Tietoanalyytikon tehtävät
Tietoanalyytikko on yksi monista kriittisistä rooleista organisaatiossa. Hän auttaa löytämään ja ymmärtämään tietoja, pitämään yrityksen tasapainossa ja toimimaan tehokkaasti. Siksi on tärkeää, että tietoanalyytikko ymmärtää selvästi vastuunsa ja tehtävänsä, jotka suoritetaan lähes päivittäin. Tietoanalyytikot ovat oleellinen apu siinä, että organisaatiot saavat arvokkaita merkityksellisiä tietoja, ja he työskentelevät läheisessä yhteistyössä organisaation muiden henkilöiden kanssa.
Seuraavassa kuvassa näkyvät viisi avainaluetta, joihin osallistut tietoanalyysiprosessissa.
Valmistelu
Tietoanalyytikkona vietät luultavasti suurimman osan ajastasi tehtävien valmistelun ja mallinnuksen parissa. Puutteellisella tai väärällä datalla voi olla suuri vaikutus, mikä aiheuttaa virheellisiä raportteja ja luottamuksen menetystä ja voi vaikuttaa kielteisesti liiketoimintapäätöksiin, mikä taas esimerkiksi aiheuttaa tulojen menetystä ja haittaa liiketoimintaa.
Tiedot on valmisteltava jo ennen kuin raportti voidaan luoda. Tietojen valmistelu on tietojen profilointi-, puhdistus- ja muuntamisprosessi, jotta se on valmiina mallinnusta ja visualisointia varten.
Tietojen valmistelu on prosessi, jossa raakadata muutetaan luotettavaksi ja ymmärrettäväksi tiedoksi. Se sisältää muun muassa tietojen eheyden varmistamisen, väärien tai epätarkkojen tietojen korjaamisen, puuttuvien tietojen tunnistamisen, tietojen muuntamisen rakenteesta toiseen tai tyypistä toiseen tai jopa jotakin niin yksinkertaista kuin tietojen luettavuuden lisäämisen.
Tietojen valmistelu edellyttää myös ymmärrystä siitä, miten tietoja saadaan ja niihin sekä päätösten suorituskykyyn voidaan muodostaa yhteys. Kun muodostat yhteyden tietoihin, sinun on tehtävä päätöksiä sen varmistamiseksi, että mallit ja raportit täyttävät vaatimukset ja odotukset.
Tietosuojan ja suojauksen valvonta on myös tärkeää. Tämä valvonta voi sisältää anonymisoitavia tietoja, jotka estävät ylijakamisen tai estävät käyttäjiä näkemästä tietoja, joista loppukäyttäjä voidaan tunnistaa, kun niitä ei tarvita. Vaihtoehtoisesti tietosuojan ja suojauksen varmistaminen voi edellyttää tietojen poistamista kokonaan, jos ne ei sovi siihen tarinaan, jota yrität muotoilla.
Tietojen valmistelu voi usein olla pitkä prosessi. Tietoanalyytikot noudattavat vaiheita ja menetelmiä, joiden avulla tiedot voidaan valmistella asianmukaiseen kontekstiin ja tilaan, jossa tietojen huono laatu voidaan poistaa ja muutta ne arvokkaiksi merkityksellisiksi tiedoiksi.
Mallinnus
Kun tiedot ovat oikeassa tilassa, ne voidaan mallintaa. Tietojen mallinnus on prosessi, jossa määritetään, miten taulukot liittyvät toisiinsa. Tämä prosessi tehdään määrittämällä ja luomalla suhteita taulukoiden välille. Siitä alkaen voit parantaa mallia määrittämällä mittareita ja lisäämällä mukautettuja laskutoimituksia tietojesi lisäämiseksi.
Tehokkaan ja asianmukaisen semanttisen mallin luominen on tärkeä vaihe, joka auttaa organisaatioita ymmärtämään ja saamaan arvokkaita merkityksellisiä tietoja. Tehokas semanttinen malli tekee raporteista tarkempia, jolloin tietoja voidaan tutkia nopeasti ja tehokkaasti, raportin kirjoitusprosessiin kuluva aika lyhentää aikaa ja raportin ylläpito jatkossa helpottuu.
Malli on yksi tärkeä osa, joka vaikuttaa suoraan raportin suorituskykyyn ja yleiseen tietoanalyysiin. Huonosti suunnitellulla mallilla voi olla huomattava negatiivinen vaikutus raporttisi yleiseen tarkkuuteen ja suorituskykyyn. Sen sijaan hyvin suunniteltu malli, jossa on hyvin valmisteltuja tietoja, varmistaa suorituskykyisen ja luotettavan raportin. Tämä on tärkeä seikka etenkin suuria tietomääriä käsiteltäessä.
Jos raporttisi toimii hitaasti Power BI:n näkökulmasta tai päivityksesi kestää kauan, sinun on luultavasti palattava tietojen valmistelu- ja mallinnustehtäviin, jotta voit optimoida raporttisi.
Datan ja mallinnustietojen valmistelu on toistuva prosessi. Tietojen valmistelu on ensimmäinen tehtävä tietojen analysoinnissa. Tietojen ymmärtäminen ja valmisteleminen ennen mallin tekemistä tekee mallinnusvaiheesta paljon helpompaa.
Visualisointi
Visualisointitehtävä herättää tietosi eloon. Visualisointitehtävän tavoitteena on viime kädessä ratkaista liiketoimintaongelmia. Hyvin suunnitellun raportin tulee kertoa vakuuttava tarina näistä tiedoista, jolloin liiketoimintapäätöksen tekijät voivat nopeasti saada tarvittavat merkitykselliset tiedot. Asianmukaisten visualisointien ja vaikutusten avulla voit tuottaa tehokkaan raportin, joka opastaa lukijaa sisällön läpi nopeasti ja tehokkaasti. Siten lukija voi seurata tietoja kerronnan kautta.
Visualisointitehtävän aikana luodut raportit auttavat yrityksiä ja päättäjiä ymmärtämään, mitä nämä tiedot tarkoittavat, jotta he voivat tehdä tarkkoja ja elintärkeitä päätöksiä. Raportit ohjaavat organisaation yleisiä toimintoja, päätöksiä ja käyttäytymistapoja sekä luottavat tietoon, jotka on havaittu datassa.
Yritys voi ilmoittaa, että se tarvitsee kaikki tietyn raportin arvopisteet päätöksen tekemistä varten. Tietoanalyytikkona sinun tulee käyttää hieman aikaa ymmärtääksesi ongelman, jota yritys yrittää ratkaista. Selvitä, ovatko kaikki yrityksen arvopisteet tarpeellisia, sillä jos tietoja on liikaa, avainkohtien havaitseminen voi olla hankalaa. Pienen ja tiiviin tietotarinan avulla voidaan löytää merkityksellisiä tietoja nopeasti.
Power BI:n sisäisten tekoälytoimintojen avulla tietoanalyytikot voivat luoda tehokkaita raportteja kirjoittamatta mitään koodia, mistä johtuen käyttäjät voivat saada merkityksellisiä tietoja ja vastauksia sekä löytää hyödyllisiä tavoitteita. Power BI_n tekoälyominaisuudet, kuten sisäiset tekoälyvisualisoinnit, mahdollistavat tietojen löytämisen esittämällä kysymyksiä, käyttämällä nopeita merkityksellisiä tietoja luomalla koneoppimismalleja suoraan Power BI:n sisällä.
Tietojen visualisoinnin tärkeä osa on raporttien suunnitteleminen ja luominen helppokäyttöisiksi. Kun luot raportteja, on tärkeää miettiä henkilöitä, jotka käyttävät ja lukevat raportteja. Raportit tulee suunnitella helppokäyttötoiminnot etusijalla alusta alkaen niin, ettei mitään erityisiä mukautuksia tarvita tulevaisuudessa.
Monet raportin osat auttavat tarinan kerronnassa. Ne kaikki kertovat tarinaa maksuttomasta ja helppokäyttöisestä värimallista fontteihin ja kokoihin sekä visualisointien poimimiseen näytettävistä vaihtoehdoista.
Analysointi
Analysointitehtävä on tärkeä vaihe raportissa näytettyjen tietojen ymmärtämisessä ja tulkitsemisessa. Tietoanalyytikkona sinun on ymmärrettävä Power BI:n analyyttiset toiminnot ja hyödynnettävä kyseisiä ominaisuuksia, jotta voit löytää merkityksellisiä tietoja, tunnistaa kaavoja ja trendejä, ennustaa tuloksia ja välittää nämä merkitykselliset tiedot siten, että kaikki ymmärtävät ne.
Tarkennetun analytiikan avulla yritykset ja organisaatiot voivat lopulta tehdä parempia päätöksiä koko yrityksen kannalta ja luoda käytännöllisiä merkityksellisiä tietoja ja tuloksia. Tarkennetun analytiikan avulla organisaatiot voivat porautua tietoihin ennakoimaan tulevia malleja ja trendejä, tunnistamaan toimintoja ja käyttäytymismalleja sekä mahdollistamaan yritysten kysymysten esittäminen tiedoistasi.
Aiemmin tietojen analysointi oli vaikea ja monimutkainen prosessi, jonka yleensä datainsinöörit tai tietotutkijat suorittivat. Nykyisin Power BI helpottaa tietojen analysointia ja yksinkertaistaa tietoanalyysiprosessia. Käyttäjät voivat nopeasti saada merkityksellisiä tietoja tiedoistasi käyttämällä visualisointeja ja mittareita suoraan työpöydältään ja julkaista nämä merkitykselliset tiedot koontinäyttöihin, jotta muut löytävät tarvittavat tiedot.
Tämä ominaisuus on toinen alue, jossa Power BI:n sisällä olevat tekoälyintegroinnit voivat viedä analyysisi seuraavalle tasolle. Integrointi Azuren automaattianalyysipalveluihin, kognitiivisiin palveluihin ja sisäisiin tekoälyvisualisointeihin auttaa rikastuttamaan tietojasi ja analyysiasi.
Hallinta
Power BI koostuu monista osista, kuten raporteista, koontinäytöistä, työtiloista, semanttisista malleista ja niin edelleen. Tieto analyytikkona olet vastuussa näiden Power BI -resurssien hallinnasta sekä kohteiden, kuten raporttien ja koontinäyttöjen, jakamisesta ja jakelusta sekä Power BI -resurssien turvallisuudesta.
Sovellukset voivat olla arvokas jakelumenetelmä sisällölle ja mahdollistavat entistä helpomman suurten yleisöjen hallinnan. Tämän ominaisuuden avulla voit myös käyttää mukautettuja siirtymistoimintoja ja linkittää organisaatiosi muihin resursseihin, jotka täydentävät raporttejasi.
Sisällönhallinta auttaa edistämään yhteistyötä tiimien ja yksilöiden välillä. Sisältösi jakaminen ja etsiminen on tärkeää, jotta oikeat käyttäjät saavat tarvitsemansa vastaukset. On myös tärkeää varmistaa, että kohteet ovat turvallisia. Haluat varmistaa, että oikealla ihmisillä on käyttöoikeus ja että et vuoda tietoja oikeiden sidosryhmien ohi.
Kunnollinen hallinta voi myös auttaa vähentämään tietosiiloja organisaatiossasi. Tietojen päällekkäisyys voi tehdä tietojen viiveen hallinnasta ja käyttöönotosta vaikeaa, kun resurssit ovat ylikäytettyjä. Power BI auttaa vähentämään tietosiiloja jaettujen semanttisten mallien avulla, ja sen avulla voit käyttää uudelleen valmistelemiasi ja mallintamiasi tietoja. Tärkeimpien yritystietojen kohdalla semanttisen mallin sertifiointi voi auttaa varmistamaan luottamuksen tietoihin.
Power BI -resurssien hallinta auttaa vähentämään päällekkäistä työtä ja takaa tietojen suojauksen.