Tâches d’un analyste de données
Un analyste de données est l’un des rôles cruciaux dans une organisation, car il aide la société à obtenir des insights utiles et à leur donner du sens dans le but de garantir sa bonne santé financière et opérationnelle. Il est donc primordial que vous, en tant qu’analyste de données, compreniez parfaitement la responsabilité qui vous incombe ainsi que les tâches à effectuer presque quotidiennement. Un analyste de données est essentiel pour aider les organisations à extraire de précieux insights des données à profusion dont elles disposent ; il travaille étroitement avec d’autres membres de l’organisation pour révéler des informations intéressantes.
L’illustration suivante montre les cinq phases principales autour desquelles l’analyse des données s’articule :
Préparation
L’analyste de données passe généralement le plus clair de son temps sur les tâches de préparation et de modélisation. L’utilisation de données inappropriées ou incorrectes peut avoir de lourdes conséquences, à savoir la création d’états non valides, une perte de confiance et une incidence négative sur les décisions métier, ce qui conduit au final à un manque à gagner, une baisse d’activité, etc.
Avant la création d’un état, les données doivent être préparées. La préparation des données est le processus de profilage, de nettoyage et de transformation de vos données afin qu’elles soient prêtes à être modélisées et visualisées.
Préparer les données consiste à prendre des données brutes et à les transformer en informations fiables et compréhensibles. Cela implique, entre autres tâches, de vérifier l’intégrité des données, de corriger les données inappropriées ou inexactes, d’identifier les données manquantes, de convertir les données d’une structure à une autre ou d’un type à un autre, voire tout simplement d’améliorer la lisibilité des données.
La préparation des données implique également de comprendre comment vous allez obtenir les données et vous y connecter, mais aussi d’appréhender les implications des décisions sur les performances. Pour ce qui est de la connexion aux données, vous devez prendre des décisions pour vous assurer que les modèles et les états satisfont et répondent aux exigences et attentes définies.
Assurer la confidentialité et la sécurité est également important. Cela peut inclure l’anonymisation des données pour éviter de partager des données ou empêcher les utilisateurs de voir des informations d’identification personnelle lorsque cela n’est pas nécessaire. Assurer la confidentialité et la sécurité peut aussi impliquer la suppression complète de ces données si elles ne sont pas adaptées au scénario que vous tentez de mettre en forme.
La préparation des données est souvent un processus long. Les analystes de données suivent une série d’étapes et de méthodes afin de préparer les données en vue de leur placement dans un contexte et un état appropriés pour éviter les problèmes de qualité des données et pouvoir les transformer en précieux insights.
Modélisation
Une fois les données dans un état correct, elles sont prêtes à être modélisées. La modélisation des données est le processus qui consiste à déterminer la façon dont vos tables sont liées les unes aux autres. Pour exécuter ce processus, vous définissez et créez des relations entre les tables. Ensuite, vous pouvez améliorer le modèle en configurant des indicateurs de performance et en ajoutant des calculs personnalisés pour enrichir vos données.
La création d’un modèle sémantique efficace et approprié est une étape essentielle pour aider les organisations à comprendre et bénéficier de précieux insights sur les données. Un modèle sémantique efficace rend les états plus précis, permet d’explorer les données plus rapidement et plus efficacement, réduit le temps nécessaire au processus de rédaction des états et simplifie la future gestion des états.
Le modèle est un autre composant capital qui a un effet direct sur les performances de votre état et sur l’analyse globale des données. Un modèle mal conçu peut avoir un impact négatif considérable sur la justesse et les performances générales de l’état. À l’inverse, un modèle bien conçu avec des données bien préparées garantit un état efficace et fiable. Cette notion est plus courante lorsque vous utilisez des données à l’échelle.
Du point de vue de Power BI, si votre état s’exécute lentement ou que vos actualisations prennent beaucoup de temps, vous devrez probablement revoir les tâches de préparation et de modélisation des données afin d’optimiser votre état.
Le processus de préparation et de modélisation des données est itératif. La préparation des données est la première tâche de l’analyse des données. La modélisation des données sera d’autant plus facile que vous aurez pris le temps de bien comprendre et préparer vos données.
Visualisation
Cette tâche de visualisation consiste à donner vie à vos données. L’objectif final de la tâche de visualisation est la résolution des problèmes métier. Un état bien conçu doit raconter une histoire convaincante sur les données, qui fournit rapidement aux décisionnaires de l’entreprise les insights dont ils ont besoin. À l’aide de visualisations et d’interactions appropriées, vous pouvez fournir un bon état permettant au lecteur d’en explorer le contenu rapidement et efficacement, en suivant l’histoire racontée par les données.
Les états créés durant la tâche de visualisation aident les entreprises et les décisionnaires à comprendre le sens des données pour ensuite prendre les décisions stratégiques qu’il faut. Les états orientent les actions, décisions et comportements globaux d’une organisation, qui se fie et s’appuie sur les insights révélés dans les données.
L’entreprise peut faire la demande d’un état comportant tous les points de données pour l’aider à prendre des décisions. En tant qu’analyste de données, vous devez prendre le temps de bien comprendre le problème que l’entreprise tente de résoudre. Déterminez si tous les points de données sont nécessaires, car un trop gros volume de données peut compliquer la détection des points clés. Raconter une histoire courte et concise peut vous aider à trouver des insights rapidement.
Grâce aux fonctionnalités d’IA intégrées de Power BI, les analystes de données peuvent créer de puissants états, sans écrire le moindre code, qui permettent aux utilisateurs d’obtenir des insights et des réponses et de trouver des objectifs exploitables. Les fonctionnalités d’IA de Power BI, comme les visuels d’IA intégrés et Copilot, permettent de découvrir des données en posant des questions, en utilisant la fonctionnalité Quick Insights ou en créant des modèles Machine Learning directement dans Power BI.
Un aspect important de la visualisation des données est la conception et la création d’états à des fins d’accessibilité. Lorsque vous concevez des états, il est important de penser à leurs utilisateurs et leurs lecteurs. Les états doivent être conçus dès le départ dans un souci d’accessibilité, de sorte qu’aucune modification spéciale ne soit nécessaire ultérieurement.
De nombreux éléments de votre état peuvent faciliter le storytelling. L’utilisation d’un modèle de couleurs gratuit et accessible, des polices et des tailles ou encore le choix de visuels adaptés aux données à afficher, tous ces éléments entrent en ligne de compte pour raconter l’histoire.
Analyse
La tâche d’analyse est l’étape importante pour comprendre et interpréter les informations présentées dans l’état. Dans votre rôle d’analyste de données, vous devez comprendre les fonctionnalités d’analyse de Power BI, qui vous permettent ensuite de trouver des insights, d’identifier des modèles et des tendances, de prédire les résultats, puis communiquer ces insights d’une manière que tout le monde peut comprendre.
L’analytique avancée aide les entreprises et les organisations à prendre de meilleures décisions à l’échelle de l’entreprise et à obtenir des insights exploitables et des résultats significatifs. Grâce à l’analytique avancée, les organisations peuvent examiner en détail les données pour prédire les modèles et tendances futurs, identifier les activités et les comportements et permettre aux professionnels de poser les bonnes questions sur leurs données.
Auparavant, l’analyse des données était un processus difficile et compliqué généralement effectué par des ingénieurs de données ou des scientifiques des données. Aujourd’hui, Power BI rend accessible l’analyse des données, ce qui simplifie le processus d’analyse des données. Les utilisateurs peuvent rapidement obtenir des insights de leurs données en choisissant des visuels et des indicateurs de performance directement de leur bureau, puis publier ces insights dans des tableaux de bord afin de les rendre accessibles à d’autres.
Cette fonctionnalité est un autre domaine dans lequel les intégrations de l’IA à Power BI peuvent faire franchir un palier à votre analyse. Les intégrations à Azure Machine Learning, Cognitive Services et Copilot et les visuels d’IA intégrés permettent d’enrichir vos données et vos analyses.
Gestion
Power BI compte de nombreux composants, notamment des états, des tableaux de bord, des espaces de travail, des modèles sémantiques, etc. En tant qu’analyste de données, vous êtes responsable de la gestion de ces ressources Power BI, supervisant le partage et la distribution d’éléments tels que les états et les tableaux de bord et assurant la sécurité des ressources Power BI.
Les applications peuvent être un moyen pratique de distribuer votre contenu, tout en facilitant la gestion des distributions à de larges audiences. Cette fonctionnalité vous permet également d’avoir des expériences de navigation personnalisées et de créer des liens vers d’autres ressources au sein de votre organisation pour compléter vos états.
La gestion de votre contenu contribue à encourager la collaboration entre les équipes et les individus. Le partage et la découverte de votre contenu sont des points importants afin que les bonnes personnes obtiennent les réponses dont elles ont besoin. Il est également important de s’assurer que les éléments sont sécurisés. Il convient de vous assurer que seules les personnes prévues y ont accès et qu’il n’y a pas de fuites de données vers des parties prenantes non autorisées.
Par ailleurs, une bonne gestion peut contribuer à réduire les silos de données dans votre organisation. La duplication des données peut compliquer la gestion et l’introduction de la latence des données lorsque des ressources sont surutilisées. Power BI vous permet de réduire les silos de données à l’aide de modèles sémantiques partagés et de réutiliser les données que vous avez préparées et modélisées. Pour les données métier clés, l’approbation d’un modèle sémantique certifié peut contribuer à garantir la fiabilité de ces données.
La gestion des ressources Power BI permet de réduire la duplication des efforts et d’assurer la sécurité des données.