Задачи аналитика данных

Аналитик данных — это одна из нескольких критически важных ролей в организации. Он помогает извлекать и осмысливать информацию, чтобы организация работала эффективно и сбалансированно. Поэтому аналитик данных должен четко понимать свои обязанности и повседневные задачи. Значимость аналитика данных в том, что он помогает организации получить ценные сведения из огромного объема имеющихся данных и донести их до других сотрудников.

Процесс анализа данных включает пять ключевых аспектов:

• Подготовка
• Моделирование
• Визуализация
• Анализ
• Управление

Подготовка

Обычно аналитик данных тратит большую часть своего времени на задачи подготовки и моделирования. Неполные или неверные данные могут иметь серьезные последствия. Они приводят к недостоверным отчетам, утрате доверия и могут отрицательно сказываться на бизнес-решениях, что влечет за собой потерю прибыли и другие последствия.

Прежде чем можно будет создать отчет, необходимо подготовить данные. Подготовка данных — это процесс профилирования, очистки и преобразования данных с целью их подготовки к моделированию и визуализации.

Подготовка данных — это процесс преобразования необработанных данных в достоверную и понятную информацию. Он включает в себя, помимо прочего, обеспечение целостности данных, исправление неверных или неточных данных, выявление отсутствующих данных, преобразование данных из одной структуры в другую или из одного типа в другой или даже просто повышение удобочитаемости данных.

Подготовка данных также предполагает понимание того, как следует получать данные и подключаться к ним и как это повлияет на производительность. При подключении к данным необходимо принять ряд решений, чтобы обеспечить соответствие моделей и отчетов установленным требованиям и ожиданиям.

Конфиденциальность и безопасность также важны. Сюда может относиться анонимизация данных во избежание слишком широкого доступа или запрет на просмотр личных сведений, если они не нужны. Кроме того, чтобы обеспечить конфиденциальность и безопасность, можно полностью удалить данные, которые не нужны для представления информации.

Подготовка данных часто может быть длительным процессом. Аналитик данных выполняет ряд шагов и использует ряд методов для помещения данных в надлежащий контекст и состояние, чтобы повысить их качество и обеспечить их преобразование в ценную аналитику.

Моделирование

Когда данные будут в надлежащем состоянии, можно приступать к их моделированию. Моделирование данных — это процесс определения того, как связаны таблицы между собой. Делается это путем определения и создания связей между таблицами. После этого можно улучшить модель, определив метрики и добавив пользовательские вычисления, чтобы расширить данные.

Создание эффективной модели данных является важнейшим этапом, помогающим организациям понять данные и извлечь ценную информацию из них. Эффективная модель данных повышает точность отчетов, позволяет быстрее и эффективнее исследовать данные, ускоряет процесс создания отчетов и упрощает дальнейшее их обслуживание.

Модель является еще одним критически важным компонентом, который непосредственно влияет на производительность отчета и общую эффективность анализа данных. Плохо спроектированная модель может существенно сказаться на общей точности и производительности отчета. И наоборот, хорошо спроектированная модель с правильно подготовленными данными обеспечит высокую эффективность и достоверность отчета. Это еще более справедливо при работе с данными в большом масштабе.

С точки зрения Power BI, если отчет выполняется медленно или обновление занимает много времени, вам, вероятно, придется повторить подготовку и моделирование данных, чтобы оптимизировать отчет.

Процесс подготовки и моделирования данных является итеративным. Подготовка данных — это первая задача в процессе анализа данных. Понимание и подготовка данных перед их моделированием сделает этап моделирования намного проще.

Визуализация

Именно на этапе визуализации данные находят практическое применение. Итоговая цель задачи визуализация — решить какую-либо проблему бизнеса. Хорошо спроектированный отчет должен представлять данные в привлекательной форме, чтобы руководители могли быстро получить необходимую информацию. Используя подходящие визуализации и интерактивные элементы, вы можете создать эффективный отчет, в котором пользователи могут быстро и легко переходить по содержимому, следя за логикой данных.

Отчеты, созданные на этапе визуализации, помогают компаниям и руководителям, ответственным за принятие решений, понять, что именно означают данные, чтобы принимать точные решения. Отчеты влияют на деятельность и решения организации, доверяющей информации, обнаруженной в данных.

Сотрудники компании могут сообщить, что для принятия решений им требуются все точки данных в определенном отчете. Аналитик данных должен уделить время на то, чтобы в полной мере понять проблему, которую пытается решить компания. Определите, нужны ли все точки данных, так как слишком большое изобилие данных может отвлекать от ключевых моментов. Благодаря лаконичному представлению находить ценные сведения может быть проще.

С помощью встроенных возможностей искусственного интеллекта (ИИ) в Power BI аналитики данных могут создавать эффективные отчеты без написания кода, чтобы пользователи могли получать практически значимую информацию и находить ответы на свои вопросы. Возможности ИИ в Power BI, такие как встроенные визуальные элементы на основе ИИ, позволяют находить данные, задавая вопросы, использовать функцию краткой аналитики или создавать модели машинного обучения непосредственно в Power BI.

Важным аспектом визуализации данных является реализация специальных возможностей при проектировании и создании отчетов. При создании отчетов важно учитывать, кто ими будет пользоваться. Специальные возможности должны быть предусмотрены в отчетах с самого начала, чтобы в дальнейшем их не требовалось перерабатывать.

Многие компоненты отчета помогают доносить информацию. К ним относятся цветовая схема, начертание и размер шрифта, а также подбор подходящих визуальных элементов.

Анализ

Задача анализа является важным этапом на пути к пониманию и интерпретации информации, отображаемой в отчете. Аналитик данных должен разбираться в аналитических возможностях Power BI и использовать их для поиска ценных сведений, выявления закономерностей и тенденций, прогнозирования результатов и последующего донесения этих ценных сведений в понятной для всех форме.

Расширенная аналитика в конечном итоге позволяет организациям принимать более эффективные решения и получать информативные и осмысленные результаты. Благодаря расширенной аналитике организации могут детализировать данные для прогнозирования будущих закономерностей и тенденций, определять действия и варианты поведения, а также задавать правильные вопросы о данных.

В прошлом анализ данных был сложным процессом, который обычно выполнялся инженерами данных или специалистами по обработке и анализу данных. Power BI упрощает его, делая доступным всем. Пользователи могут быстро получать ценные сведения из данных с помощью визуальных элементов и метрик непосредственно на своем компьютере и публиковать эти сведения на панелях мониторинга, чтобы они были доступны другим пользователям.

Это еще одна область, в которой интеграция искусственного интеллекта с Power BI может вывести анализ на новый уровень. Интеграции с Машинным обучением Azure, когнитивными службами и встроенными визуальными элементами на основе ИИ помогает расширить данные и возможности анализа.

Управление

В Power BI есть множество компонентов, включая отчеты, панели мониторинга, рабочие области и наборы данных. Аналитик данных отвечает за управление этими ресурсами Power BI, контролируя совместное использование и распространение таких объектов, как отчеты и панели мониторинга, и обеспечивая их безопасность.

Приложения могут быть полезным методом распространения содержимого и упрощают управление большими аудиториями. Они также позволяют реализовывать пользовательские интерфейсы навигации и ссылаться на другие ресурсы в организации для дополнения отчетов.

Управление содержимым помогает стимулировать совместную работу групп и отдельных пользователей. Общий доступ к содержимому и его обнаружение необходимы для получения ответов на важные вопросы. Не менее важно обеспечивать безопасность объектов. Во избежание утечки данных доступ должен быть только у соответствующих заинтересованных лиц.

Надлежащее управление также может помочь сократить разрозненность данных в организации. Дублирование данных может усложнить управление, а также привести к задержкам из-за чрезмерной нагрузки на ресурсы. Power BI помогает сократить разрозненность данных благодаря использованию общих наборов данных и повторному использованию ранее подготовленных и смоделированных данных. Подтверждение ключевых наборов бизнес-данных как сертифицированных может помочь повысить доверие к ним.

Управление ресурсами Power BI помогает избежать дублирования действий и обеспечить безопасность данных.