Data Analyst (nhà phân tích dữ liệu) là một trong những vai trò quan trọng trong một tổ chức, người giúp khám phá và hiểu rõ thông tin để giữ cho công ty luôn cân bằng và hoạt động hiệu quả. Do đó, điều quan trọng một data analyst là phải hiểu rõ ràng trách nhiệm và các nhiệm vụ hàng ngày của mình.
Chuẩn bị dữ liệu
Là một nhà phân tích dữ liệu, bạn sẽ phân chia hầu hết thời gian của mình cho việc chuẩn bị và xây dựng mô hình dữ liệu. 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,…
Trước khi tạo báo cáo, dữ liệu phải được chuẩn bị. Chuẩn bị dữ liệu là quá trình lập hồ sơ, dọn dẹp 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, biến nó thành thông tin đáng tin cậy và dễ hiểu. Ngoài ra, nó còn liên quan đến việc 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.
Xây mô hình dữ liệu
Khi dữ liệu ở trạng thái thích hợp, đã đến lúc lập mô hình. Mô hình hóa dữ liệu là quá trình xác định xem các bảng có liên quan với nhau như thế nào. 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 một 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 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. 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. Ngược lại, một mô hình được thiết kế tốt với dữ liệu được chuẩn bị kĩ càng sẽ đảm bảo một báo cáo hiệu quả và đáng tin cậy. Việc này càng chính xác hơn khi bạn đang làm việc với dữ liệu ở quy mô lớn.
Trực quan hóa dữ liệu
Nhiệm vụ trực quan hóa là nơi bạn có thể đưa dữ liệu của mình vào đời sống. 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 nên 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 về nội dung một cách nhanh chóng và hiệu quả.
Với khả năng AI tích hợp trong Power BI, các nhà phân tích dữ liệu có thể xây dựng các báo cáo mạnh mẽ mà không cần viết mã, cho phép người dùng có được thông tin chi tiết và câu trả lời cũng như tìm ra các mục tiêu. Các khả năng AI trong Power BI, chẳng hạn như hình ảnh AI tích hợp, cho phép khám phá dữ liệu bằng cách đặt câu hỏi, sử dụng tính năng Quick Insights hoặc tạo mô hình học máy trực tiếp trong Power BI.
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 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.
Quản trị dữ liệu và báo cáo
Power BI bao gồm nhiều thành phần, bao gồm báo cáo, trang tổng quan, không gian làm việc, tập dữ liệu, v.v. Với tư cách là nhà phân tích dữ liệu, bạn chịu trách nhiệm quản lý các tài sản Power BI này, giám sát việc chia sẻ và phân phối các mục, chẳng hạn như báo cáo và trang tổng quan, đồng thời đảm bảo tính bảo mật của tài sản Power BI.
Việc quản lý nội dung của bạn giúp thúc đẩy sự cộng tác giữa các nhóm và các cá nhân. Chia sẻ và khám phá nội dung của bạn là điều quan trọng để những người phù hợp nhận được câu trả lời mà họ cần. Việc quản lý phù hợp cũng có thể giúp giảm bớt các kho chứa dữ liệu trong tổ chức của bạn. Sự trùng lặp dữ liệu có thể gây khó khăn cho việc quản lý và đưa vào độ trễ dữ liệu khi tài nguyên bị sử dụng quá mức.
Xem thêm
Khóa học Phân tích và trực quan hóa dữ liệu trên Power BI
