Tarefas de um analista de dados
Um analista de dados é uma das várias funções importantes de uma organização, que ajuda a descobrir e a dar sentido às informações para manter a empresa equilibrada e a funcionar de forma eficiente. Por isso, é fundamental que um analista de dados compreenda claramente as suas responsabilidades e as tarefas que são realizadas praticamente todos os dias. Os analistas de dados são uma ajuda fundamental para as organizações obterem informações importantes na extensão de dados que têm e trabalham de perto com outras pessoas na organização para ajudar a revelar informações importantes.
A figura seguinte mostra as cinco principais áreas nas quais se envolverá durante o processo de análise de dados.
Preparação
Como analista de dados, é provável que tenha de dividir o seu tempo entre tarefas de preparação e modelação. Os dados danificados ou incorretos podem ter um grande impacto, o que resulta em relatórios inválidos, perda de confiança e podem afetar negativamente as decisões empresariais, que podem levar à perda de receitas, a um impacto empresarial negativo e mais.
Antes de um relatório poder ser criado, os dados têm de ser preparados. A preparação de dados é o processo de análise para otimização, limpeza e transformação dos seus dados para os preparar para modelação e visualização.
A preparação de dados é o processo de recolher dados não processados e transformá-los em informações que são confiáveis e compreensíveis. Esta envolve, entre outras coisas, garantir a integridade dos dados, corrigir dados errados ou imprecisos, identificar dados em falta, converter dados de uma estrutura para outra ou de um tipo para outro, ou mesmo uma tarefa tão simples como tornar os dados mais legíveis.
A preparação de dados envolve também compreender como vai aceder e ligar-se aos dados e as implicações de desempenho das decisões. Ao ligar-se aos dados, tem de tomar decisões para garantir que os modelos e os relatórios satisfazem e cumprem os requisitos e expectativas reconhecidos.
As garantias de privacidade e segurança também são importantes. Estas garantias podem incluir a anonimização de dados para evitar a partilha excessiva ou impedir que as pessoas vejam informações identificativas do utilizador final quando não são necessárias. Em alternativa, ajudar a garantir a privacidade e a segurança pode implicar a remoção total de dados, se estes não se adequarem à história que pretende contar.
A preparação de dados pode, muitas vezes, ser um processo demorado. Os analistas de dados seguem uma série de passos e métodos para preparar os dados a colocar num estado e contexto adequado que eliminam os dados de baixa qualidade e permitem que sejam transformados em informações relevantes.
Modelação
Quando os dados estão em bom estado, estão prontos para serem modelados. A modelação de dados é o processo de determinar como as suas tabelas estão relacionadas entre si. Este processo é conseguido ao definir e criar relações entre as tabelas. A partir daí, pode melhorar o modelo ao definir métricas e adicionar cálculos personalizados para melhorar os seus dados.
Criar um modelo semântico eficaz e adequado é um passo fundamental para ajudar as organizações a compreender e obter informações valiosas sobre os dados. Um modelo semântico eficaz torna os relatórios mais precisos, permite que os dados sejam explorados de forma mais rápida e eficiente, diminui o tempo para o processo de escrita de relatórios e simplifica a manutenção futura do relatório.
O modelo é outro componente fundamental que tem um efeito direto no desempenho do seu relatório e na análise geral dos dados. Um modelo mal concebido pode ter um impacto drasticamente negativo na precisão geral e no desempenho do seu relatório. Pelo contrário, um modelo bem concebido com dados bem preparados irá garantir um relatório eficiente e fidedigno. Esta noção é mais prevalente quando está a trabalhar com dados em escala.
Do ponto de vista do Power BI, se o seu relatório está a funcionar lentamente, ou se as suas atualizações estão a demorar muito tempo, provavelmente terá de revisitar as tarefas de preparação e modelação de dados para otimizar o seu relatório.
O processo de preparação e modelação dos dados é iterativo. A preparação de dados é a primeira tarefa na análise de dados. Compreender e preparar os seus dados antes de os modelar, tornará o passo de modelação muito mais fácil.
Visualização
A visualização é a tarefa em que pode dar vida aos seus dados. O derradeiro objetivo da tarefa de visualização é resolver problemas empresariais. Um relatório bem concebido deve contar uma história convincente sobre esses dados, o que permitirá aos responsáveis pela tomada de decisões empresariais obter rapidamente as informações necessárias. Ao utilizar visualizações e interações adequadas, pode fornecer um relatório eficaz que guie o leitor pelos conteúdos de forma rápida e eficiente e, assim, permitir que o leitor siga uma narrativa para os dados.
Os relatórios que são criados durante a tarefa de visualização ajudam as empresas e os responsáveis pela tomada de decisões a compreender o que esses dados significam para que possam ser tomadas decisões precisas e essenciais. Os relatórios impulsionam as ações, decisões e comportamentos globais de uma organização que confia nas informações descobertas nos dados.
A empresa pode comunicar que precisa de todos os pontos de dados de um determinado relatório para os ajudar a tomar decisões. Como analista de dados, deve ter tempo para compreender totalmente o problema que a empresa está a tentar resolver. Determinar se todos os respetivos pontos de dados são necessários, uma vez que demasiados dados podem dificultar a deteção de pontos chave. Ter uma história de dados pequena e concisa pode ajudar a encontrar informações rapidamente.
Com as capacidades de IA incorporadas no Power BI, os analistas de dados podem criar relatórios importantes, sem escreverem qualquer código, que permita aos utilizadores obter informações e respostas e encontrar objetivos acionáveis. As capacidades de IA no Power BI, como os elementos visuais de IA incorporados, permitem a descoberta de dados ao colocar perguntas, utilizar a funcionalidade Informações Rápidas ou criar modelos de machine learning diretamente no Power BI.
Um aspeto importante da visualização de dados é a conceção e criação de relatórios para acessibilidade. À medida que cria relatórios, é importante pensar nas pessoas que vão ler e aceder aos mesmos. Os relatórios devem ser concebidos tendo em consideração a acessibilidade, para que não sejam necessárias modificações especiais no futuro.
Muitos componentes do seu relatório ajudarão a contar uma história. Desde um esquema de cores que é gratuito e acessível, a tipos de letra e dimensionamento, até à escolha dos elementos visuais certos para o que está a ser apresentado, tudo se reúne para contar essa história.
Análise
A tarefa de análise é o passo importante da compreensão e interpretação das informações que são apresentadas no relatório. Na sua função de analista de dados, deve compreender as capacidades analíticas do Power BI e utilizá-las para encontrar informações, identificar padrões e tendências, prever resultados e, em seguida, comunicar essas informações para que todos as possam compreender.
A análise avançada permite que as empresas e as organizações tomem melhores decisões em toda a empresa e criem informações acionáveis e resultados significativos. Com a análise avançada, as organizações podem desagregar os dados para prever padrões e tendências futuras, identificar atividades e comportamentos e permitir que as empresas façam as perguntas adequadas sobre os seus dados.
Anteriormente, a análise de dados era um processo difícil e complexo normalmente efetuado por engenheiros ou cientistas de dados. Atualmente, o Power BI torna a análise de dados acessível, o que simplifica o processo de análise de dados. Os utilizadores podem obter rapidamente informações sobre os seus dados ao utilizarem elementos visuais e métricas diretamente a partir do computador e publicarem essas informações em dashboards para que outros possam encontrar as informações necessárias.
Esta funcionalidade é outra área em que as integrações de IA dentro do Power BI podem levar a sua análise para o próximo nível. As integrações com o Azure Machine Learning, os serviços cognitivos e os elementos visuais de IA incorporados ajudarão a enriquecer os seus dados e análises.
Gerir
O Power BI consiste em muitos componentes, incluindo relatórios, dashboards, áreas de trabalho, modelos semânticos e muito mais. Como analista de dados, é responsável pela gestão destes ativos do Power BI, através da supervisão da partilha e distribuição de itens, como relatórios e dashboards, e ao garantir a segurança dos ativos do Power BI.
As aplicações podem ser um valioso método de distribuição para os seus conteúdos e permitir uma gestão mais fácil para grandes públicos. Esta funcionalidade também permite que tenha experiências de navegação personalizadas e ligação a outros ativos dentro da sua organização para complementar os seus relatórios.
A gestão dos seus conteúdos ajuda a fomentar a colaboração entre equipas e indivíduos. A partilha e a descoberta dos seus conteúdos são importantes para que as pessoas certas obtenham as respostas de que necessitam. Também é importante ajudar a garantir que os itens estão protegidos. Quer ter a certeza de que as pessoas certas têm acesso e que não está a divulgar dados para além dos intervenientes corretos.
Uma gestão adequada também pode ajudar a reduzir os silos de dados dentro da sua organização. A duplicação de dados pode dificultar a gestão e introdução da latência de dados quando os recursos são excessivamente utilizados. O Power BI ajuda a reduzir os silos de dados com a utilização de modelos semânticos partilhados e permite-lhe reutilizar os dados que preparou e modelou. Para dados empresariais fundamentais, apoiar um modelo semântico como certificado pode ajudar a garantir a confiança nesses dados.
A gestão dos ativos do Power BI ajuda a reduzir a duplicação de esforços e ajuda a garantir a segurança dos dados.