資料分析師的工作
資料分析師是組織裡多個重要角色的其中之一，其協助揭露有意義的資訊，讓公司保持平衡並有效率地運作。 因此，身為資料分析師，必須很清楚自身責任和幾乎每日都要執行的工作。 資料分析師在協助組織從其海量資料中取得寶貴見解扮演重要角色，且其與組織中的其他人密切合作來協助顯示寶貴資訊。
下圖顯示在資料分析的程序中，您有五個關鍵部分需要研究。
準備
身為資料分析師，您大部分的時間可能會花在準備和模型工作上。 不足或不正確的資料影響很大，其會導致無效的報表、失去信任，且可能會對商業決策造成負面影響而導致營收損失、對業務有不良影響等。
必須先備妥資料，才能建立報表。 資料準備是分析、清理和轉換資料的程序，讓資料準備好進行模型化和視覺化。
資料準備是取得原始資料並轉換成受信任和可理解資訊的程序。 除了其他事項之外，還包括確保資料的完整性、更正錯誤或不準確的資料、識別遺漏的資料、將資料從某種結構轉換成另一種結構或從某個類型轉換成另一個類型，甚至只是簡單的讓資料更容易閱讀。
資料準備也涉及了解「如何」取得及連線到資料，以及決策可能的效能影響。 連線到資料時，必須進行決策以確保模型和報表符合且展現認可的需求和期望。
隱私權和安全性保證也很重要。 這些保證可包括匿名資料，以避免過度共用或防止人們在不需要時看到個人識別資訊。 或者，如果資料不符合正在嘗試塑造的故事，則協助確保隱私權和安全性可能需要完全移除該資料。
資料準備通常是冗長的程序。 資料分析師遵循一系列的步驟和方法來準備資料，以放入適當的內容和狀態，消除不佳的資料品質，並讓其變成寶貴的見解。
模型
資料處於適當狀態時，即可開始建立模型。 資料模型化是判斷資料表彼此如何相關的程序。 這個程序會透過定義及建立資料表之間的關聯性來完成。 在此，您可定義計量並新增自訂計算來擴充資料，藉以增強模型。
建立有效且適當的語意模型是協助組織瞭解並取得數據的寶貴見解的重要步驟。 有效的語意模型可讓報表更精確、可讓數據更快速且有效率地探索、減少報表寫入程序的時間，以及簡化未來的報表維護。
模型是能直接影響報表效能和整體資料分析的另一個重要元件。 設計不良的模型會對報表其一般準確性和效能產生劇烈負面影響。 相反地，設計良好的模型與準備妥當的資料，則可確保報表效率良好且值得信任。 當使用大規模的資料時，這種概念更為普遍。
就 Power BI 而言，如果報表執行的速度很慢，或重新整理很花時間，則可能需要重新審視資料準備和模型化工作，以最佳化報表。
準備資料和模型化資料是個反覆性程序。 資料準備是資料分析的第一項工作。 在模型化資料之前事先了解並準備資料，可讓模型化步驟更容易。
視覺化
視覺化工作可賦予資料生命。 視覺化工作的最終目標是解決商務問題。 設計良好的報表應該能生動有力地詮釋資料，其可讓商業決策者快速取得所需的見解。 您可使用適當的視覺效果和互動來提供有效報表，快速且有效率地引導讀者閱讀內容，讓讀者能了解資料陳述的內容。
在視覺化工作期間建立的報表，可協助企業和決策者了解資料的意義，以制定準確且重要的決策。 報表會推動組織因信任並依賴在資料中所發現資訊而出現的全部動作、決策和行為。
企業可能會表示需要有指定報表上的所有資料點才能制定決策。 身為資料分析師，您應該花時間完全了解企業嘗試解決的問題。 判斷是否所有資料點都是必要的，因為太多資料可能會讓偵測關鍵點變得困難。 擁有少量且簡明扼要的資料內容可有助快速發現見解。
利用 Power BI 的內建 AI 功能，資料分析師不必撰寫任何程式碼即可建置功能強大的報表，讓使用者可獲得見解和解答，並找到可採取動作的目標。 Power BI 中的 AI 功能，例如內建的 AI 視覺效果，可藉由詢問問題即可發現資料、使用快速見解功能，或直接在 Power BI 內建立機器學習模型。
設計與建立協助工具報表是視覺化資料很重要的一個層面。 建置報表時，請務必為存取及閱讀報表的人員想一想。 報表設計在一開始就應該考慮到協助工具，如此日後就不需要任何特殊修改。
報表的許多元件都會協助詮釋資料。 從可免費存取的色彩配置、字型和大小調整，到為顯示的內容挑選合適視覺效果，全都彙集在一起以詮釋資料。
分析
分析工作是了解及解讀報表所顯示資訊的重要步驟。 身為資料分析師，您應該了解 Power BI 的分析功能，並能使用這些功能來尋找見解、識別模式和趨勢、預測結果，然後以每個人都可了解的方式來傳達這些見解。
進階分析可讓企業和組織最終在全企業中制定更佳的決策，並建立可採取動作的見解，且獲得有意義的結果。 利用進階分析，組織可鑽研資料以預測未來的模式和趨勢、識別活動和行為，並讓企業詢問關於資料的適當問題。
過去，分析資料是困難且複雜的程序，其通常是由資料工程師或資料科學家所執行。 目前，Power BI 可供存取資料分析，這簡化了資料分析程序。 使用者可直接在桌面使用視覺效果和計量來快速取得關於資料的見解，然後將這些見解發佈到儀表板，供其他人尋找所需的資訊。
這個功能是另一個領域，在此，Power BI 中的 AI 整合可讓分析更上一層樓。 與 Azure Machine Learning、認知服務和內建 AI 視覺效果的整合有助於擴充您的數據和分析。
管理
Power BI 包含許多元件，包括報表、儀錶板、工作區、語意模型等等。 身為資料分析師，您負責管理這些 Power BI 資產、監督報告和儀表板等項目的共用和散佈，以及確保 Power BI 資產的安全性。
應用程式會是內容的重要散發方法，且可供更輕鬆地管理大量的對象。 這項功能也讓您擁有自訂的導覽體驗，並連結到組織內的其他資產以為報告增色。
內容管理有助於促進小組與個人的共同作業。 共用和探索內容有助於讓適當的人員找到所要答案。 協助確保項目安全也很重要。 您想要確保適當的人員可存取資料，且不會將資料洩漏給正確專案關係人以外的人。
適當管理也有利於降低組織內資料不流通的狀況。 資料重複可能會在資源過度使用時，讓管理和引入資料延遲變得很棘手。 Power BI 透過使用共用語意模型來協助減少資料尋址接收器，並可讓您重複使用已備妥和建立模型的數據。 針對重要商務數據，將語意模型定型為認證，有助於確保該數據的信任。
管理 Power BI 資產有利於減少處理重複花費精力，並可確保資料的安全性。