadate na zdieľanie a distribúciu položiek, ako sú zostavy a tabule, a zaručujete bezpečnosť aktív služby Power BI.
Aplikácie môžu byť cennou formou distribúcie pre váš obsah a umožňujú jednoduchšiu správu pre veľké cieľové skupiny. Táto funkcia tiež umožňuje, aby ste mali vlastné navigačné prostredie a prepojenie na ostatné aktíva vo vašej organizácii, ktoré budú dopĺňať vaše zostavy.
Správa vášho obsahu pomáha rozvíjať spoluprácu medzi tímami a jednotlivcami. Zdieľanie a objavenie vášho obsahu je dôležité pre správnych ľudí, aby získali odpovede, ktoré potrebujú. Dôležité je taktiež pomôcť zaistiť, aby boli položky zabezpečené. Chcete sa uistiť, že správni ľudia majú prístup, a že nedochádza k úniku údajov mimo okruhu správnych účastníkov projektu.
Správne spravovanie môže tiež pomôcť znížiť údajové silá v rámci vašej organizácie. Duplikácia údajov môže skomplikovať spravovanie a zavádzanie údajovej latencie pri nadmernou využívaní zdrojov. Power BI pomáha eliminovať údajové silá použitím zdieľaných sémantických modelov a umožňuje opätovné použitie údajov, ktoré ste pripravili a vymodelovali. V prípade kľúčových obchodných údajov môže potvrdenie sémantického modelu ako certifikovaného pomôcť zabezpečiť dôveru v tieto údaje.
Správa aktív služby Power BI pomáha znižovať duplicitu úkonov a pomáha zaisťovať bezpečnosť údajov.