Aufgaben eines Data Analysts

Data Analysts spielen in einem Unternehmen eine entscheidende Rolle: Sie decken Informationen auf und machen sie verständlich, damit sie als Grundlage für ausgewogene und effiziente Geschäftsentscheidungen herangezogen werden können. Daher ist es wichtig, dass ein Data Analyst seine Aufgaben und Zuständigkeiten genau kennt. Data Analysts stellen wertvolle Einblicke in die verfügbare Datenfülle bereit und arbeiten zu diesem Zweck mit den anderen Projektbeteiligten zusammen.

Die folgende Abbildung zeigt die fünf wichtigsten Bereich der Datenanalyse.

Vorbereiten

Als Data Analyst verbringen Sie den Großteil Ihrer Zeit mit der Aufbereitung und Modellierung von Daten. Fehlerhafte oder falsche Daten können schwerwiegende Folgen haben und zu ungültigen Berichten und Vertrauensverlust führen. Außerdem können sie sich negativ auf Geschäftsentscheidungen auswirken, was z. B. Umsatzverluste und negative geschäftliche Auswirkungen nach sich ziehen kann.

Bevor ein Bericht erstellt werden kann, müssen die Daten aufbereitet werden. Die Datenaufbereitung ist ein Prozess der Profilerstellung, Bereinigung und Transformation Ihrer Daten, um sie für das Modellieren und Visualisieren vorzubereiten.

Bei der Datenaufbereitung werden Rohdaten also in vertrauenswürdige und verständliche Informationen umgewandelt. Dazu müssen unter anderem die Datenintegrität sichergestellt, falsche oder ungenaue Daten korrigiert, fehlende Daten identifiziert, Daten von einer Struktur in eine andere oder von einem Typ in einen anderen konvertiert oder Daten schlicht lesbarer gemacht werden.

Bei der Datenaufbereitung ist es auch wichtig zu wissen, wie die Daten abgerufen werden sollen, welche Art von Verbindung dazu hergestellt werden soll und welche Auswirkungen diese Entscheidungen auf die Leistung haben. Beim Herstellen einer Verbindung mit den Daten muss sichergestellt werden, dass die Modelle und Berichte die bestätigten Anforderungen und Erwartungen erfüllen und entsprechend funktionieren.

Datenschutz und Sicherheit spielen ebenfalls eine wichtige Rolle. Zu diesem Zweck können Daten etwa anonymisiert werden, um zu verhindern, dass zu viele persönliche Details oder personenbezogene Informationen preisgegeben werden, wenn dies nicht erforderlich ist. Es kann sogar möglich sein, dass zu diesem Zweck Daten ganz entfernt werden, wenn sie nicht zur geplanten Geschichte passen.

Die Datenaufbereitung kann ein langwieriger Prozess sein. Dazu sind eine Reihe von Schritten und Methoden erforderlich, um die Daten in einen angemessenen Kontext und Zustand zu setzen und fehlerhafte Daten zu entfernen. Nur so können daraus wertvolle Erkenntnisse gewonnen werden.

Modell

Sobald die Datenaufbereitung abgeschlossen ist, kann die Modellierung beginnen. Bei der Datenmodellierung wird festgelegt, wie die Tabellen miteinander verknüpft werden sollen. Dazu werden zwischen den Tabellen Beziehungen definiert und erstellt. Anschließend wird das Modell durch Definieren von Metriken und Hinzufügen von benutzerdefinierten Berechnungen optimiert, um die Daten anzureichern.

Die Erstellung eines effektiven und geeigneten semantischen Modells ist ein entscheidender Schritt, um Unternehmen dabei zu helfen, die Daten zu verstehen und wertvolle Einblicke in sie zu gewinnen. Ein effektives semantisches Modell macht Berichte genauer, ermöglicht eine schnellere und effizientere Untersuchung der Daten, verkürzt die Zeit für die Berichterstellung und vereinfacht die zukünftige Wartung von Berichten.

Das Modell stellt eine weitere entscheidende Komponente mit direktem Einfluss auf die Berichtsleistung und die allgemeine Datenanalyse dar. Ein unzureichend konzipiertes Modell kann drastische negative Auswirkungen auf die Genauigkeit und die Leistung Ihres Berichts haben Umgekehrt ermöglicht ein sorgfältig konzipiertes Modell mit gut aufbereiteten Daten einen effizienten und vertrauenswürdigen Bericht. Dies ist insbesondere bei der Arbeit mit großen Datenmengen entscheidend.

Aus einer Power BI-Perspektive müssen Sie, wenn Ihr Bericht langsam ausgeführt wird oder Ihre Aktualisierungen viel Zeit in Anspruch nehmen, die Aufgaben der Datenvorbereitung und Modellierung wahrscheinlich überarbeiten, um Ihren Bericht zu optimieren.

Das Aufbereiten und Modellieren von Daten stellt einen iterativen Prozess dar. Die Datenaufbereitung ist der erste Schritt der Datenanalyse. Wenn Sie Ihre Daten vor dem Modellieren verstehen und aufbereiten, wird das Modellieren deutlich einfacher.

Visualisieren

Bei diesem Schritt werden die Daten zum Leben erweckt. Das Ziel der Datenvisualisierung besteht letztlich darin, Geschäftsprobleme zu lösen. Ein gut gestalteter Bericht sollte eine ansprechende Geschichte über die Daten erzählen und es Entscheidungsträgern so ermöglichen, die erforderlichen Informationen schnell zu erfassen. Mithilfe geeigneter Visualisierungen und Interaktionen führt ein effektiver Bericht den Leser schnell und zielgerichtet durch dessen Inhalt in Form einer Datengeschichte.

Auf der Grundlage der im Visualisierungsschritt erstellten Berichte können Unternehmen und Entscheidungsträger die Bedeutung der Daten verstehen, um so exakte und wichtige Entscheidungen zu treffen. Berichte beeinflussen die Aktionen, Entscheidungen und Verhaltensweisen eines Unternehmens, das auf die darin enthaltenen Informationen vertraut.

Möglicherweise signalisiert ein Unternehmen, dass es alle Datenpunkte eines bestimmten Berichts für seine Entscheidungen benötigt. In einer solchen Situation sollten Sie sich als Data Analyst die Zeit nehmen, das Problem, um das es geht, genau zu verstehen. Sie sollten sich überlegen, ob die Gesamtheit der Datenpunkte wirklich zur Lösung des Problems beiträgt oder ob die Identifizierung der Kernpunkte dadurch nicht vielmehr erschwert wird. Eine kurze und präzise Datengeschichte führt in der Regel dazu, dass Erkenntnisse schneller gewonnen werden.

Mit den integrierten KI-Funktionen in Power BI können Datenanalysten leistungsstarke Berichte erstellen, ohne Code schreiben zu müssen, die es Benutzern ermöglichen, Einblicke zu erhalten, Antworten zu bekommen und umsetzbare Ziele zu finden. Die KI-Funktionen in Power BI, wie die integrierten visuellen KI-Elemente und Copilot ermöglichen das Entdecken von Daten durch das Stellen von Fragen, die Verwendung der FunktionQuick Insights oder die Erstellung von Machine Learning-Modellen direkt in Power BI.

Ein weiterer wichtiger Aspekt der Datenvisualisierung ist das Entwerfen und Erstellen von Berichten für Barrierefreiheit. Beim Erstellen von Berichten sollte immer die spätere Zielgruppe berücksichtigt werden. Berichte sollten von Anfang an auf Barrierefreiheit ausgelegt werden, damit spätere Änderungen gar nicht erst nötig werden.

Es stehen viele Komponenten zur Verfügung, die das Erstellen eines Berichts als datengesteuerte Geschichte erleichtern. Dazu zählen Elemente wie ergänzende und barrierefreie Farbschemas, Schriftarten und ‑größe sowie die Auswahl geeigneter Visuals.

Analyse

Im Analyseschritt geht es darum, die im Bericht dargestellten Informationen zu verstehen und zu interpretieren. In Ihrer Rolle als Datenanalyst sollten Sie die analytischen Fähigkeiten von Power BI verstehen und diese verwenden, um Erkenntnisse zu gewinnen, Muster und Trends zu identifizieren, Ergebnisse vorherzusagen und diese Erkenntnisse dann so zu kommunizieren, die jeder verstehen kann.

Erweiterte Analysefunktionen ermöglichen es Unternehmen und Organisationen letztlich, unternehmensübergreifend bessere Entscheidungen zu treffen und handlungsrelevante Erkenntnisse sowie bedeutende Ergebnisse zu erzielen. Unternehmen sind dadurch in der Lage, die Daten detailliert zu untersuchen, um zukünftige Muster und Trends vorherzusagen, Aktivitäten und Verhaltensweisen zu identifizieren und die richtigen Fragen in Bezug auf die Daten zu stellen.

Bisher war die Datenanalyse ein schwieriger und komplizierter Prozess, der in der Regel von Data Engineers oder Data Scientists ausgeführt wurde. Heute macht Power BI die Datenanalyse zugänglich, was den Datenanalyseprozess vereinfacht. Mithilfe von Visuals und Metriken können Benutzer direkt auf dem Desktop schnell Erkenntnisse zu den Daten gewinnen und diese in Dashboards veröffentlichen, damit andere Benutzer auf diese Informationen zugreifen können.

Diese Funktion ist ein weiterer Bereich, in dem KI-Integrationen innerhalb von Power BI Ihre Analyse auf die nächste Stufe heben können. Integrationen in Azure Machine Learning, Cognitive Services, Copilot und integrierte KI-Visuals tragen dazu bei, Ihre Daten und Analysen anzureichern.

Verwalten

Power BI besteht aus vielen Komponenten, dazu gehören Berichte, Dashboards, Arbeitsbereiche, semantische Modelle und mehr. Als Datenanalyst sind Sie für die Verwaltung dieser Power BI-Ressourcen verantwortlich. Zudem überwachen Sie die Freigabe und Verteilung von Elementen wie Berichten sowie Dashboards und stellen die Sicherheit der Power BI-Ressourcen sicher.

Mithilfe von Apps können Sie Ihre Inhalte problemlos verteilen und insbesondere bei großen Zielgruppen auch leichter verwalten. Mit dieser Funktion können Sie zudem angepasste Benutzeroberflächen erstellen und mit anderen Ressourcen innerhalb der Organisation verknüpfen, um Ihre Berichte zu ergänzen.

Die Verwaltung Ihrer Inhalte fördert auch die Zusammenarbeit zwischen Teams und einzelnen Mitarbeitern. Das Teilen und Entdecken Ihrer Inhalte ist wichtig, damit die richtigen Personen die Antworten erhalten, die sie brauchen. Es ist auch wichtig, dafür zu sorgen, dass Elemente sicher sind. Sie sollten dafür sorgen, dass die richtigen Personen auf die Daten zugreifen können – und zwar nur diese.

Durch eine ordnungsgemäße Verwaltung können auch Datensilos innerhalb Ihrer Organisation reduziert werden. Datenverdopplungen können die Verwaltung und Einführung von Daten verzögern, wenn Ressourcen übermäßig verwendet werden. Power BI hilft beim Datensilo reduzieren durch die Verwendung gemeinsam verwendeter semantischer Modelle und ermöglicht die Wiederverwendung von Daten, die Sie vorbereitet und modelliert haben. Das Anerkennen eines semantischen Modells als zertifiziert bei wichtigen Geschäftsdaten kann dazu beitragen, sicherzustellen, dass diesen Daten vertraut wird.

Die Verwaltung von Power BI-Anlagen hilft dabei doppelte Arbeit zu reduzieren und die Sicherheit der Daten sicherzustellen.