Tugas seorang analis data
Analis data adalah salah satu dari beberapa peran penting dalam organisasi, yang membantu mengungkap dan memahami informasi untuk menjaga perusahaan tetap seimbang dan beroperasi secara efisien. Oleh karena itu, sangat penting bahwa analis data dengan jelas memahami tanggung jawab mereka dan tugas yang dilakukan hampir setiap hari. Analis data sangat penting dalam membantu organisasi mendapatkan wawasan berharga tentang perluasan data yang mereka miliki, dan mereka bekerja sama erat dengan orang lain dalam organisasi untuk membantu mengungkapkan informasi berharga.
Gambar berikut menunjukkan lima area utama yang akan Anda libatkan selama proses analisis data.
Siapkan
Sebagai analis data, Anda mungkin akan membagi sebagian besar waktu Anda antara tugas persiapan dan model. Data yang kekurangan atau salah dapat berdampak besar yang mengakibatkan laporan yang tidak valid, hilangnya kepercayaan, dan efek negatif pada keputusan bisnis, yang dapat menyebabkan hilangnya pendapatan, dampak bisnis yang negatif, dan banyak lagi.
Sebelum laporan dapat dibuat, data harus disiapkan. Persiapan data adalah proses pembuatan profil, pembersihan, dan transformasi data Anda agar siap untuk dimodelkan dan divisualisasikan.
Persiapan data adalah proses mengambil data mentah dan mengubahnya menjadi informasi yang tepercaya dan dapat dimengerti. Ini melibatkan, antara lain, memastikan integritas data, memperbaiki data yang salah atau tidak akurat, mengidentifikasi data yang hilang, mengonversi data dari satu struktur ke struktur lain atau dari satu jenis ke jenis lainnya, atau bahkan tugas sesingkat membuat data lebih mudah dibaca.
Persiapan data juga melibatkan pemahaman bagaimana Anda akan mendapatkan dan terhubung ke data dan implikasi performa keputusan. Saat menyambungkan ke data, Anda perlu membuat keputusan untuk memastikan bahwa model dan laporan memenuhi, dan melakukan, mengakui persyaratan dan harapan.
Jaminan privasi dan keamanan juga penting. Jaminan ini dapat mencakup anonimisasi data untuk menghindari berbagi berlebihan atau mencegah orang melihat informasi yang dapat diidentifikasi secara pribadi ketika tidak diperlukan. Atau, membantu memastikan privasi dan keamanan dapat melibatkan penghapusan data tersebut sepenuhnya jika tidak sesuai dengan cerita yang anda coba bentuk.
Persiapan data sering kali bisa menjadi proses yang panjang. Analis data mengikuti serangkaian langkah dan metode untuk menyiapkan data untuk penempatan ke dalam konteks dan status yang tepat yang menghilangkan kualitas data yang buruk dan memungkinkannya diubah menjadi wawasan yang berharga.
Model
Ketika data dalam keadaan yang tepat, data siap untuk dimodelkan. Pemodelan data adalah proses menentukan bagaimana tabel Anda terkait satu sama lain. Proses ini dilakukan dengan menentukan dan membuat hubungan antara tabel. Sejak saat itu, Anda dapat meningkatkan model dengan menentukan metrik dan menambahkan perhitungan kustom untuk memperkaya data Anda.
Menciptakan model semantik yang efektif dan tepat adalah langkah penting dalam membantu organisasi memahami dan mendapatkan wawasan berharga tentang data. Model semantik yang efektif membuat laporan lebih akurat, memungkinkan data dieksplorasi lebih cepat dan efisien, mengurangi waktu untuk proses penulisan laporan, dan menyederhanakan pemeliharaan laporan di masa mendatang.
Model ini adalah komponen penting lainnya yang memiliki efek langsung pada performa laporan Anda dan analisis data secara keseluruhan. Model yang dirancang dengan buruk dapat berdampak negatif secara drastis pada akurasi umum dan performa laporan Anda. Sebaliknya, model yang dirancang dengan baik dengan data yang disiapkan dengan baik akan memastikan laporan yang efisien dan tepercaya dengan benar. Gagasan ini lebih lazim ketika Anda bekerja dengan data dalam skala besar.
Dari perspektif Power BI, jika laporan Anda berperforma lambat, atau refresh Anda memakan waktu lama, Anda mungkin perlu mengunjungi kembali tugas persiapan dan pemodelan data untuk mengoptimalkan laporan Anda.
Proses menyiapkan data dan pemodelan data adalah proses berulang. Persiapan data adalah tugas pertama dalam analisis data. Memahami dan menyiapkan data Anda sebelum Anda memodelkannya akan membuat langkah pemodelan jauh lebih mudah.
Visualisasikan
Tugas visualisasi adalah tempat Anda menghuni data Anda. Tujuan utama dari tugas visualisasi adalah untuk menyelesaikan masalah bisnis. Laporan yang dirancang dengan baik harus menceritakan kisah yang menarik tentang data tersebut, yang akan memungkinkan pembuat keputusan bisnis untuk dengan cepat mendapatkan wawasan yang diperlukan. Dengan menggunakan visualisasi dan interaksi yang sesuai, Anda dapat memberikan laporan efektif yang memandu pembaca melalui konten dengan cepat dan efisien, oleh karena itu memungkinkan pembaca untuk mengikuti narasi ke dalam data.
Laporan yang dibuat selama tugas visualisasi membantu bisnis dan pembuat keputusan memahami apa arti data tersebut sehingga keputusan yang akurat dan vital dapat dibuat. Laporan mendorong tindakan, keputusan, dan perilaku keseluruhan organisasi yang mempercayai dan mengandalkan informasi yang ditemukan dalam data.
Bisnis mungkin berkomunikasi bahwa mereka membutuhkan semua poin data pada laporan tertentu untuk membantu mereka membuat keputusan. Sebagai analis data, Anda harus meluangkan waktu untuk sepenuhnya memahami masalah yang coba diselesaikan oleh bisnis. Tentukan apakah semua poin data mereka diperlukan karena terlalu banyak data dapat menyulitkan deteksi titik kunci. Memiliki cerita data yang kecil dan ringkas dapat membantu menemukan wawasan dengan cepat.
Dengan kemampuan AI bawaan di Power BI, analis data dapat membuat laporan yang kuat, tanpa menulis kode apa pun, yang memungkinkan pengguna untuk mendapatkan wawasan dan jawaban serta menemukan tujuan yang dapat ditindaklanjuti. Kemampuan AI di Power BI, seperti visual AI bawaan, memungkinkan penemuan data dengan mengajukan pertanyaan, menggunakan fitur Quick Insights, atau membuat model pembelajaran mesin langsung dalam Power BI.
Aspek penting dalam memvisualisasikan data adalah merancang dan membuat laporan untuk aksesibilitas. Saat Anda membuat laporan, penting untuk memikirkan orang-orang yang akan mengakses dan membaca laporan. Laporan harus dirancang dengan mengingat aksesibilitas sejak awal sehingga tidak ada modifikasi khusus yang diperlukan di masa depan.
Banyak komponen laporan Anda akan membantu mendongeng. Dari skema warna yang melengkapi dan dapat diakses, hingga font dan ukuran, hingga memilih visual yang tepat untuk apa yang ditampilkan, semuanya bersatu untuk menceritakan kisah itu.
Analisis
Tugas analisis adalah langkah penting untuk memahami dan menafsirkan informasi yang ditampilkan pada laporan. Dalam peran Anda sebagai analis data, Anda harus memahami kemampuan analitis Power BI dan menggunakan kemampuan tersebut untuk menemukan wawasan, mengidentifikasi pola dan tren, memprediksi hasil, lalu mengomunikasikan wawasan tersebut dengan cara yang dapat dipahami semua orang.
Analitik tingkat lanjut memungkinkan bisnis dan organisasi untuk pada akhirnya mendorong keputusan yang lebih baik di seluruh bisnis dan menciptakan wawasan yang dapat ditindak lanjuti dan hasil yang bermakna. Dengan analitik tingkat lanjut, organisasi dapat menelusuri data untuk memprediksi pola dan tren di masa mendatang, mengidentifikasi aktivitas dan perilaku, dan memungkinkan bisnis untuk mengajukan pertanyaan yang sesuai tentang data mereka.
Sebelumnya, menganalisis data adalah proses yang sulit dan rumit yang biasanya dilakukan oleh insinyur data atau ilmuwan data. Saat ini, Power BI membuat analisis data dapat diakses, yang menyederhanakan proses analisis data. Pengguna dapat dengan cepat mendapatkan wawasan tentang data mereka dengan menggunakan visual dan metrik langsung dari desktop mereka lalu menerbitkan wawasan tersebut ke dasbor sehingga orang lain dapat menemukan informasi yang diperlukan.
Fitur ini adalah area lain di mana integrasi AI dalam Power BI dapat membawa analisis Anda ke tingkat berikutnya. Integrasi dengan Azure Machine Learning, layanan kognitif, dan visual AI bawaan akan membantu memperkaya data dan analisis Anda.
Kelola
Power BI terdiri dari banyak komponen, termasuk laporan, dasbor, ruang kerja, model semantik, dan banyak lagi. Sebagai analis data, Anda bertanggung jawab atas pengelolaan aset Power BI ini, mengawasi berbagi dan distribusi item, seperti laporan dan dasbor, dan memastikan keamanan aset Power BI.
Aplikasi dapat menjadi metode distribusi yang berharga untuk konten Anda dan memungkinkan manajemen yang lebih mudah untuk audiens besar. Fitur ini juga memungkinkan Anda memiliki pengalaman navigasi kustom dan menautkan ke aset lain dalam organisasi Anda untuk melengkapi laporan Anda.
Manajemen konten Anda membantu menumbuhkan kolaborasi antara tim dan individu. Berbagi dan menemukan konten Anda penting bagi orang yang tepat untuk mendapatkan jawaban yang mereka butuhkan. Penting juga untuk membantu memastikan bahwa item aman. Anda ingin memastikan bahwa orang yang tepat memiliki akses dan bahwa Anda tidak membocorkan data melewati pemangku kepentingan yang benar.
Manajemen yang tepat juga dapat membantu mengurangi silo data dalam organisasi Anda. Duplikasi data dapat menyulitkan pengelolaan dan pengenalan latensi data saat sumber daya digunakan secara berlebihan. Power BI membantu mengurangi silo data dengan penggunaan model semantik bersama, dan memungkinkan Anda menggunakan kembali data yang telah Anda siapkan dan model. Untuk data bisnis utama, dukungan model semantik sebagai bersertifikat dapat membantu memastikan kepercayaan pada data tersebut.
Manajemen aset Power BI membantu mengurangi duplikasi upaya dan membantu memastikan keamanan data.