Tareas de un analista de datos

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Un analista de datos es uno de los distintos roles críticos de una organización, que ayuda a descubrir y a comprender la información necesaria para mantener el equilibrio y el funcionamiento eficaz de la empresa. Por eso, es fundamental que un analista de datos entienda claramente sus responsabilidades y las tareas que se realizan de forma casi diaria. Los analistas de datos son esenciales para ayudar a las organizaciones a obtener conclusiones valiosas sobre el alcance de sus datos, y trabajan estrechamente con otros roles dentro la organización para ayudar a revelar información valiosa.

En la siguiente ilustración se muestran las cinco áreas clave en las que participará durante el proceso de análisis de datos.

Tareas de un analista de datos

Preparación

Como analista de datos, probablemente pasará la mayor parte del tiempo entre las tareas de preparación y modelado. Los datos imprecisos o incorrectos pueden tener un gran impacto y generar informes no válidos, una pérdida de confianza y un efecto negativo en las decisiones empresariales, lo que puede conducir a la pérdida de ingresos, un impacto empresarial negativo y mucho más.

Antes de que se pueda crear un informe, es necesario preparar los datos. La preparación de datos es el proceso de generación de perfiles y de limpieza y transformación de los datos para prepararlos para el modelado y la visualización.

La preparación de datos consiste en tomar datos sin procesar y convertirlos en información de confianza y comprensible. Implica, entre otras cosas, garantizar la integridad de los datos, corregir datos incorrectos o inexactos, identificar los datos que falten, convertir datos de una estructura a otra o de un tipo a otro, o incluso una tarea tan sencilla como hacer que los datos sean más legibles.

La preparación de datos también implica comprender cómo va a obtener los datos y a conectarse a ellos, y conocer las implicaciones de rendimiento de las decisiones. Al conectarse a los datos, necesita tomar decisiones para asegurarse de que los modelos y los informes cumplen y llevan a cabo las expectativas y los requisitos confirmados.

Las garantías de privacidad y seguridad también son importantes. Estas pueden incluir la anonimización de los datos para evitar que se compartan en exceso o impedir que los usuarios vean información de identificación personal cuando no es necesario. Ayudar a garantizar que la privacidad y la seguridad también puede implicar la eliminación completa de los datos si no se ajustan a la historia que está intentando narrar.

La preparación de datos a menudo puede ser un proceso largo. Los analistas de datos siguen una serie de pasos y métodos para preparar los datos con el fin de colocarlos en un contexto y un estado adecuados que eliminen la calidad deficiente de los datos y permitan convertirlos en conclusiones valiosas.

Modelado

Cuando los datos están en un estado correcto, están listos para modelarse. El modelado de datos es el proceso de determinar cómo se relacionan las tablas entre sí. Este proceso se realiza mediante la definición y creación de relaciones entre las tablas. A partir de ahí, puede mejorar el modelo si define métricas y agrega cálculos personalizados para enriquecer los datos.

La creación de un modelo de datos eficaz y adecuado es un paso esencial para ayudar a las organizaciones a comprender y obtener conclusiones valiosas sobre los datos. Un modelo de datos eficaz hace que los informes sean más precisos, permite que los datos se exploren de manera más rápida y eficaz, reduce la duración del proceso de creación de informes y simplifica el mantenimiento futuro del informe.

El modelo es otro componente importante que tiene un efecto directo en el rendimiento del informe y el análisis de datos global. Un modelo mal diseñado puede tener un impacto drásticamente negativo en la precisión general y el rendimiento del informe. Por el contrario, un modelo bien diseñado con datos bien preparados garantizará un informe eficaz y de confianza. Esto es incluso más importante cuando se trabaja con datos a escala.

Desde una perspectiva de Power BI, si el informe funciona con lentitud o las actualizaciones tardan mucho tiempo en completarse, probablemente tendrá que volver a revisar las tareas de preparación y modelado de datos para optimizar el informe.

El proceso de preparación y modelado de datos es iterativo. La preparación de datos es la primera tarea en el análisis de datos. Comprender y preparar los datos antes de modelarlos hará que el paso de modelado sea mucho más fácil.

Visualización

En la tarea de visualización es donde se hace que los datos cobren vida. El objetivo final de la tarea de visualización es solucionar los problemas de la empresa. Un informe bien diseñado debe contar una historia atractiva sobre esos datos, lo que permite a los responsables de la toma de decisiones empresariales obtener rápidamente las conclusiones que necesitan. Con las visualizaciones e interacciones adecuadas, puede proporcionar un informe eficiente que guíe al lector a través del contenido de forma rápida y eficaz, lo que le permitirá seguir una narrativa en los datos.

Los informes que se crean durante la tarea de visualización ayudan a las empresas y a los responsables de la toma de decisiones a comprender el significado de los datos para que se puedan tomar decisiones acertadas y precisas. Los informes impulsan las acciones, las decisiones y los comportamientos generales de una organización que confía y depende de la información detectada en los datos.

La empresa puede comunicar que necesita todos los puntos de datos de un informe concreto para la toma de decisiones. Como analista de datos, debe dedicar tiempo a comprender por completo el problema que la empresa intenta resolver. Determine si todos los puntos de datos son necesarios, ya que un exceso de datos puede dificultar la detección de los puntos clave. Una historia de datos pequeña y concisa puede ayudar a encontrar la información rápidamente.

Con las funciones integradas de inteligencia artificial en Power BI, los analistas de datos pueden crear informes eficaces, sin necesidad de escribir código, lo que permite a los usuarios obtener conclusiones y respuestas, y encontrar objetivos alcanzables. Las funciones de inteligencia artificial en Power BI, como los objetos visuales de IA integrados, permiten la detección de datos mediante la formulación de preguntas, el uso de la característica Conclusiones rápidas o la creación de modelos de Machine Learning o directamente en Power BI.

Un aspecto importante de la visualización de datos es el diseño y la creación de informes para la accesibilidad. A medida que crea informes, es importante pensar en las personas que van a acceder a ellos y leerlos. Los informes se deben diseñar pensando en la accesibilidad desde el principio, de modo que no se necesite ninguna modificación especial en el futuro.

Muchos componentes del informe facilitarán la narrativa. Desde una combinación de colores que sea complementaria y accesible, fuentes y tamaños, hasta la elección de los objetos visuales adecuados para lo que se muestra, todo se combina para contar la historia.

Análisis

La tarea de análisis es el paso importante de entender e interpretar la información que se muestra en el informe. En su rol como analista de datos, debe comprender las funciones analíticas de Power BI y usarlas para buscar conclusiones, identificar patrones y tendencias, predecir resultados y, después, comunicar esas conclusiones de una forma comprensible para todos.

El análisis avanzado permite a empresas y organizaciones impulsar mejores decisiones en toda la empresa y crear conclusiones eficaces y resultados significativos. Con el análisis avanzado, las organizaciones pueden profundizar en los datos para predecir patrones y tendencias futuros, identificar actividades y comportamientos, y permitir a las empresas formular las preguntas adecuadas sobre sus datos.

Anteriormente, el análisis de los datos era un proceso difícil y complejo que normalmente realizaban ingenieros de datos o científicos de datos. En la actualidad, Power BI lo pone al alcance de todos, lo que simplifica el proceso de análisis de datos. Los usuarios pueden obtener con rapidez conclusiones sobre sus datos mediante objetos visuales y métricas directamente desde el escritorio y, después, pueden publicarlas en paneles para que otros puedan encontrar la información necesaria.

Esta característica es otra área en la que las integraciones de IA dentro de Power BI permiten llevar el análisis al siguiente nivel. Las integraciones con Azure Machine Learning, los servicios cognitivos y los objetos visuales de IA integrados ayudan a enriquecer los datos y el análisis.

Administración

Power BI consta de muchos componentes, como informes, paneles, áreas de trabajo, conjuntos de datos y mucho más. Como analista de datos, es responsable de administrar estos recursos de Power BI, de supervisar el uso compartido y la distribución de elementos como informes y paneles, y de garantizar la seguridad de los recursos de Power BI.

Las aplicaciones pueden ser un método de distribución valioso para el contenido y permiten una administración más sencilla para públicos de gran tamaño. Esta característica también permite tener experiencias de navegación personalizadas y vincular a otros recursos de la organización para complementar los informes.

La administración del contenido ayuda a fomentar la colaboración entre equipos y usuarios. El uso compartido y la detección de contenido es importante para que las personas adecuadas obtengan las respuestas que necesitan. También es importante asegurarse de que los elementos sean seguros. Querrá asegurarse de que las personas adecuadas tienen acceso y de que los datos no se pierden más allá de las partes interesadas correctas.

La administración adecuada también puede ayudar a reducir los silos de datos dentro de la organización. La duplicación de los datos puede dificultar la administración y la introducción de latencia de datos cuando los recursos se usan en exceso. Power BI ayuda a reducir los silos de datos mediante el uso de conjuntos de datos compartidos, y permite reutilizar los datos que se han preparado y modelado. En el caso de datos empresariales clave, la aprobación de un conjunto de datos como certificado puede ayudar a garantizar la confianza en esos datos.

La administración de los recursos de Power BI ayuda a reducir la duplicación de esfuerzos y a garantizar la seguridad de los datos.