Nhiệm vụ của nhà phân tích dữ liệu - Data Analyst

5 nhiệm vụ chính của Data Analyst

Nhà phân tích dữ liệu là một trong những vai trò quan trọng trong tổ chức, người giúp khám phá và hiểu thông tin để giữ cho công ty luôn cân bằng và hoạt động hiệu quả.

Do đó, điều quan trọng là một nhà phân tích dữ liệu phải hiểu rõ ràng trách nhiệm của họ và các nhiệm vụ được thực hiện gần như hàng ngày.

Các nhà phân tích dữ liệu rất cần thiết trong việc giúp các tổ chức có được những hiểu biết có giá trị về phạm vi dữ liệu mà họ có và họ làm việc chặt chẽ với những người khác trong tổ chức để giúp tiết lộ thông tin có giá trị.

Hình sau đây cho thấy năm lĩnh vực chính mà bạn sẽ tham gia trong quá trình phân tích dữ liệu.

• Prepare Data – Chuẩn bị dữ liệu
• Model Data – Mô hình dữ liệu
• Visualize Data – Trực quan dữ liệu
• Analyze Data – Phân tích dữ liệu
• Manage Data – Quản lý dữ liệu

Prepare Data – Chuẩn bị dữ liệu

Là một nhà phân tích dữ liệu, bạn có thể sẽ phân chia phần lớn thời gian của mình giữa các nhiệm vụ chuẩn bị dữ liệu và mô hình. Dữ liệu thiếu hoặc không chính xác có thể có tác động lớn dẫn đến báo cáo không hợp lệ, mất lòng tin và ảnh hưởng tiêu cực đến các quyết định kinh doanh, có thể dẫn đến mất doanh thu, tác động tiêu cực đến hoạt động kinh doanh, v.v.

Trước khi có thể tạo báo cáo, dữ liệu phải được chuẩn bị. Chuẩn bị dữ liệu là quá trình lập hồ sơ, làm sạch và chuyển đổi dữ liệu của bạn để dữ liệu sẵn sàng tạo mô hình và trực quan hóa.

Chuẩn bị dữ liệu là quá trình lấy dữ liệu thô và biến nó thành thông tin đáng tin cậy và dễ hiểu. Nó bao gồm, trong số những thứ khác, đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu, sửa dữ liệu sai hoặc không chính xác, xác định dữ liệu bị thiếu, chuyển đổi dữ liệu từ cấu trúc này sang cấu trúc khác hoặc từ loại này sang loại khác, hoặc thậm chí là một nhiệm vụ đơn giản như làm cho dữ liệu dễ đọc hơn.

Chuẩn bị dữ liệu cũng liên quan đến việc hiểu cách bạn sẽ lấy và kết nối với dữ liệu cũng như tác động của hiệu suất của các quyết định. Khi kết nối với dữ liệu, bạn cần đưa ra quyết định để đảm bảo rằng các mô hình và báo cáo đáp ứng, đồng thời thực hiện các yêu cầu và mong đợi đã được thừa nhận.

Các đảm bảo về quyền riêng tư và bảo mật cũng rất quan trọng. Những đảm bảo này có thể bao gồm dữ liệu ẩn danh để tránh chia sẻ quá mức hoặc ngăn mọi người xem thông tin nhận dạng cá nhân khi không cần thiết. Ngoài ra, việc giúp đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật có thể liên quan đến việc xóa hoàn toàn dữ liệu đó nếu nó không phù hợp với câu chuyện mà bạn đang cố định hình.

Chuẩn bị dữ liệu thường có thể là một quá trình dài. Các nhà phân tích dữ liệu tuân theo một loạt các bước và phương pháp để chuẩn bị dữ liệu để đưa vào bối cảnh và trạng thái thích hợp nhằm loại bỏ chất lượng dữ liệu kém và cho phép biến dữ liệu thành thông tin chi tiết có giá trị.

Model Data – Mô hình dữ liệu

Khi dữ liệu ở trạng thái thích hợp, nó đã sẵn sàng để được lập mô hình.

Mô hình hóa dữ liệu là quá trình xác định xem các bảng của bạn có liên quan như thế nào với nhau. Quá trình này được thực hiện bằng cách xác định và tạo mối quan hệ giữa các bảng. Từ đó, bạn có thể nâng cao mô hình bằng cách xác định các chỉ số và thêm các phép tính tùy chỉnh để làm phong phú thêm dữ liệu của mình.

Tạo mô hình dữ liệu hiệu quả và phù hợp là một bước quan trọng trong việc giúp các tổ chức hiểu và có được những hiểu biết sâu sắc có giá trị về dữ liệu. Mô hình dữ liệu hiệu quả giúp báo cáo chính xác hơn, cho phép khám phá dữ liệu nhanh hơn và hiệu quả hơn, giảm thời gian cho quá trình viết báo cáo và đơn giản hóa việc bảo trì báo cáo trong tương lai.

Mô hình là một thành phần quan trọng khác có ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất của báo cáo và phân tích dữ liệu tổng thể của bạn.

Một mô hình được thiết kế kém có thể có tác động tiêu cực đáng kể đến độ chính xác chung và hiệu suất của báo cáo của bạn. Ngược lại, một mô hình được thiết kế tốt với dữ liệu được chuẩn bị tốt sẽ đảm bảo một báo cáo hiệu quả và đáng tin cậy. Khái niệm này phổ biến hơn khi bạn đang làm việc với dữ liệu ở quy mô lớn.

Quá trình chuẩn bị dữ liệu và mô hình hóa dữ liệu là một quá trình lặp đi lặp lại. Chuẩn bị dữ liệu là nhiệm vụ đầu tiên trong phân tích dữ liệu. Việc hiểu và chuẩn bị dữ liệu của bạn trước khi lập mô hình sẽ giúp bước lập mô hình dễ dàng hơn nhiều.

Visualize Data - Trực quan dữ liệu

Mục tiêu cuối cùng của nhiệm vụ trực quan hóa là giải quyết các vấn đề kinh doanh. Một báo cáo được thiết kế tốt phải kể một câu chuyện hấp dẫn về dữ liệu đó, điều này sẽ cho phép các nhà ra quyết định kinh doanh nhanh chóng có được những hiểu biết cần thiết.

Bằng cách sử dụng các hình ảnh và tương tác thích hợp, bạn có thể cung cấp một báo cáo hiệu quả hướng dẫn người đọc qua nội dung một cách nhanh chóng và hiệu quả, do đó cho phép người đọc theo dõi tường thuật vào dữ liệu.

 Các báo cáo được tạo trong nhiệm vụ trực quan hóa giúp các doanh nghiệp và những người ra quyết định hiểu dữ liệu đó có ý nghĩa gì để có thể đưa ra các quyết định chính xác và quan trọng. Báo cáo thúc đẩy các hành động, quyết định và hành vi tổng thể của một tổ chức đang tin tưởng và dựa vào thông tin được khám phá trong dữ liệu.

Doanh nghiệp có thể thông báo rằng họ cần tất cả các điểm dữ liệu trên một báo cáo nhất định để giúp họ đưa ra quyết định. Là một nhà phân tích dữ liệu, bạn nên dành thời gian để hiểu đầy đủ vấn đề mà doanh nghiệp đang cố gắng giải quyết. Xác định xem tất cả các điểm dữ liệu của chúng có cần thiết hay không vì quá nhiều dữ liệu có thể khiến việc phát hiện các điểm chính trở nên khó khăn. Có một câu chuyện dữ liệu nhỏ và ngắn gọn có thể giúp tìm ra thông tin chi tiết một cách nhanh chóng.

Một khía cạnh quan trọng của việc trực quan hóa dữ liệu là thiết kế và tạo báo cáo cho khả năng truy cập. Khi bạn xây dựng báo cáo, điều quan trọng là phải suy nghĩ về những người sẽ truy cập và đọc báo cáo. Các báo cáo nên được thiết kế với khả năng truy cập ngay từ đầu để không cần sửa đổi đặc biệt trong tương lai.

 Nhiều thành phần trong báo cáo của bạn sẽ giúp kể chuyện. Từ cách phối màu bổ sung và dễ tiếp cận, đến phông chữ và kích thước, đến việc chọn hình ảnh phù hợp cho những gì đang được hiển thị, tất cả đều kết hợp với nhau để kể câu chuyện đó.

Analyze Data - Phân tích dữ liệu

Nhiệm vụ phân tích là bước quan trọng để hiểu và giải thích thông tin được hiển thị trên báo cáo. Với vai trò là nhà phân tích dữ liệu, bạn nên hiểu các khả năng phân tích của Power BI và sử dụng các khả năng đó để tìm hiểu thông tin chi tiết, xác định các mẫu và xu hướng, dự đoán kết quả, sau đó truyền đạt những thông tin chi tiết đó theo cách mà mọi người đều có thể hiểu được.

Phân tích nâng cao cho phép các doanh nghiệp và tổ chức cuối cùng đưa ra các quyết định tốt hơn trong toàn bộ hoạt động kinh doanh và tạo ra thông tin chi tiết hữu ích và kết quả có ý nghĩa. Với phân tích nâng cao, các tổ chức có thể đi sâu vào dữ liệu để dự đoán các mẫu và xu hướng trong tương lai, xác định các hoạt động và hành vi, đồng thời cho phép các doanh nghiệp đặt câu hỏi thích hợp về dữ liệu của họ.

Trước đây, phân tích dữ liệu là một quá trình phức tạp và khó khăn thường được thực hiện bởi các kỹ sư dữ liệu hoặc nhà khoa học dữ liệu. Ngày nay, Power BI giúp phân tích dữ liệu có thể truy cập được, giúp đơn giản hóa quá trình phân tích dữ liệu. Người dùng có thể nhanh chóng có được thông tin chi tiết về dữ liệu của họ bằng cách sử dụng hình ảnh và chỉ số trực tiếp từ máy tính để bàn, sau đó xuất bản những thông tin chi tiết đó lên trang tổng quan để những người khác có thể tìm thấy thông tin cần thiết.

Manage Data - Quản lý dữ liệu