Taken van een gegevensanalist

Voltooid

Een gegevensanalist is een van de vele cruciale rollen in een organisatie die informatie helpt ontdekken en begrijpen om het bedrijf in balans en efficiënt te houden. Daarom is het essentieel dat een gegevensanalist hun verantwoordelijkheden en de taken die bijna dagelijks worden uitgevoerd duidelijk begrijpt. Gegevensanalisten zijn essentieel om organisaties te helpen waardevolle inzichten te verwerven in de uitgestrektheid van gegevens die ze hebben, en ze werken nauw samen met anderen in de organisatie om waardevolle informatie te onthullen.

De volgende afbeelding toont de vijf belangrijke gebieden waar u zich tijdens het gegevensanalyseproces mee bezighoudt.

Taken van een gegevensanalist

Voorbereiden

Als gegevensanalist verdeelt u waarschijnlijk de meeste tijd tussen de voorbereidings- en modeltaken. Gebrekkige of onjuiste gegevens kunnen een grote impact hebben die resulteert in ongeldige rapporten, verlies van vertrouwen en een negatief effect op zakelijke beslissingen, wat kan leiden tot omzetverlies, een negatieve impact op het bedrijf en meer.

Voordat er een rapport kan worden gemaakt, moeten de gegevens worden voorbereid. Gegevensvoorbereiding is het proces van het profileren, opschonen en transformeren van uw gegevens om deze gereed te maken voor modellering en visualisatie.

Gegevensvoorbereiding is het proces van onbewerkte gegevens omzetten in informatie die betrouwbaar en begrijpelijk is. Deze taak omvat onder meer het waarborgen van de integriteit van de gegevens, het corrigeren van onjuiste of onnauwkeurige gegevens, het identificeren van ontbrekende gegevens, het converteren van gegevens van de ene structuur naar de andere of van het ene type naar het andere, of zelfs een eenvoudige taak als het verbeteren van de leesbaarheid van gegevens.

Voor de voorbereiding van gegevens moet u ook weten hoe u de gegevens verkrijgt en er verbinding mee maakt en wat de prestatiegevolgen van de beslissingen zijn. Wanneer u verbinding maakt met gegevens, moet u beslissingen nemen om ervoor te zorgen dat modellen en rapporten voldoen aan en voldoen aan erkende eisen en verwachtingen.

Privacy- en beveiligingsgaranties zijn ook belangrijk. Deze garanties kunnen bestaan uit het anonimiseren van gegevens om te voorkomen dat bestanden te veel worden gedeeld of uit het voorkomen dat mensen persoonsgegevens kunnen zien als dat niet nodig is. Als alternatief kunt u ervoor zorgen dat privacy en beveiliging worden gegarandeerd door die gegevens volledig te verwijderen als ze niet passen in het verhaal dat u probeert vorm te geven.

Gegevensvoorbereiding kan vaak een langdurig proces zijn. Gegevensanalisten volgen een reeks stappen en methoden om gegevens voor te bereiden voor plaatsing in een juiste context en stellen dat een slechte gegevenskwaliteit wordt geëlimineerd en in waardevolle inzichten kan worden omgezet.

Modelleren

Wanneer de gegevens in de juiste staat zijn, zijn ze klaar om te worden gemodelleerd. Bij gegevensmodellering wordt vastgesteld op welke manier uw tabellen aan elkaar zijn gerelateerd. Dit proces wordt gedaan door relaties tussen de tabellen te definiëren en te creëren. Vanaf dat moment kunt u het model verbeteren door metrische gegevens te definiëren en aangepaste berekeningen toe te voegen om uw gegevens te verrijken.

Het maken van een effectief en correct gegevensmodel is een cruciale stap om organisaties te helpen hun gegevens te begrijpen en er waardevolle inzichten uit te halen. Een effectief gegevensmodel maakt rapporten nauwkeuriger, maakt het mogelijk de gegevens sneller en efficiënter te verkennen, verkort de tijd voor het schrijven van rapporten en vereenvoudigt toekomstig rapportonderhoud.

Het model is een kritiek onderdeel dat directe invloed heeft op de prestaties van uw rapport en de algemene gegevensanalyse. Een slecht ontworpen model kan een drastische negatieve impact hebben op de algehele nauwkeurigheid en prestaties van uw rapport. Omgekeerd zorgt een goed ontworpen model met goed voorbereide gegevens voor een goed efficiënt en vertrouwd rapport. Dit idee komt vaker voor wanneer u op schaal met gegevens werkt.

Als uw rapport vanuit Power BI-perspectief langzaam presteert of als het lang duurt voordat gegevens worden vernieuwd, is het waarschijnlijk nodig om de gegevensvoorbereidingstaak en de modelleringstaak over te doen om uw rapport te optimaliseren.

Het proces van het voorbereiden en modelleren van gegevens is een iteratief proces. Gegevensvoorbereiding is de eerste taak bij gegevensanalyse. Als u uw gegevens begrijpt en voorbereidt voordat u ze modelleert, wordt de modelleerstap veel eenvoudiger.

Visualiseren

De visualisatietaak is waar uw gegevens tot leven komen. Het uiteindelijke doel van de visualisatietaak is om bedrijfsproblemen op te lossen. Een goed ontworpen rapport moet een overtuigend verhaal over die gegevens vertellen, waardoor besluitvormers in bedrijven snel de benodigde inzichten kunnen krijgen. Door geschikte visualisaties en interacties te gebruiken, kunt u een effectief rapport maken dat de lezer snel en efficiënt door de inhoud leidt, waardoor de lezer een verhaal in de gegevens kan volgen.

De rapporten die tijdens de visualisatietaak worden gemaakt, bieden bedrijven en besluitvormers meer inzicht in wat die gegevens betekenen, zodat er juiste en cruciale beslissingen kunnen worden genomen. Rapporten zijn een drijvende factor achter algemene acties, beslissingen en gedrag binnen een organisatie die bouwt en vertrouwt op de informatie die uit de gegevens naar voren komt.

Het bedrijf kan communiceren dat ze alle gegevenspunten in een bepaald rapport nodig hebben om beslissingen te nemen. Als gegevensanalist moet u de tijd nemen om het probleem dat het bedrijf probeert op te lossen, volledig te doorgronden. Bepaal of al hun gegevenspunten nodig zijn, omdat te veel gegevens de detectie van belangrijke punten bemoeilijken. Met een klein en beknopt gegevensverhaal kunnen er sneller inzichten worden verkregen.

Met de ingebouwde AI-mogelijkheden in Power BI kunnen gegevensalisten krachtige rapporten bouwen zonder code te schrijven, waarmee gebruikers inzichten en antwoorden kunnen krijgen en bruikbare doelen kunnen vinden. De AI-mogelijkheden in Power BI, zoals de ingebouwde AI-visuals, maken detectie van gegevens mogelijk, door middel van het stellen van vragen, het gebruiken van de functie Snelle inzichten of het maken van machine learning-modellen, rechtstreeks in Power BI.

Een belangrijk aspect van het visualiseren van gegevens is het ontwerpen en maken van rapporten voor toegankelijkheid. Terwijl u rapporten maakt, is het belangrijk om na te denken over mensen die de rapporten zullen openen en lezen. Rapporten moeten vanaf het begin worden ontworpen met het oog op toegankelijkheid, zodat er in de toekomst geen speciale wijzigingen nodig zijn.

Veel onderdelen van het rapport zijn nuttig voor het vertellen van verhalen. Van een schema met complementaire en toegankelijke kleuren, lettertypen en formaat tot het kiezen van de juiste visuals voor wat er wordt weergegeven, het is allemaal belangrijk om dat verhaal over te brengen.

Analyseren

De analysetaak is de belangrijke stap om de informatie die in het rapport wordt weergegeven te begrijpen en te interpreteren. In uw rol als gegevensanalist moet u de analytische mogelijkheden van Power BI begrijpen en die mogelijkheden gebruiken om inzichten te vinden, patronen en trends te identificeren, uitkomsten te voorspellen en deze inzichten vervolgens te communiceren op een manier die iedereen kan begrijpen.

Met geavanceerde analyses kunnen bedrijven en organisaties uiteindelijk betere beslissingen nemen in het hele bedrijf en voor bruikbare inzichten en zinvolle resultaten zorgen. Met geavanceerde analyses kunnen organisaties inzoomen op de gegevens om toekomstige patronen en trends te voorspellen, activiteiten en gedragingen te identificeren en de juiste vragen over hun gegevens te stellen.

Voorheen was het analyseren van gegevens een moeilijk en ingewikkeld proces dat doorgaans werd uitgevoerd door data-ingenieurs of datawetenschappers. Tegenwoordig maakt Power BI data-analyse toegankelijk, wat het data-analyseproces vereenvoudigt. Gebruikers kunnen rechtstreeks vanaf hun desktop snel inzicht krijgen in hun gegevens via visuals en metrische gegevens en deze inzichten daarna publiceren op dashboards zodat anderen de benodigde informatie kunnen vinden.

Deze functie is een ander gebied waar AI-integraties binnen Power BI uw analyse naar een hoger niveau kunnen tillen. Integraties met Azure machine learning, cognitieve services en ingebouwde AI-visuals zullen helpen om uw gegevens en analyse te verrijken.

Beheren

Power BI bestaat uit veel componenten, waaronder rapporten, dashboards, werkruimten, datasets en meer. Als gegevensanalist bent u verantwoordelijk voor het beheer van deze Power BI-assets door toezicht te houden op het delen en distribueren van items, zoals rapporten en dashboards en door beveiliging van Power BI-assets te waarborgen.

Apps kunnen een waardevolle distributiemethode voor uw inhoud zijn en het beheer voor grote doelgroepen eenvoudiger maken. Met deze functie zijn ook aangepaste navigatie-ervaringen mogelijk en kunt u koppelingen naar andere assets binnen uw organisatie bieden, als aanvulling op uw rapporten.

Het beheer van uw inhoud helpt om de samenwerking tussen teams en personen te bevorderen. Het delen en ontdekken van uw inhoud is belangrijk voor de juiste mensen om de antwoorden te krijgen die ze nodig hebben. Het is ook belangrijk om ervoor te zorgen dat items veilig zijn. U wilt er zeker van zijn dat de juiste mensen toegang hebben en dat er geen gegevens worden gelekt naar niet-relevante belanghebbenden.

Goed beheer kan ook helpen om de gegevenssilo's binnen uw organisatie te beperken. Gegevensduplicatie kan het beheren en introduceren van gegevenslatentie bemoeilijken wanneer middelen te veel worden gebruikt. Power BI helpt bij het verminderen van datasilo's door het gebruik van gedeelde datasets, en het stelt u in staat data die u hebt voorbereid en gemodelleerd opnieuw te gebruiken. Voor belangrijke bedrijfsgegevens kan het bekrachtigen van een gegevensset als gecertificeerd helpen om het vertrouwen in deze gegevens te vergroten.

Het beheer van Power BI-middelen helpt dubbel werk te verminderen en de beveiliging van de gegevens te waarborgen.