Data analyst adalah salah satu dari beberapa peran penting dalam sebuah organisasi, yang membantu mengungkap dan memahami informasi untuk menjaga perusahaan tetap seimbang dan beroperasi secara efisien. Oleh karena itu, sangat penting bagi seorang data analyst untuk memahami dengan jelas tanggung jawab mereka dan tugas-tugas yang hampir setiap hari mereka lakukan. Data analyst sangat penting dalam membantu organisasi mendapatkan wawasan berharga tentang luasnya data yang mereka miliki, dan mereka bekerja sama dengan orang lain dalam organisasi untuk membantu mengungkapkan informasi berharga.

Gambar berikut menunjukkan lima bidang utama yang akan Anda ikuti selama proses analisis data.

Prepare

Sebagai seorang data analyst, Anda mungkin akan membagi sebagian besar waktu Anda antara tugas prepare (persiapan) dan model. Data yang kurang atau salah dapat berdampak besar karena mengakibatkan laporan tidak valid, hilangnya kepercayaan, dan efek negatif pada keputusan bisnis, yang dapat menyebabkan hilangnya pendapatan, dampak bisnis yang negatif, dan banyak lagi.

Sebelum laporan dapat dibuat, data harus disiapkan. Persiapan data adalah proses pembuatan profil, pembersihan, dan transformasi data Anda agar siap untuk dimodelkan dan divisualisasikan.

Persiapan data adalah proses mengambil data mentah dan mengubahnya menjadi informasi yang dapat dipercaya dan dimengerti. Ini melibatkan proses memastikan integritas data, mengoreksi data yang salah atau tidak akurat, mengidentifikasi data yang hilang, mengubah data dari satu struktur satu ke struktur lain atau dari satu jenis ke jenis lainnya, atau bahkan tugas sederhana seperti membuat data lebih mudah dibaca.

Persiapan data juga melibatkan pemahaman bagaimana Anda akan mendapatkan dan terhubung ke data dan implikasi kinerja dari keputusan. Saat menghubungkan ke data, Anda perlu membuat keputusan untuk memastikan bahwa model dan laporan memenuhi, dan berkinerja sesuai, persyaratan dan harapan yang diakui.

Jaminan privasi dan keamanan juga penting. Jaminan ini dapat mencakup tindakan menganonimkan data untuk menghindari pemberian informasi secara berlebihan atau mencegah orang melihat informasi pribadi saat tidak diperlukan. Usaha menjaga privasi dan keamanan dapat melibatkan penghapusan data sepenuhnya jika tidak sesuai dengan story yang Anda coba bentuk.

Persiapan data seringkali bisa menjadi proses yang panjang.  Data analyst mengikuti serangkaian langkah dan metode untuk menyiapkan data untuk penempatan ke dalam konteks yang tepat dan menyatakan yang menghilangkan kualitas data yang buruk dan memungkinkannya diubah menjadi wawasan yang berharga.

Model

Ketika data sudah dalam keadaan yang tepat, berarti data itu siap untuk dimodelkan. Pemodelan data adalah proses menentukan bagaimana tabel Anda terkait satu sama lain. Proses ini dilakukan dengan mendefinisikan dan membuat hubungan antar tabel. Sejak saat itu, Anda dapat menyempurnakan model dengan menentukan metrik dan menambahkan penghitungan khusus untuk memperkaya data Anda.

Membuat model data yang efektif dan tepat adalah langkah penting dalam membantu organisasi memahami dan mendapatkan wawasan berharga tentang data. Model data yang efektif membuat laporan lebih akurat, memungkinkan data dieksplorasi lebih cepat dan lebih efisien, mengurangi waktu untuk proses penulisan laporan, dan menyederhanakan pemeliharaan laporan di masa mendatang.

Model adalah komponen penting lainnya yang memiliki pengaruh langsung pada kinerja laporan Anda dan analisis data secara keseluruhan. Model yang dirancang dengan buruk dapat berdampak negatif secara drastis pada keakuratan dan kinerja umum laporan Anda. Sebaliknya, model yang dirancang dengan baik dengan data yang disiapkan dengan baik akan memastikan laporan yang benar-benar efisien dan tepercaya. Gagasan ini lebih umum ketika Anda bekerja dengan data dalam skala besar.

Dari perspektif Power BI, jika kinerja laporan Anda lambat, atau refresh Anda memakan waktu lama, Anda mungkin perlu meninjau kembali tugas persiapan dan pemodelan data untuk mengoptimalkan laporan Anda.

Proses penyiapan data dan pemodelan data merupakan proses iteratif. Persiapan data adalah tugas pertama dalam analisis data. Memahami dan menyiapkan data Anda sebelum Anda memodelkan itu akan membuat langkah pemodelan lebih mudah.

Visualize

Tugas visualisasi adalah tempat Anda menghidupkan data. Tujuan akhir dari tugas visualisasi adalah untuk memecahkan masalah bisnis. Laporan yang dirancang dengan baik harus menceritakan kisah yang menarik tentang data tersebut, yang akan memungkinkan pengambil keputusan bisnis untuk dengan cepat mendapatkan wawasan yang dibutuhkan. Dengan menggunakan visualisasi dan interaksi yang tepat, Anda dapat memberikan laporan efektif yang memandu pembaca melalui konten dengan cepat dan efisien, sehingga memungkinkan pembaca untuk mengikuti narasi ke dalam data.

Laporan yang dibuat selama tugas visualisasi membantu bisnis dan pengambil keputusan memahami apa arti data tersebut sehingga keputusan yang akurat dan penting dapat dibuat. Laporan mendorong keseluruhan tindakan, keputusan, dan perilaku organisasi yang mempercayai dan mengandalkan informasi yang ditemukan dalam data.

Bisnis mungkin mengomunikasikan bahwa mereka memerlukan semua titik data pada laporan tertentu untuk membantu mereka membuat keputusan. Sebagai seorang data analyst, Anda harus meluangkan waktu untuk sepenuhnya memahami masalah yang coba dipecahkan oleh bisnis. Tentukan apakah semua titik data mereka diperlukan karena terlalu banyak data dapat mempersulit pendeteksian titik kunci. Memiliki cerita data yang kecil dan ringkas dapat membantu menemukan wawasan dengan cepat.

Dengan kemampuan AI bawaan di Power BI, analis data dapat membuat laporan yang andal, tanpa menulis kode apa pun, yang memungkinkan pengguna mendapatkan wawasan dan jawaban serta menemukan tujuan yang dapat ditindaklanjuti. Kemampuan AI di Power BI, seperti visual AI bawaan, memungkinkan penemuan data dengan mengajukan pertanyaan, menggunakan fitur Quick Insights, atau membuat model pembelajaran mesin langsung di dalam Power BI.

Aspek penting dalam memvisualisasikan data adalah merancang dan membuat laporan untuk aksesibilitas. Saat Anda membuat laporan, penting untuk memikirkan orang-orang yang akan mengakses dan membaca laporan. Laporan harus dirancang dengan mempertimbangkan aksesibilitas sejak awal sehingga tidak diperlukan modifikasi khusus di masa mendatang.

Banyak komponen pada laporan Anda akan membantu dalam bercerita. Dari skema warna yang saling melengkapi dan dapat diakses, hingga font dan ukuran, hingga memilih visual yang tepat untuk apa yang ditampilkan, semuanya bersatu untuk menceritakan kisah itu.

Analyze

Tugas menganalisis adalah langkah penting untuk memahami dan menafsirkan informasi yang ditampilkan pada laporan. Dalam peran Anda sebagai data analyst, Anda harus memahami kemampuan analitis Power BI dan menggunakan kemampuan tersebut untuk menemukan wawasan, mengidentifikasi pola dan tren, memprediksi hasil, dan kemudian mengomunikasikan wawasan tersebut dengan cara yang dapat dipahami semua orang.

Analisis lanjutan memungkinkan bisnis dan organisasi pada akhirnya mendorong keputusan yang lebih baik di seluruh bisnis dan menciptakan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dan hasil yang bermakna. Dengan analitik tingkat lanjut, organisasi dapat menelusuri data untuk memprediksi pola dan tren masa depan, mengidentifikasi aktivitas dan perilaku, dan memungkinkan bisnis mengajukan pertanyaan yang sesuai tentang data mereka.

Sebelumnya, menganalisis data adalah proses yang sulit dan rumit yang biasanya dilakukan oleh para insinyur data atau ilmuwan data. Saat ini, Power BI membuat analisis data dapat diakses, yang menyederhanakan proses analisis data. Pengguna dapat dengan cepat memperoleh wawasan tentang data mereka dengan menggunakan visual dan metrik langsung dari desktop mereka dan kemudian mempublikasikan wawasan tersebut ke dasbor sehingga orang lain dapat menemukan informasi yang dibutuhkan.

Fitur ini adalah area lain di mana integrasi AI dalam Power BI dapat membawa analisis Anda ke tingkat berikutnya. Integrasi dengan pembelajaran mesin Azure, layanan kognitif, dan visual AI bawaan akan membantu memperkaya data dan analisis Anda.

Manage

Power BI terdiri dari banyak komponen, termasuk laporan, dasbor, ruang kerja, kumpulan data, dan banyak lagi. Sebagai data analyst, Anda bertanggung jawab atas pengelolaan aset Power BI ini, mengawasi pembagian dan distribusi item, seperti laporan dan dasbor, serta memastikan keamanan aset Power BI.

Aplikasi dapat menjadi metode distribusi yang berharga untuk konten Anda dan memungkinkan pengelolaan yang lebih mudah untuk audiens yang besar. Fitur ini juga memungkinkan Anda memiliki pengalaman navigasi khusus dan menautkan ke aset lain dalam organisasi Anda untuk melengkapi laporan Anda.

Pengelolaan konten Anda membantu mendorong kolaborasi antara tim dan individu. Berbagi dan menemukan konten Anda penting bagi orang yang tepat untuk mendapatkan jawaban yang mereka butuhkan. Penting juga untuk membantu memastikan bahwa barang-barang tersebut aman. Anda ingin memastikan bahwa orang yang tepat memiliki akses dan bahwa Anda tidak membocorkan data melewati pemangku kepentingan yang benar.

Manajemen yang tepat juga dapat membantu mengurangi silo data dalam organisasi Anda. Duplikasi data dapat mempersulit pengelolaan dan pengenalan latensi data ketika sumber daya digunakan secara berlebihan. Power BI membantu mengurangi silo data dengan penggunaan kumpulan data bersama, dan memungkinkan Anda untuk menggunakan kembali data yang telah Anda siapkan dan modelkan. Untuk data bisnis utama, mendukung kumpulan data sebagai tersertifikasi dapat membantu memastikan kepercayaan pada data tersebut.

Pengelolaan aset Power BI membantu mengurangi duplikasi upaya dan membantu memastikan keamanan data.

Terjemahan bebas dari Microsoft

Gambar: Theta Statistic

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out /  Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out /  Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out /  Change )

Connecting to %s