Tareas de un analista de datos
El analista de datos es uno de los roles más importantes de una organización: ayuda a descubrir y a comprender la información necesaria para mantener el equilibrio y el funcionamiento eficaz de la empresa. Por lo tanto, es fundamental que un analista de datos entienda claramente sus responsabilidades y las tareas que se realizan de forma casi diaria. Los analistas de datos son esenciales para ayudar a las organizaciones a obtener conclusiones valiosas sobre el alcance de sus datos, y trabajan estrechamente con otros roles dentro la organización para descubrir información importante.
La siguiente imagen muestra las cinco áreas clave en las que participará durante el proceso de análisis de datos.
Preparación
Es probable que el analista de datos pase la mayor parte del tiempo entre las tareas de preparación y modelado. Los datos imprecisos o incorrectos pueden tener un gran impacto y generar informes no válidos, una pérdida de confianza y un efecto negativo en las decisiones empresariales, lo que puede conducir a la pérdida de ingresos, un impacto empresarial negativo, etc.
Antes de que se pueda crear un informe, es necesario preparar los datos. La preparación de datos es el proceso de generación de perfiles, limpieza y transformación de los datos a fin de prepararlos para el modelado y la visualización.
La preparación de datos consiste en tomar datos sin procesar y convertirlos en información confiable y comprensible. Implica, entre otras cosas, garantizar la integridad de los datos, corregir datos incorrectos o inexactos, identificar los datos que falten, convertir datos de una estructura a otra o de un tipo a otro o incluso una tarea tan sencilla como hacer que los datos sean más legibles.
La preparación de datos también implica comprender cómo va a obtener los datos y conectarse a ellos, así como entender el impacto de las decisiones en el rendimiento. Al conectarse a los datos, necesita tomar decisiones para asegurarse de que los modelos y los informes cumplen y llevan a cabo las expectativas y los requisitos confirmados.
Las garantías de privacidad y seguridad también son importantes. Estas pueden incluir la anonimización de los datos para evitar que se compartan en exceso o impedir que los usuarios vean información de identificación personal cuando no es necesario. Garantizar la privacidad y la seguridad también puede implicar la eliminación completa de los datos si no se ajustan a la historia que está intentando narrar.
La preparación de datos es, a menudo, un proceso largo. Los analistas de datos siguen una serie de pasos y métodos para preparar los datos con el fin de colocarlos en un contexto y un estado adecuados, a fin de mejorar la calidad de estos y de convertirlos en información valiosa.
Modelado
Cuando los datos se encuentran en el estado adecuado, ya están listos para modelarse. El modelado de datos consiste en determinar cómo se relacionan las tablas entre sí. Este proceso se realiza definiendo y creando las relaciones entre las tablas. A partir de ahí, puede mejorar el modelo si define métricas y añade cálculos personalizados para enriquecer los datos.
La creación de un modelo semántico eficaz y adecuado es un paso fundamental para que las organizaciones comprendan los datos y obtengan información valiosa de ellos. Un modelo semántico eficaz hace que los informes sean más precisos, permite explorar los datos de forma más rápida y eficiente, disminuye el tiempo necesario para el proceso de redacción de informes y simplifica el mantenimiento futuro de los informes.
El modelo es otro componente importante que tiene un efecto directo en el rendimiento del informe y el análisis de datos global. Un modelo mal diseñado puede tener un impacto drásticamente negativo en el nivel general de precisión y rendimiento del informe. Por el contrario, un modelo bien diseñado, con datos bien preparados, generará un informe eficaz y fiable. Esto es incluso más importante cuando se trabaja con datos a escala.
En lo referente a Power BI, si el informe funciona con lentitud o si las actualizaciones tardan mucho tiempo, es probable que deba revisar las tareas de preparación y modelado de datos para optimizar el informe.
El proceso de preparación y modelado de datos es iterativo. La preparación de datos es la primera tarea en el análisis de datos. Comprender y preparar los datos antes de modelarlos facilitará mucho el modelado.
Visualización
Es en la tarea de visualización donde los datos cobran vida. El objetivo final de la tarea de visualización es solucionar los problemas de la empresa. Un informe bien diseñado debe contar una historia atractiva sobre esos datos, de modo que los responsables de toma de decisiones empresariales obtengan rápidamente la información que necesitan. Con las visualizaciones e interacciones adecuadas, generará un informe eficaz que el lector podrá consumir fácilmente, lo que le permitirá seguir una narrativa en los datos.
Los informes que se crean durante la tarea de visualización ayudan a las empresas y a los responsables de toma de decisiones a comprender el significado de los datos, a fin de tomar decisiones acertadas y precisas. Los informes impulsan las acciones, las decisiones y los comportamientos generales de una organización que confía y depende de la información detectada en los datos.
La empresa puede decir que necesita todos los puntos de datos de un informe concreto para tomar decisiones. El analista de datos debe dedicar tiempo a comprender a cabalidad el problema que la empresa intenta resolver. Determine si todos los puntos de datos son necesarios, ya que un exceso de datos puede dificultar la detección de los puntos clave. Una historia de datos pequeña y concisa puede ayudar a encontrar la información rápidamente.
Con las capacidades de IA incorporadas en Power BI, los analistas de datos pueden crear informes sólidos sin escribir código, de modo que los usuarios puedan obtener información, respuestas y objetivos sobre los que trabajar. Las capacidades de IA en Power BI, como los objetos visuales de IA integrados y Copilot, contribuyen a descubrir datos formulando preguntas, utilizando la característica Conclusiones rápidas o creando modelos de aprendizaje automático directamente desde Power BI.
Un aspecto importante de la visualización de datos es el diseño y la creación de informes para la accesibilidad. Cuando crea un informe, es importante pensar en las personas que van a acceder a ellos y leerlos. Los informes se deben diseñar pensando en la accesibilidad desde el principio, de modo que no se necesite ninguna modificación especial en el futuro.
Muchos componentes del informe facilitarán la narrativa. Todo se combina para contar la historia: una mezcla de colores complementaria y accesible, las fuentes y los tamaños, la elección de los objetos visuales adecuados para el contenido, etc.
Análisis
La tarea de análisis es un paso importante, y consiste en entender e interpretar la información que se muestra en el informe. El analista de datos debe comprender las capacidades analíticas de Power BI y utilizarlas para obtener información, identificar patrones y tendencias y predecir resultados; luego, deberá transmitir esa información de un modo que todo el mundo pueda entenderla.
Con el análisis avanzado, las empresas y organizaciones pueden tomar mejores decisiones en toda la empresa, así como crear información procesable y resultados significativos. Con el análisis avanzado, las organizaciones pueden profundizar en los datos para predecir patrones y tendencias futuros e identificar actividades y comportamientos, así como para que se puedan plantear las preguntas adecuadas sobre sus datos.
Anteriormente, el análisis de los datos era un proceso difícil y complejo que normalmente realizaban ingenieros de datos o científicos de datos. Actualmente, Power BI hace que el análisis de datos sea accesible, lo que simplifica el proceso. Los usuarios pueden obtener con rapidez conclusiones sobre sus datos mediante objetos visuales y métricas directamente desde sus equipos; luego, pueden publicarlas en paneles para que otros puedan encontrar la información necesaria.
Esto vuelve a demostrar que las integraciones de IA en Power BI pueden potenciar sus tareas de análisis. Las integraciones con Azure Machine Learning, Cognitive Services, Copilot y los objetos visuales de IA integrados ayudarán a enriquecer los datos y el análisis.
Administración
Power BI está compuesto por muchos componentes, como informes, paneles, espacios de trabajo, modelos semánticos, etc. El analista de datos es el encargado de la administración de estos activos de Power BI: debe supervisar el intercambio y la distribución de elementos, como informes y paneles, y garantizar la seguridad de los activos de Power BI.
Las aplicaciones pueden ser un método de distribución valioso para el contenido y facilitan la administración para públicos de gran tamaño. Esta característica también permite tener experiencias de navegación personalizadas, así como vincularse a otros recursos de la organización para complementar los informes.
La administración del contenido fomenta la colaboración entre equipos y usuarios. El uso compartido y la detección del contenido son factores importantes para que las personas adecuadas obtengan las respuestas que necesitan. También es importante asegurarse de que los elementos estén protegidos. Es necesario asegurarse de que el acceso se otorgue a las personas adecuadas y de que los datos no se sigan transfiriendo tras llegar a las partes interesadas correspondientes.
Una administración adecuada también puede reducir los silos de datos dentro de la organización. La duplicación de los datos puede dificultar la administración y la introducción de la latencia de datos cuando los recursos se usan en exceso. Power BI ayuda a reducir los silos de datos mediante modelos semánticos compartidos, y le permite reutilizar los datos que ha preparado y modelado. Para los datos empresariales más importantes, calificar un modelo semántico como certificado puede contribuir a garantizar la confianza en esos datos.
La administración de los activos de Power BI contribuye a reducir la duplicación de esfuerzos y ayuda a garantizar la seguridad de los datos.