Tâches d’un analyste de données
Un analyste de données est l’un des rôles cruciaux dans une organisation, car il aide l’entreprise à obtenir des insights utiles et à leur donner du sens dans le but de garantir sa bonne santé financière et opérationnelle. Il est donc primordial que vous, en tant qu’analyste de données, compreniez parfaitement la responsabilité qui vous incombe ainsi que les tâches à effectuer presque quotidiennement. Un analyste de données est essentiel pour aider les organisations à dégager de précieux insights des données à profusion dont elles disposent ; il travaille étroitement avec d’autres personnes dans l’organisation pour révéler des données intéressantes.
L’illustration suivante montre les cinq phases principales autour desquelles l’analyse des données s’articule.
Préparer
L’analyste de données passe généralement le plus clair de son temps sur les tâches de préparation et de modélisation. L’utilisation de données inappropriées ou incorrectes peut avoir de lourdes conséquences, à savoir la création de rapports inexacts, une perte de confiance et une incidence négative sur les décisions commerciales, ce qui conduit au final à une perte de chiffre d’affaires, une baisse d’activité, etc.
Avant la création d’un rapport, les données doivent être préparées. La préparation des données est le processus de profilage, de nettoyage et de transformation de vos données pour qu’elles soient prêtes à être modélisées et visualisées.
Préparer les données consiste à prendre des données brutes et à les transformer en informations fiables et compréhensibles. Cela implique, entre autres tâches, de vérifier l’intégrité des données, de corriger les données inappropriées ou inexactes, d’identifier les données manquantes, de convertir les données d’une structure à une autre ou d’un type à un autre ou même tout simplement d’améliorer la lisibilité des données.
La préparation des données implique également de comprendre comment vous allez obtenir les données et vous y connecter, mais aussi d’appréhender les implications des décisions sur les performances. Pour ce qui est de la connexion aux données, vous devez prendre des décisions pour vous assurer que les modèles et les rapports satisfont et répondent aux exigences et aux attentes définies.
La confidentialité et l’assurance de sécurité sont deux autres aspects importants. Ces assurances peuvent inclure l’anonymisation des données pour éviter de partager des données ou empêcher les utilisateurs de voir des informations d’identification personnelle quand cela n’est pas nécessaire. Assurer la confidentialité et la sécurité peut aussi impliquer la suppression complète de ces données si elles ne sont pas adaptées au scénario que vous tentez de mettre en forme.
La préparation des données est souvent un processus long. Les analystes de données suivent une série d’étapes et de méthodes pour préparer les données en vue de leur placement dans un contexte et un état appropriés pour éviter les problèmes de qualité des données et pouvoir les utiliser dans des analyses utiles.
Modéliser
Une fois que les données sont dans un état correct, elles sont prêtes à être modélisées. La modélisation des données est le processus qui consiste à déterminer la façon dont vos tables sont liées les unes aux autres. Pour exécuter ce processus, vous définissez et créez des relations entre les tables. À partir de là, vous pouvez améliorer le modèle en configurant des métriques et en ajoutant des calculs personnalisés pour enrichir vos données.
La création d’un modèle sémantique correct et performant est une étape indispensable, car le modèle aide les organisations à comprendre et à obtenir des insights précieux de leurs données. Un modèle sémantique performant améliore la justesse des rapports, permet d’explorer les données plus vite et efficacement, accélère le processus de création des rapports et facilite la maintenance ultérieure des rapports.
Le modèle est un autre composant capital qui a un effet direct sur les performances de votre rapport et sur l’analyse globale des données. Un modèle mal conçu peut avoir un impact négatif considérable sur la justesse et les performances générales du rapport. À l’inverse, un modèle bien conçu avec des données bien préparées garantira d’obtenir un rapport efficace et fiable. Cette notion est plus courante lorsque vous travaillez avec des données à l’échelle.
Du point de vue de Power BI, si votre rapport s’exécute lentement ou que vos actualisations prennent beaucoup de temps, vous devrez probablement revoir les tâches de préparation et de modélisation des données afin d’optimiser votre rapport.
Le processus de préparation des données et de modélisation des données est un processus itératif. La préparation des données est la première tâche de l’analyse des données. La modélisation des données sera d’autant plus facile que vous aurez pris le temps de bien comprendre et préparer vos données.
Visualiser
Cette tâche de visualisation consiste à donner vie à vos données. L’objectif final de la tâche de visualisation est la résolution des problèmes de l’entreprise. Un rapport bien conçu doit raconter une histoire convaincante sur les données, qui fournit rapidement aux décideurs de l’entreprise les insights dont ils ont besoin. En utilisant des visualisations et des interactions appropriées, un bon rapport permet au lecteur d’en explorer le contenu rapidement et efficacement, en suivant l’histoire racontée par les données.
Les rapports créés durant la tâche de visualisation aident les entreprises et les décideurs à comprendre le sens des données pour ensuite prendre les décisions stratégiques qu’il faut. Les rapports orientent les actions, les décisions et les comportements globaux d’une organisation, qui se fie et s’appuie sur les insights révélés dans les données.
L’entreprise peut faire la demande d’un rapport contenant tous les points de données pour l’aider à prendre des décisions. En tant qu’analyste de données, vous devez prendre le temps de pleinement comprendre le problème que l’entreprise tente de résoudre. Déterminez si tous les points de données sont nécessaires, car une trop grande quantité de données peut compliquer la détection des points clés. Raconter une histoire courte et concise peut vous aider à trouver des insights rapidement.
Avec les fonctionnalités d’IA intégrées dans Power BI, les analystes de données ont les moyens de créer des rapports puissants, sans écrire aucun code, qui fournissent aux utilisateurs des insights et des réponses leur permettant de trouver des objectifs exploitables. Ces fonctionnalités, telles que les visuels IA intégrés, rendent possible la découverte des données en posant des questions, en utilisant Quick Insights ou en créant des modèles Machine Learning directement dans Power BI.
Un aspect important de la visualisation des données est la conception et la création de rapports au service de l’accessibilité. Lorsque vous concevez des rapports, il est important de penser aux personnes qui les utiliseront et les liront. Les rapports doivent être conçus dès le départ dans un souci d’accessibilité, de sorte qu’aucune modification spéciale ne soit nécessaire ultérieurement.
De nombreux éléments de votre rapport peuvent faciliter le storytelling. L’utilisation d’un modèle de couleurs gratuit et accessible, des polices et des tailles ou encore le choix de visuels adaptés aux données à afficher, tous ces éléments entrent en ligne de compte pour raconter l’histoire.
Analyser
La tâche d’analyse est l’étape importante pour comprendre et interpréter les informations présentées dans le rapport. Dans votre rôle d’analyste de données, vous devez connaître les fonctionnalités analytiques de Power BI et les utiliser pour trouver des insights, identifier des modèles et des tendances, prédire des résultats et communiquer ensuite ces insights d’une manière compréhensible par tous.
L’analytique avancée aide les entreprises et les organisations à prendre de meilleures décisions à l’échelle de l’entreprise, et à obtenir des insights actionnables et des résultats significatifs. Grâce à l’analytique avancée, les organisations peuvent faire une analyse approfondie des données pour prédire les modèles et les tendances futurs, identifier les activités et les comportements, et permettre aux professionnels de poser les bonnes questions sur leurs données.
Auparavant, l’analyse des données était un processus difficile et compliqué qui était généralement effectué par des ingénieurs des données ou des scientifiques des données. Aujourd’hui, Power BI rend l’analyse des données accessible, ce qui simplifie le processus d’analyse des données. Les utilisateurs peuvent rapidement obtenir des insights de leurs données en choisissant des visuels et des métriques directement de leur bureau, puis publier ces insights dans des tableaux de bord afin de les rendre accessibles à d’autres.
Cette fonctionnalité est un autre domaine où les intégrations IA dans Power BI peuvent donner une autre dimension à votre analyse. Les intégrations à Azure Machine Learning, les services cognitifs et ces visuels IA intégrés vous aident à enrichir vos données et analyses.
Gérer
Power BI se compose de nombreux éléments, parmi lesquels des rapports, des tableaux de bord, des espaces de travail, des modèles sémantiques, etc. En tant qu’analyste de données, vous êtes responsable de la gestion de ces ressources Power BI : vous supervisez le partage et la distribution d’éléments tels que les rapports et les tableaux de bord, et vous garantissez la sécurité des ressources Power BI.
Les applications sont un moyen pratique de distribuer votre contenu, tout en facilitant la gestion des distributions à un large public. Cette fonctionnalité vous permet également d’avoir des expériences de navigation personnalisées et de créer des liens vers d’autres ressources au sein de votre organisation pour compléter vos rapports.
La gestion de votre contenu contribue à encourager la collaboration entre les équipes et les individus. Le partage et la découverte de votre contenu sont des points importants pour que les bonnes personnes obtiennent les réponses dont elles ont besoin. Il est également important de s’assurer que les éléments sont sécurisés. Il convient de vous assurer que seules les personnes prévues y ont accès et qu’il n’y a pas de fuites de données vers des parties prenantes non autorisées.
Par ailleurs, une bonne gestion peut contribuer à réduire les silos de données dans votre organisation. La duplication des données peut compliquer la gestion et introduire une latence des données lorsque des ressources sont surutilisées. Power BI permet de réduire les silos de données avec l’utilisation de modèles sémantiques partagés et de réutiliser les données que vous avez préparées et modélisées. Pour les données d’entreprise critiques, l’approbation d’un modèle sémantique comme certifié peut être un gage de confiance dans ces données.
La gestion des ressources Power BI aide à réduire le dédoublement des efforts et à garantir la sécurité des données.