Tarefas de um analista de dados
Um analista de dados é uma das várias funções críticas em uma organização, que ajuda a descobrir e a compreender as informações, a fim de manter a empresa equilibrada e operando com eficiência. Portanto, é vital que um analista de dados entenda claramente as responsabilidades dele e as tarefas que são executadas quase diariamente. Os analistas de dados são essenciais para ajudar as organizações a obter insights valiosos sobre a extensão dos dados que elas têm e eles trabalham em conjunto com outras pessoas na organização para ajudar a revelar informações valiosas.
A figura a seguir mostra cinco áreas principais com as quais você se envolverá durante o processo de análise de dados.
Preparar
Como analista de dados, você provavelmente dividirá a maior parte do tempo entre as tarefas de preparação e modelagem. Dados deficientes ou incorretos podem ter um grande impacto que resulta em relatórios inválidos e perda de confiança, além de ter um efeito negativo sobre as decisões empresariais, o que pode levar a perda de receita, a um impacto negativo nos negócios e muito mais.
Antes de ser possível criar um relatório, os dados precisam ser preparados. A preparação de dados é o processo de criação de perfis, limpeza e transformação de seus dados para que eles fiquem prontos para modelagem e visualização.
A preparação de dados é o processo de transformação de dados brutos em informações confiáveis e compreensíveis. Ele envolve, entre outras coisas, garantir a integridade dos dados, corrigir dados incorretos ou imprecisos, identificar dados ausentes, converter dados de uma estrutura para outra ou de um tipo para outro ou até mesmo uma tarefa tão simples quanto tornar os dados mais legíveis.
A preparação de dados também envolve a compreensão de como você vai obter e se conectar aos dados e as implicações das decisões no desempenho. Ao se conectar a dados, você precisa tomar decisões para verificar se os modelos e relatórios atendem aos requisitos e expectativas confirmados, inclusive em termos de desempenho.
As garantias de privacidade e segurança também são importantes. Essas garantias podem incluir a anonimização dos dados para evitar o excesso de compartilhamento ou impedir que as pessoas vejam informações de identificação pessoal quando isso não for necessário. Como alternativa, ajudar a garantir a privacidade e a segurança poderá envolver a remoção desses dados completamente se eles não se ajustarem à narrativa que você está tentando moldar.
A preparação de dados geralmente pode ser um processo demorado. Os analistas de dados seguem uma série de etapas e métodos para preparar dados para colocação em um contexto e um estado adequado para eliminar a qualidade insatisfatória dos dados e permitir que eles sejam transformados em insights valiosos.
Modelar
Quando os dados estiverem em um estado adequado, eles estarão prontos para serem modelados. A modelagem de dados é o processo de determinar como as tabelas estão relacionadas entre si. Esse processo é feito por meio da definição e da criação de relações entre as tabelas. Desse ponto em diante, você pode aprimorar o modelo definindo métricas e adicionando cálculos personalizados para enriquecer seus dados.
A criação de um modelo semântico eficaz e adequado é uma etapa crucial para ajudar as organizações a entender e obter insights valiosos sobre os dados. Um modelo semântico eficiente cria relatórios mais precisos, permite que os dados sejam explorados com mais rapidez e eficiência, reduz o processo de redação de relatórios e simplifica a manutenção futura dos mesmos.
O modelo é outro componente crítico que tem um efeito direto sobre o desempenho do relatório e a análise de dados em geral. Um modelo mal projetado pode ter um impacto extremamente negativo sobre a precisão e o desempenho geral do seu relatório. Por outro lado, um modelo bem projetado usando dados bem preparados vai garantir um relatório confiável e eficiente. Essa noção é mais predominante quando você está trabalhando com os dados em escala.
De uma perspectiva de Power BI, se o relatório estiver sendo executado lentamente ou se as suas atualizações estiverem demorando muito, você provavelmente precisará rever as tarefas de preparação e modelagem de dados a fim de otimizar seu relatório.
O processos de preparação e modelagem de dados é um processo iterativo. A preparação de dados é a primeira tarefa na análise de dados. Entender e preparar seus dados antes de modelá-los tornará a etapa de modelagem muito mais fácil.
Visualizar
É com essa tarefa de visualização que você consegue dar vida aos seus dados. A meta final da tarefa de visualizar é resolver problemas empresariais. Um relatório bem projetado deve ser uma narrativa atraente sobre esses dados, que permitirá que tomadores de decisões empresariais obtenham os insights necessários rapidamente. Usando visualizações e interações apropriadas, você pode fornecer um relatório eficaz que orienta o leitor por meio do conteúdo de maneira rápida e eficiente, permitindo, portanto, que o leitor siga uma narrativa pelos dados.
Os relatórios criados durante a tarefa de visualização ajudam empresas e tomadores de decisão a entender o que os dados significam, de modo que decisões precisas e cruciais possam ser feitas. Os relatórios orientam as ações, as decisões e os comportamentos gerais de uma organização que confia em informações descobertas nos dados e depende delas.
A empresa pode comunicar que precisa de todos os pontos de dados em um determinado relatório para ajudá-la a tomar decisões. Como analista de dados, você deve reservar o tempo necessário para entender completamente o problema que a empresa está tentando resolver. Determine se todos os pontos de dados dela são necessários porque muitos deles podem dificultar a detecção de pontos-chave. Ter uma narrativa de dados pequena e concisa pode ajudar a encontrar ideias rapidamente.
Com os recursos internos de IA no Power BI, os analistas de dados podem criar relatórios avançados sem necessidade de escrever nenhum código, que permitem aos usuários obter insights e respostas e encontrar objetivos acionáveis. As funcionalidades de IA em Power BI, como os visuais internos de IA, permitem a descoberta de dados fazendo perguntas, usando o recurso Insights Rápidos ou criando modelos de machine learning diretamente no Power BI.
Um aspecto importante da visualização de dados é a concepção e a criação de relatórios para acessibilidade. À medida que você cria relatórios, é importante pensar sobre as pessoas que vão acessar e ler os relatórios. Os relatórios devem ser criados pensando na acessibilidade desde o início, para que nenhuma adoção especial seja necessária no futuro.
Muitos componentes do seu relatório ajudarão com a narrativa. Desde um esquema de cores complementar e acessível, fontes e dimensionamento até a escolha dos visuais certos para o que está sendo exibido, todos os elementos se reúnem para fazer essa narrativa.
Analisar
A tarefa analisar é a etapa importante de entender e interpretar as informações que são exibidas no relatório. Em sua função como analista de dados, você deve compreender as funcionalidades analíticas do Power BI e usá-las para encontrar insights, identificar padrões e tendências, prever resultados e comunicar esses insights de maneira que todos possam entender.
A análise avançada permite que as empresas e as organizações estimulem uma tomada de decisões melhor em toda a empresa, criem insights acionáveis e resultados significativos. Com a análise avançada, as organizações podem fazer uma busca detalhada nos dados para prever padrões e tendências futuros, identificar atividades e comportamentos e permitir que empresas façam as perguntas apropriadas sobre os dados delas.
Anteriormente, a análise de dados era um processo difícil e complexo que normalmente era realizado por engenheiros de dados ou cientistas de dados. Hoje, o Power BI torna a análise de dados acessível, o que simplifica o processo de análise de dados. Os usuários, diretamente das respectivas áreas de trabalho, podem obter insights rapidamente sobre os dados deles usando elementos visuais e métricas, bem como publicar esses insights nos dashboards para que outras pessoas possam encontrar as informações necessárias.
Esse recurso é outra área em que as integrações de IA no Power BI podem levar sua análise para um nível mais elevado. As integrações com o Azure Machine Learning, os serviços cognitivos e os visuais internos de IA ajudarão a enriquecer seus dados e suas análises.
Gerenciar
O Power BI é constituído de muitos componentes, incluindo relatórios, painéis de controle, workspaces, modelos semânticos e muito mais. Como analista de dados, você é responsável pelo gerenciamento desses ativos do Power BI, supervisionando o compartilhamento e a distribuição de itens como relatórios e dashboards e garantindo a segurança de ativos do Power BI.
Os aplicativos podem ser um método de distribuição valioso para seu conteúdo e permitem um gerenciamento mais fácil para grandes públicos-alvo. Esse recurso também permite que você tenha experiências de navegação personalizadas e vincule a outros ativos em sua organização para complementar seus relatórios.
O gerenciamento do seu conteúdo ajuda a promover a colaboração entre equipes e indivíduos. O compartilhamento e a descoberta de seu conteúdo são importantes para que as pessoas certas obtenham as respostas de que precisam. Também é importante ajudar a verificar se os itens são seguros. Você quer ter certeza de que as pessoas certas têm acesso e que você não está vazando dados para além dos stakeholders corretos.
O gerenciamento adequado também pode ajudar a reduzir os silos de dados em sua organização. A duplicação de dados pode tornar difíceis o gerenciamento e a introdução da latência de dados quando os recursos são usados em excesso. O Power BI ajuda a reduzir os silos de dados com o uso de modelos semânticos compartilhados e permite reutilizar os dados que você preparou e modelou. Para dados corporativos importantes, endossar um modelo semântico como certificado pode ajudar a garantir a confiança nesses dados.
O gerenciamento de ativos do Power BI ajuda a reduzir a duplicação de esforços e a garantir a segurança dos dados.