データ アナリストのタスク
データ アナリストは、組織の中の重要なロールの 1 つであり、企業がバランスを維持し、効率的に運用できるようにするために、情報の発掘と解明を支援します。 このため、データ アナリストは、その責任と、ほぼ毎日実行するタスクを明確に理解することが重要です。 データ アナリストは、組織が、保持している膨大なデータに関する貴重な分析情報を得る上で必要不可欠であり、組織内の他者と緊密に連携して、貴重な情報を明らかにする手助けを行います。
次の図は、データ アナリストがデータ分析プロセス中に携わる 5 つの主要な領域を示しています。
準備
データ アナリストであるあなたは、準備タスクからモデル化のタスクまでにほとんどの時間を費やすことが考えられます。 不十分または不正確なデータは大きな影響を与える可能性があります。その結果として、無効なレポートを生成して、信頼を喪失することになり、ビジネス上の決定に悪影響を及ぼし、収益の損失、ビジネスへの悪影響などにつながる可能性があります。
レポートを作成する前に、データの準備を行う必要があります。 データの準備とは、データのモデル化と視覚化に備えて、データのプロファイル、クリーニング、変換を行うプロセスです。
データの準備とは、生データを取得して、それを、信頼できるわかりやすい情報に変換するプロセスです。 これには、特に、データの整合性の確保、誤ったまたは不正確なデータの修正、欠落データの特定、データのある構造から別の構造へ、またはある種類から別の種類への変換、さらにはデータを読みやすくするだけのシンプルなタスクが含まれます。
また、データの準備では、データを取得して接続する "方法" と、意思決定のパフォーマンスへの影響について理解する必要があります。 データに接続する場合、モデルとレポートが認められた要件と期待に確実に対応し、実行されるように決定を下す必要があります。
プライバシーとセキュリティの保証も重要です。 これらの保証には、データの匿名化が含まれます。これにより、個人を特定できる情報が過剰に共有されたり、必要がないときに表示されたりするのを回避できます。 また、プライバシーとセキュリティの確保を支援するには、データが作成しようとしているストーリーに適さない場合、そのデータを完全に削除する必要があります。
多くの場合、データの準備は時間のかかるプロセスになる可能性があります。 データ アナリストは、一連の手順と方法に従ってデータを準備し、それを適切なコンテキストと状態に配置して、データ品質の低下を排除し、データを貴重な分析情報に変換できるようにします。
モデル
データが適切な状態になったら、モデル化を行うことができます。 データ モデリングとは、テーブルを相互に関連付ける方法を決定するプロセスです。 このプロセスを実行するには、テーブル間の関係を定義して作成します。 その時点から、メトリックスを定義し、カスタムの計算を追加してデータを充実させることで、モデルを拡張できます。
効果的で適切なセマンティック モデルを作成することは、組織がデータに関する貴重な分析情報を取得して理解できるようにするための重要なステップです。 効果的なセマンティック モデルによってレポートの正確性が向上し、データをより迅速かつ効率的に検索できるようになるため、レポート作成プロセスの時間を短縮でき、将来のレポートの保守が容易になります。
モデルは、レポートおよびデータ分析全体のパフォーマンスに直接影響を与えるもう 1 つの重要なコンポーネントです。 モデルが十分に設計されていない場合、レポートの全般的な正確性とパフォーマンスに大きな悪影響を与えます。 逆に、適切に準備されたデータを使用する、適切に設計されたモデルでは、適切な効率と信頼できるレポートが保証されます。 この考えは、大規模なデータを操作する場合にさらに当てはまります。
Power BI の観点からは、レポートのパフォーマンスが低い場合、または更新に時間がかかる場合は、データの準備タスクとモデル化のタスクを再実行して、レポートを最適化することが必要になる可能性があります。
データの準備とモデリングのプロセスは、反復的なプロセスです。 データの準備は、データ分析で最初に行うタスクです。 データをモデリングする前にデータを理解し、準備することにより、モデリングのステップがはるかに容易になります。
視覚化
データが効果を発揮するのが、この視覚化タスクです。 視覚化タスクの最終的な目的は、ビジネス上の問題を解決することです。 適切に設計されたレポートは、そのデータについて説得力があるストーリーを伝えるため、ビジネス上の意思決定者は、必要な分析情報をすばやく取得できます。 適切な視覚化と対話を使用することにより、読み手が内容をすばやくかつ効率的に読み進むことができる効果的なレポートが提供されるため、読み手はデータのストーリーをたどることができます。
視覚化タスクで作成されるレポートは、企業および意思決定者がそのデータの意味を理解するのに役立ち、正確で重大な意思決定を行うことができるようになります。 レポートによって、データで発見された情報を信頼し、それに依存して、組織の全体的なアクション、決定、および行動が推進されます。
企業は、意思決定に役立てるために、特定のレポートですべてのデータ ポイントが必要であると伝える場合があります。 データ アナリストであるあなたは、十分な時間をかけて、企業が解決しようとしている問題を完全に理解する必要があります。 データが多すぎると、重要なポイントを見極めることが難しくなる可能性があるため、会社が求めるすべてのデータ ポイントが必要であるかどうかを判断します。 簡潔なデータ ストーリーは、分析情報をより迅速に見つけ出すのに役立ちます。
データ アナリストは、Power BI に組み込まれている AI 機能を使用してコードを作成せずに強力なレポートを作成でき、それによってユーザーは、分析情報や回答を得たり、実行可能な目的を見つけ出したりすることができます。 組み込みの AI ビジュアルなどの Power BI の AI 機能を使用すると、Power BI 内で直接、質問をしたり、クイック分析情報機能を使用したり、機械学習モデルを作成したりして、データを発見することができます。
データの視覚化の重要な側面は、アクセシビリティに配慮したレポートを設計し、作成することです。 レポートを作成するときには、レポートにアクセスして、それを読む人たちに配慮することが重要です。 将来特別な変更が必要になることがないように、レポートは、最初からアクセシビリティを考慮して設計する必要があります。
レポートの多くのコンポーネントは、ストーリーテリングに役立ちます。 補完的でアクセスしやすい配色から、フォントやサイズ設定、表示されているものに適した視覚化の選択まで、それらをすべて 1 つにまとめて、そのストーリーを伝えます。
分析
分析タスクは、レポートに表示される情報を理解および解釈するための重要なステップです。 データ アナリストとしてのあなたの役割では、Power BI の分析機能を理解し、それらの機能を使用して分析情報の検出、パターンと傾向の特定、結果の予測、誰もが理解できる方法による分析情報の伝達を行う必要があります。
高度な分析により、企業や組織は最終的にビジネス全体でより適切な意思決定を推進し、実行可能な分析情報と有意義な結果を生み出すことができます。 高度な分析により、組織はデータを掘り下げ、将来のパターンと傾向を予測し、アクティビティと行動を特定することができます。さらに、企業がデータについて適切な質問をすることができるようにもします。
以前は、データの分析は、通常、データ エンジニアやデータ サイエンティストによって実行される困難で複雑なプロセスでした。 今では、Power BI により、データ分析プロセスが簡素化され、データ分析を簡単に利用できるようになりました。 ユーザーは、デスクトップから直接ビジュアルおよびメトリックを使用してデータの分析情報をすばやく取得し、それらの分析情報をダッシュボードに公開して、他のユーザーが必要な情報を見つけられるようにすることができます。
この機能は、Power BI 内の AI 統合によって分析を次のレベルに進めることができるもう 1 つの領域です。 Azure Machine Learning、認知サービス、組み込み AI ビジュアルと統合することにより、データと分析を充実させることができます。
管理
Power BI は、レポート、ダッシュボード、ワークスペース、セマンティック モデルなどの数多くのコンポーネントで構成されます。 データ アナリストであるあなたは、これらの Power BI 資産の管理、レポートやダッシュボードなどのアイテムの共有と配布の監視、Power BI 資産のセキュリティの確保を担当します。
アプリは、コンテンツを配信する貴重な手段であり、非常に多くの視聴者の管理を容易にすることもできます。 この機能を使用すると、さらに、カスタム ナビゲーション エクスペリエンスを実現し、組織内の他の資産にリンクしてレポートを補完することもできます。
コンテンツの管理は、チームと個人の間のコラボレーションを促進するのに役立ちます。 コンテンツの共有と検出は、適切なユーザーが必要な答えを得るために重要です。 アイテムの安全を確保することも同様に重要です。 適切なユーザーがアクセスできるようにし、適切な利害関係者以外にデータが漏えいしないようにする必要があります。
適切な管理は、組織内のデータ サイロの削減にも役立ちます。 データの重複は、管理を困難にするだけでなく、リソースが過剰に使用される場合、データ待機時間が長くなる可能性があります。 Power BI は、共有セマンティック モデルを使用してデータ サイロを削減するのに役立ちます。また、準備済みのモデル化されたデータを再利用することもできます。 主要なビジネス データの場合、セマンティック モデルを認定済みとして承認すると、そのデータへの信頼を確保するのに役立ちます。
Power BI 資産の管理は、作業の重複を削減し、データのセキュリティを確保するのに役立ちます。