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, um impacto negativo nos negócios e muito mais.

Para que seja 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. Ela 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 os dados, colocando-os em um contexto e estado adequados, eliminando problemas de qualidade e permitindo que 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 são relacionadas entre si. Esse processo é feito por meio da definição e da criação de relacionamentos entre as tabelas. Desse ponto em diante, você pode aprimorar o modelo definindo métricas e adicionando cálculos personalizados para enriquecer os dados.

Criar um modelo semântico eficaz e adequado é uma etapa crítica para ajudar as organizações a entender e obter insights valiosos sobre os dados. Um modelo semântico eficaz torna os relatórios mais precisos, permite que os dados sejam explorados de modo mais rápido e eficiente, diminui o tempo para o processo de gravação do relatório e simplifica a manutenção futura do relatório.

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 elaborado usando dados bem preparados garantirá um relatório confiável e eficiente. Essa noção é mais predominante quando você está trabalhando com os dados em escala.

Do ponto de vista do Power BI, se o seu relatório estiver com desempenho lento ou se as atualizações estiverem demorando muito, provavelmente será necessário revisar as tarefas de preparação e modelagem de dados para otimizar o 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 oferecer um relatório eficaz que conduz o leitor pelo conteúdo de maneira rápida e eficiente, permitindo que ele acompanhe uma narrativa dentro dos dados.

Os relatórios criados durante a tarefa de visualização ajudam empresas e tomadores de decisões a entender o que os dados significam, permitindo que decisões precisas e essenciais sejam tomadas. Os relatórios orientam as ações, as decisões e os comportamentos gerais de uma organização que confia nas informações descobertas nos dados e que 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 são necessários, pois muitos deles podem dificultar a detecção de pontos-chave. Ter um histórico de dados pequeno e conciso pode ajudar a descobrir insights rapidamente.

Com os recursos integrados de IA ao Power BI, os analistas de dados podem criar relatórios avançados, sem escrever código, que permitem aos usuários obter insights e respostas, bem como identificar objetivos acionáveis. Os recursos de IA no Power BI, como os visuais de IA internos e o Copilot, permitem a descoberta de dados fazendo perguntas, usando o recurso Insights Rápidos ou criando modelos de aprendizado de máquina diretamente no Power BI.

Um aspecto importante da visualização de dados é o design 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 modificação especial seja necessária no futuro.

Muitos componentes do seu relatório ajudarão com a narrativa. Desde um esquema de cores complementar e acessível, passando por fontes e dimensionamento, até a escolha dos visuais adequados para o que está sendo exibido – tudo isso se combina para contar uma história.

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 entender os recursos analíticos do Power BI e usá-los para encontrar insights, identificar padrões e tendências, prever resultados e comunicar esses insights de modo que todos possam entender.

A análise avançada permite que as empresas e as organizações promovam uma tomada de decisões melhor em toda a empresa, bem como 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 usando visuais e métricas, bem como publicar esses insights nos painéis para que outras pessoas possam encontrar as informações necessárias.

Esse recurso é mais uma demonstração de como as integrações de IA ao Power BI podem elevar sua análise a um novo patamar. As integrações ao Azure Machine Learning, aos serviços cognitivos, ao Copilot e aos visuais internos de IA ajudarão a enriquecer seus dados e análises.

Gerenciar

O Power BI consiste em muitos componentes, incluindo relatórios, painéis, espaços de trabalho, 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 painéis, e garantindo a segurança dos 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-se 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 garantir que os itens estejam 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 dificultar o gerenciamento e introduzir latência nos dados quando os recursos são usados em excesso. O Power BI ajuda a reduzir silos de dados com o uso de modelos semânticos compartilhados, e isso permite a reutilização dos dados que você preparou e modelou. Para os principais dados de negócios, 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.