Wichtige Analyseaufgaben
Das Dashboard des VP ist das sichtbare Ergebnis eines viel größeren Prozesses. Die Berichte und Dashboards, die die Stakeholder sehen, machen nur einen kleinen Teil der Analysearbeit aus. Die meisten Anstrengungen gehen in die Vorbereitung und Modellierung von Daten ein, bevor ein einzelnes visuelles Element erstellt wird. Wenn diese Grundlage fehlerhaft ist, ist jede darauf aufbauende Erkenntnis unzuverlässig, und keine Visualisierungstechnik kann das beheben.
Der Analyseprozess folgt einem wiederholbaren Zyklus von fünf Aufgaben: Vorbereiten, Modell, Visualisieren, Analysieren und Verwalten.
Vorbereiten der Daten
Bei Tailwind Traders ermittelt der Datenanalyst, dass das Point-of-Sale-System Datumsangaben als MM/DD/JJJJ zeichnet, während die E-Commerce-Plattform JJJJ-MM-DD verwendet. Produktnamen stimmen nicht überein - "TW Alpine Pack" in einem System ist "Alpine Backpack" in einem anderen. Ohne diese Inkonsistenzen zu bereinigen, teilt ein Bericht den Umsatz desselben Produkts über zwei Zeilen hinweg, wobei die realen Zahlen ausgeblendet werden.
Wenn die zugrunde liegenden Daten inkonsistent oder unvollständig sind, ist jeder Einblick unzuverlässig. Die Vorbereitung wandelt Rohdaten in einen sauberen, konsistenten Zustand um, bevor eine Analyse beginnen kann.
Modellieren der Daten
Als Nächstes erstellt der Datenanalyst Beziehungen zwischen der Tabelle "Sales Fact" und Dimensionstabellen für Produkte, Stores und Datumsangaben. Sie definieren Berechnungen wie "Nettoumsatz" und "Jährliches Wachstum" und erstellen eine Datumshierarchie, die drilldown von Jahr zu Quartal zu Monat ermöglicht.
Wenn zwei Personen Berichte zu denselben Daten erstellen und unterschiedliche Zahlen erhalten, ist das Modell das Problem. Die Modellierung bedeutet , die Beziehung von Tabellen zu definieren und wie Berechnungen in jedem Bericht konsistente Ergebnisse erzielen .
Die Daten visualisieren
Nun werden die Daten im VP-Dashboard zum Leben erweckt. Für die Vertriebsuntersuchung verwenden sie ein Kreisdiagramm für die Kanalkomposition, ein Balkendiagramm zum Vergleichen von Produkten über Kanäle, ein Liniendiagramm für monatliche Umsatztrends und Karten für Schlagzeilensummen.
Das falsche visuelle Element beantwortet eine andere Frage als die frage, die gestellt wird. Ebenso wie unterschiedliche Geschäftsfragen unterschiedliche Analysetypen erfordern, benötigen sie auch unterschiedliche visuelle Formate, um die Antwort klar zu kommunizieren.
Analysieren der Daten
Bei Tailwind Traders verwendet der Datenanalyst ein visuelles Key Influencers-Element, um zu ermitteln, welche Faktoren die Dealergebnisse am stärksten beeinflussen, wobei ermittelt wird, dass Rabattstufen und Produktkategorie die dominanten Faktoren sind. KI-Funktionen in modernen Analysetools unterstützen diese Arbeit, indem sie Anomalien erkennen, wichtige Einflussfaktoren aufzeigen und narrative Erklärungen generieren.
Ein Dashboard voller Zahlen ohne Kontext sind nur Daten. Analysieren bedeutet, über das hinauszugehen, was die Daten zeigen, hin zu dem, was sie bedeuten und welche Maßnahmen sie nahelegen. Die Rolle des Datenanalysten besteht darin, diese Ausgaben zu validieren und zu bestimmen, ob der Einblick umsetzbar und vertrauenswürdig ist.
Verwalten der Ressourcen
Das VP-Dashboard muss nach der Veröffentlichung korrekt bleiben. Der Datenanalyst überwacht Datenquellenverbindungen auf Änderungen, die den Bericht unterbrechen könnten, überprüft, ob Berechnungen und visuelle Elemente weiterhin korrekte Ergebnisse zurückgeben und sicherstellen, dass die Daten im Zeitplan aktualisiert werden, sodass die Projektbeteiligten immer aktuelle Zahlen sehen.
Wenn niemand die Berichte nach der Veröffentlichung verwaltet, erstellen Teams ihre eigenen Versionen mit leicht unterschiedlichen Zahlen. Die fortlaufende Verwaltung stellt sicher, dass jeder von derselben vertrauenswürdigen Quelle aus arbeitet.
Tip
Denken Sie an einen Bericht, den Sie regelmäßig sehen. Können Sie den Pfad von rohen Daten bis zum fertigen visuellen Element nachverfolgen?