데이터 분석가의 작업
데이터 분석가는 조직의 여러 중요한 역할 중 하나이며 회사가 균형을 유지하고 효율적으로 운영될 수 있도록 정보를 찾고 해석하는 데 도움을 줍니다. 따라서 데이터 분석가는 자신의 책임과 거의 매일 수행하는 작업을 명확하게 이해해야 합니다. 데이터 분석가는 조직이 방대한 소유 데이터에 대한 귀중한 인사이트를 얻는 것뿐 아니라 조직에서 다른 사용자와 긴밀하게 협업하여 귀중한 정보를 제공하는 데 필수적입니다.
다음 그림에서는 데이터 분석가가 데이터 분석 프로세스에서 관여하는 5개의 주요 영역을 보여 줍니다.
준비
데이터 분석가는 준비 및 모델링 작업에 대부분의 시간을 나누어 소비하게 될 것입니다. 부적절하거나 잘못된 데이터를 사용하면 유효하지 않은 보고서가 생성되고 신뢰가 상실되며 비즈니스 의사 결정에 부정적인 영향을 미치는 등 심각한 영향을 줄 수 있으며, 이로 인해 수익 감소, 부정적인 비즈니스 영향 등이 발생합니다.
보고서를 작성하려면 먼저 데이터가 준비되어야 합니다. 데이터 준비는 데이터를 프로파일링, 정리 및 변환하여 모델 및 시각화를 준비하는 프로세스입니다.
데이터 준비는 원시 데이터를 가져와 신뢰할 수 있고 이해할 수 있는 정보로 변환하는 프로세스입니다. 무엇보다도 데이터의 무결성을 보장하거나, 잘못되었거나 부정확한 데이터를 수정하거나, 누락된 데이터를 파악하거나, 데이터를 한 구조 또는 형식에서 다른 구조 또는 형식으로 변환하거나, 데이터를 보다 쉽게 읽을 수 있도록 하는 간단한 작업 등을 수행해야 합니다.
데이터 준비에는 데이터를 구하고 연결하는 ‘방법’ 및 의사 결정의 성능 영향을 이해하는 것도 포함됩니다. 데이터에 연결할 때 모델 및 보고서가 알려진 요구 사항 및 기대치를 충족하고 수행할 수 있도록 의사 결정을 내려야 합니다.
개인 정보 보호 및 보안도 중요합니다. 여기에는 과도한 공유를 방지하거나 필요하지 않은 개인 식별 정보를 볼 수 없도록 하는 익명화 데이터가 포함될 수 있습니다. 개인 정보 보호 및 보안을 강화하는 작업에는 데이터가 만들려는 스토리에 맞지 않는 경우 해당 데이터를 완전히 제거하는 것도 포함됩니다.
데이터 준비 프로세스는 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. 데이터 분석가는 데이터를 준비하는 여러 단계와 방법을 사용하여 데이터를 특정 컨텍스트에 적합하고 품질이 떨어지는 데이터를 제거한 상태로 만들어 가치 있는 인사이트로 전환할 수 있도록 해야 합니다.
모델
데이터가 적절한 상태라면 모델링할 준비가 된 것입니다. 데이터 모델링은 테이블이 서로 관련되는 방식을 결정하는 프로세스입니다. 이러한 작업은 테이블 간의 관계를 정의하고 만드는 방식으로 수행됩니다. 여기에서 메트릭을 정의하고 사용자 지정 계산을 추가하여 데이터를 보강하고 모델을 개선할 수 있습니다.
효과적이고 적절한 의미 체계 모델을 만드는 것은 조직이 데이터를 이해하고 중요한 인사이트를 얻을 수 있도록 돕는 중요한 단계입니다. 효과적인 의미 체계 모델은 보고서를 보다 정확하게 만들고, 데이터를 더 빠르고 효율적으로 탐색할 수 있게 하며, 보고서 작성 프로세스의 시간을 줄이고, 향후 보고서 유지 관리를 간소화합니다.
모델은 보고서의 성능 및 전반적인 데이터 분석에 직접적인 영향을 주는 또 다른 중요한 구성 요소입니다. 잘못 설계된 모델은 보고서의 일반적인 정확성과 성능에 매우 부정적인 영향을 줄 수 있습니다. 반대로 잘 준비된 데이터를 사용하여 잘 설계된 모델을 사용하면 적절하고 효율적인 보고서를 작성할 수 있습니다. 이는 데이터를 대규모로 사용하는 경우에 더욱 그렇습니다.
Power BI의 관점에서 볼 때 보고서가 느리게 실행되거나 새로 고치는 데 오래 걸린다면 데이터 준비 및 모델링 작업을 다시 수행하고 보고서를 최적화해야 할 수 있습니다.
데이터를 준비하고 모델링하는 프로세스는 반복적인 프로세스입니다. 데이터 준비는 데이터 분석의 첫 번째 작업입니다. 모델링하기 전에 데이터를 이해하고 준비하면 모델링 단계를 훨씬 더 쉽게 수행할 수 있습니다.
시각화
시각화 작업을 통해 데이터를 최대한 활용할 수 있습니다. 시각화 작업의 궁극적인 목표는 비즈니스 문제를 해결하는 것입니다. 잘 설계된 보고서는 해당 데이터에 대한 강력하고 뛰어난 스토리를 전달하여 비즈니스 의사 결정자가 필요한 인사이트를 신속하게 얻을 수 있도록 합니다. 효과적인 보고서는 적절한 시각화 및 상호 작용을 통해 콘텐츠를 신속하고 효율적으로 분석하여 독자가 설명에 따라 데이터를 볼 수 있도록 합니다.
기업 및 의사 결정자는 시각화 작업 중에 생성된 보고서를 통해 데이터의 의미를 해석하고 정확하고 중요한 결정을 내릴 수 있습니다. 보고서는 조직의 전체 작업, 의사 결정 및 행동을 유도하고 데이터에서 검색된 정보를 신뢰하고 의존합니다.
기업은 의사 결정을 내리는 데 주어진 보고서의 모든 데이터 요소가 필요하다고 전달할 수 있습니다. 데이터 분석가는 기업에서 해결하려는 문제를 이해하는 데 시간을 들여야 합니다. 데이터가 너무 많으면 핵심 요점을 파악하기가 어려울 수 있으므로 모든 데이터 요소가 반드시 필요한지 확인해야 합니다. 작고 간결한 데이터 스토리를 통해 신속하게 인사이트를 찾을 수 있습니다.
Power BI의 기본 제공 AI 기능을 사용하여 데이터 분석가는 코드를 작성하지 않고도 강력한 보고서를 작성하여 사용자가 인사이트와 답변을 얻고 실행 가능한 목표를 찾을 수 있도록 할 수 있습니다. 기본 제공 AI 시각적 개체와 같은 Power BI AI 기능을 사용하면 질문하거나 빠른 인사이트 기능을 사용하거나 Power BI 내에서 직접 기계 학습 모델을 만들어 데이터를 검색할 수 있습니다.
데이터 시각화의 중요한 부분 중 하나는 접근성을 위해 보고서를 설계하고 작성하는 것입니다. 보고서를 작성하는 동안 보고서에 액세스하고 보고서를 읽을 사용자에 대해 생각하는 것이 중요합니다. 보고서는 이후에 특별한 수정이 필요하거나 재작업이 필요하지 않도록 접근성을 염두에 두고 설계되어야 합니다.
보고서의 여러 구성 요소는 스토리텔링에 도움이 됩니다. 보완할 수 있고 액세스가 가능한 색 구성표부터 폰트, 크기 조정에서 표시되는 적절한 시각적 개체를 고르는 것까지 모든 것이 함께 스토리를 전달합니다.
분석
분석 작업은 보고서에 표시된 정보를 이해하고 해석하는 중요한 단계입니다. 데이터 분석가의 역할은 Power BI의 분석 능력을 이해하고 이를 통해 인사이트를 찾고 패턴과 추세를 파악하고 결과를 예측하고 모두가 이해할 수 있는 방식으로 인사이트를 전달하는 것입니다.
기업 및 조직에서는 고급 분석 기능을 통해 궁극적으로 비즈니스 전반에 걸쳐 더 나은 의사 결정을 내리고 실행 가능한 인사이트와 의미 있는 결과를 도출할 수 있습니다. 조직은 고급 분석 기능으로 데이터를 자세히 파악하여 향후 패턴 및 추세를 예측하고 활동 및 동작을 파악할 뿐 아니라 기업이 데이터에 대한 적절한 질문을 하도록 할 수 있습니다.
과거에는 데이터 분석이 일반적으로 데이터 엔지니어나 데이터 과학자가 수행하는 어렵고 복잡한 과정이었지만 오늘날 Power BI는 데이터 분석을 간편하게 해주고 데이터 분석 프로세스를 단순화합니다. 사용자는 데스크톱에서 직접 시각적 개체 및 메트릭을 사용하여 데이터에 대한 인사이트를 신속하게 얻고 다른 사용자가 필요한 정보를 찾을 수 있도록 이러한 인사이트를 대시보드에 게시할 수 있습니다.
이 기능은 Power BI 내의 AI 통합에서 분석을 다음 수준까지 수행할 수 있도록 하는 또 다른 영역입니다. Azure Machine Learning, 인지 서비스 및 기본 제공 AI 시각적 개체와의 통합은 데이터 및 분석을 보강하는 데 도움이 됩니다.
관리
Power BI는 보고서, 대시보드, 작업 영역, 의미 체계 모델 등을 비롯한 많은 구성 요소로 구성됩니다. 데이터 분석가는 이러한 Power BI 자산의 관리를 담당하고 보고서 및 대시보드와 같은 항목의 공유 및 배포를 감독하고 Power BI 자산의 보안을 보장합니다.
앱은 콘텐츠를 배포하는 중요한 방법이 될 수 있으며 앱을 통해 더 광범위한 대상 그룹을 간편하게 관리할 수 있습니다. 이 기능은 사용자 지정 탐색 환경을 사용하고 조직 내의 다른 자산에 연결하여 보고서를 보완할 수 있도록 지원하기도 합니다.
콘텐츠 관리는 팀과 개인 간의 협업을 촉진하는 데 도움이 됩니다. 콘텐츠를 공유하고 검색하는 것은 적절한 사용자가 필요한 답변을 얻도록 하는 데 중요합니다. 항목의 보안을 유지하는 것도 중요합니다. 적절한 사용자가 액세스 권한을 보유하고 있으며, 올바른 관련자가 아닌 사용자에게 데이터를 유출하고 있지 않은지 확인해야 합니다.
또한 적절한 관리를 통해 조직 내의 데이터 사일로를 줄일 수 있습니다. 데이터가 중복되면 관리하기가 어려워질 뿐 아니라 리소스가 지나치게 사용되면 데이터 대기 시간이 발생할 수 있습니다. Power BI는 공유 의미 체계 모델을 사용하여 데이터 사일로를 줄이는 데 도움이 되며, 이를 통해 준비 및 모델링한 데이터를 다시 사용할 수 있습니다. 주요 비즈니스 데이터의 경우 인증된 의미 체계 모델을 보증하면 해당 데이터에 대한 신뢰를 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.
Power BI 자산을 관리하면 활동의 중복을 줄이고 데이터의 보안을 유지할 수 있습니다.