Categories
General

Veri Analistinin Görevleri

Anasayfa » Blog » General » Veri Analistinin Görevleri

Veri analisti, bir kuruluş içindeki kritik görevlerden birini üstlenen ve şirketin iyi durumda olup verimli bir şekilde işletilmesi için gerekli bilgilerin elde edilmesine ve anlamlı hale getirilmesine yardımcı olan kişidir. Bu nedenle bir veri analistinin neredeyse her gün gerçekleştirmesi gereken görev ve sorumluluklarını net bir şekilde anlaması gerekir. Bir veri analisti, kuruluşların sahip oldukları verilerden değerli içgörüler elde etmesine yardımcı olma açısından çok önemlidir. Bunun için değerli bilgileri ortaya çıkarma amacıyla kuruluştaki diğer kişilerle yakın çalışmalar yapılması gerekir.

Aşağıdaki şekilde veri analiz sürecinde karşılaşacağınız beş temel alan gösterilmektedir.

Hazırlama

Bir veri analisti olarak zamanınızın büyük çoğunluğunu muhtemelen hazırlama ve modelleme görevlerinde geçireceksiniz. Kötü veya hatalı veriler çok büyük bir etkiye sahip olabilir, geçersiz raporlara veya güven kaybına yol açabilir ve işletme kararlarını kötü yönde etkileyerek gelir kaybına, işletme üzerinde olumsuz etkilere ve çok daha fazlasına yol neden olabilir.

Bir raporun oluşturulabilmesi için öncelikle verilerin hazırlanması gerekir. Veri hazırlama; modelleme ve görselleştirme aşamaları için hazır hale getirme amacıyla verilerle profil oluşturma, onları temizleme ve dönüştürme süreçlerini kapsar.

Veri hazırlama, ham verileri alıp güvenli ve anlaşılabilir bilgilere dönüştürmektir. Bu aşamada verilerin bütünlüğünden emin olunması, yanlış veya hatalı verilerin düzeltilmesi, eksik verilerin tanımlanması, verilerin dönüştürülerek yapısının veya türünün değiştirilmesi veya verilerin daha okunaklı hale getirilmesi gibi basit görevler gerçekleştirilir.

Veri hazırlama sürecinde verileri nasıl alacağınızı ve bağlantı kuracağınıza ek olarak kararların performans üzerindeki etkilerini anlamanız da gerekir. Verilere bağlanırken modellerin ve raporların onaylanan gereksinimleri ve beklentilerini karşılamasını ve bunlara uygun bir performans sergilemesini sağlamak için belirli kararlar vermeniz gerekir.

Gizlilik ve güvenlik güvenceleri de önemlidir. Bu güvenceler aşırı paylaşımı önlemek veya insanların gerekli olmadığında kişisel bilgileri görmesini engellemek için verilerin anonim hale getirilmesi söz konusu olabilir. Gizlilik ve güvenliği sağlama aşamasında alternatif olarak oluşturmaya çalıştığınız hikayeye uymayan verileri tamamen kaldırmanız da gerekebilir.

Veri hazırlama genellikle uzun bir süreçtir. Veri analistinin verileri uygun bağlama ve düşük veri kalitesini ortadan kaldıran ve değerli içgörülere dönüştürülmesini sağlayan bir duruma getirmek üzere hazırlaması için bir dizi adımdan ve yöntemden geçirmesini kapsar.

Modelleme

Uygun duruma getirilen veriler modelleme için hazırdır. Veri modelleme, tablolarınızın arasındaki ilişkileri belirleme sürecidir. Bu işlem için tablolar arasındaki ilişkilerin tanımlanması ve oluşturulması gerekir. Bu noktadan sonra verilerinizi zenginleştirme amacıyla ölçümler tanımlayarak ve özel hesaplamalar ekleyerek modeli geliştirebilirsiniz.

Etkili ve uygun bir veri modeli oluşturmak, kuruluşların verilerini anlamalarına ve verileriyle ilgili değerli içgörüler elde etmelerine yardımcı olma açısından kritik bir adımdır. Etkili bir veri modeli raporları daha doğru hale getirir, verilerin daha hızlı ve daha verimli bir şekilde keşfedilmesini sağlar, rapor yazma süreci için gerekli süreyi kısaltır ve geleceğe dönük rapor bakımını kolaylaştırır.

Model, raporunuzun ve genel veri analizinin performansını doğrudan etkileyen bir başka kritik bileşendir. Kötü tasarlanmış bir model, raporunuzun genel doğruluğunu ve performansını olumsuz yönde etkileyebilir. Diğer taraftan iyi hazırlanmış verileri temel alan iyi tasarlanmış bir model, verimli ve güvenilir bir rapor elde etmenizi sağlar. Bu kavram, büyük ölçekteki verilerle çalışırken daha da önemli hale gelir.

Power BI açısından değerlendirecek olursak raporunuz yavaşsa veya yenileme işlemleri çok uzun sürüyorsa muhtemelen veri hazırlama ve modelleme görevlerine geri dönerek raporunuzu iyileştirmeniz gerekecektir.

Veri hazırlama ve veri modelleme süreci, yinelemeli bir süreçtir. Veri hazırlama, veri analizi sürecinin ilk görevidir. Verilerinizi modellemeden önce anlamak ve hazırlamak, modelleme aşamasını çok daha kolay tamamlamanızı sağlayacaktır.

Görselleştirme

Görselleştirme görevi, verilerinizi hayata geçirdiğiniz adımdır. Görselleştirme görevinin nihai amacı, işletme sorunlarını çözmektir. İyi tasarlanmış bir rapor, veriler hakkında etkileyici bir hikaye anlatmalı ve işletmeyle ilgili kararları alanların gerekli içgörülere hızlıca sahip olmalarını sağlamalıdır. Uygun görselleştirmeleri ve etkileşimleri kullanarak okuyucunun içerikte hızlı ve verimli bir şekilde ilerleyerek verilerle anlatılmak isteneni takip etmesini sağlayan verimli bir rapor oluşturabilirsiniz.

Görselleştirme görevinde oluşturulan raporlar, işletmelerin ve karar alıcıların verilerin ne anlama geldiğini anlayarak doğru ve önemli kararlar almasına yardımcı olur. Raporlar bir kuruluşun genel eylemlerine, kararlarına ve davranışlarına yön vererek verilerden elde edilen bilgilere güven duyulmasını sağlar.

İşletme, karar almalarına yardımcı olmak için belirli bir rapordaki tüm veri noktalarına ihtiyaç duyduklarını belirtebilir. Veri analisti olarak işletmenin çözmeye çalıştığı sorunu tamamen anlamak için vakit ayırmanız gerekir. Çok fazla veri, önemli noktaları tespit etmeyi zorlaştıracağından tüm veri noktalarının gerekli olup olmadığını belirleyin. Kısa ve öz bir veri hikayesi, içgörülerin daha hızlı bir şekilde bulunmasına yardımcı olabilir.

Veri analistleri Power BI’daki yerleşik yapay zeka özelliklerini kullanarak kod yazmadan kullanıcıların içgörüler ve yanıtlar elde etmesini ve eyleme dönüştürülebilir hedefler keşfetmesini sağlayan güçlü raporlar oluşturabilir. Power BI’da bulunan yerleşik yapay zeka görselleri gibi yapay zeka özellikleri, verilerin soru sorarak keşfedilmesini, Hızlı İçgörüler özelliğinin kullanılmasını veya doğrudan Power BI içinden makine öğrenmesi modelleri oluşturulmasını sağlar.

Veri görselleştirme aşamasının önemli noktalarından biri, erişilebilirlik alanında yeterli raporlar tasarlamak ve oluşturmaktır. Raporları oluştururken onlara erişim sağlayacak ve onları okuyacak olan kişileri de düşünmeniz gerekir. Raporlar tasarlanırken erişilebilirlik özellikleri hesaba katılmalı ve sonrasında özel uyarlama yapmaya gerek kalmamalıdır.

Raporunuzun birçok bileşeni hikayeyi anlatmanıza yardımcı olacaktır. Tamamlayıcı ve erişilebilir renk temasından yazı tiplerine, boyutlandırmaya ve görüntülenen verilere uygun görsellerin seçilmesine kadar her ayrıntı hikayenin anlatılmasında önemlidir.

Analiz

Analiz görevi, raporda görüntülenen bilgilerin anlaşılması ve yorumlanması açısından önemli bir adımdır. Veri analisti olarak Power BI’ın analiz özelliklerini anlamanız ve içgörüleri bulmak, düzenleri ve eğilimleri tanımlamak, sonuçları tahmin etmek ve bu içgörüleri herkesin anlayabileceği bir şekilde sunmak için kullanmanız gerekir.

Gelişmiş analiz, işletmelerin ve kuruluşların daha iyi kararlar almasını, eyleme dönüştürülebilir içgörüler oluşturmasını ve anlamlı sonuçlar elde etmesini sağlar. Gelişmiş analiz sayesinde kuruluşlar verilerin detayına giderek gelecekteki düzenler ve eğilimlerle ilgili tahminlerde bulunabilir, etkinlikleri ve davranışları tanımlayabilir ve işletmelerin verileriyle ilgili uygun soruları sormasına yardımcı olabilir.

Geçmişte verileri analiz etmek genellikle veri mühendisleri veya veri bilimcileri tarafından gerçekleştirilen zor ve karmaşık bir işlemdi. Günümüzde Power BI, veri analizini kolay erişilebilir duruma getirerek bu süreci basitleştirmektedir. Kullanıcılar doğrudan masaüstlerinden görselleri ve ölçümleri kullanarak verileri hakkında hızlıca içgörüler elde edebilir ve bu içgörüleri panolarda yayımlayarak başkalarının da bu bilgilere ulaşmasını sağlayabilir.

Bu özellik, Power BI’daki yapay zeka tümleştirmelerinin analiz sürecinizi bir üst düzeye taşıyabileceği başka bir alandır. Azure makine öğrenmesi tümleştirmeleri, bilişsel hizmetler ve yerleşik yapay zeka görselleri, verilerinizi ve analiz sürecinizi zenginleştirmenize yardımcı olabilir.

Yönetim

Power BI; raporlar, panolar, çalışma alanları ve veri kümeleri gibi birçok bileşenden oluşur. Veri analisti olarak bu Power BI varlıklarını yönetmek, raporlar ve panolar gibi öğelerin paylaşılmasını ve dağıtılmasını idare etmek ve Power BI varlıklarının güvenliğini sağlamak sizin sorumluluğunuzdadır.

Uygulamalar, içeriğiniz için değerli bir dağıtım yöntemi olabilir ve daha büyük kitleler için yönetim kolaylığı sağlayabilir. Ayrıca bu özellik sayesinde özel gezinti deneyimleri oluşturabilir ve raporlarınızı tamamlamak için kuruluşunuzdaki diğer varlıklara bağlantı ekleyebilirsiniz.

İçeriğinizi yönetmek, ekiplerle kişiler arasındaki işbirliğinin geliştirilmesine yardımcı olur. İçeriğinizin paylaşılması ve bulunması, doğru kişilerin aradıkları yanıtlara ulaşması açısından önemlidir. Öğelerin güvende olduğundan emin olmak da önemlidir. Doğru kişilerin erişim sahibi olduğundan ve verilerin doğru paydaşların ötesine geçmediğinden emin olmak istersiniz.

Doğru yönetim ayrıca kuruluşunuzdaki veri silolarının azaltılmasına da yardımcı olabilir. Verilerin yinelenmesi yönetim konusunda zorluk yaratabilir ve aynı kaynakların fazla kullanılması durumunda verilerde gecikme süresi yaşanabilir. Power BI, paylaşılan veri kümelerinin kullanılmasıyla veri silolarının azaltılmasına yardımcı olur ve hazırlayıp modellediğiniz verileri yeniden kullanmanızı sağlar. Önemli işletme verileri için bir veri kümesinin onaylı olarak işaretlenmesi ilgili verilere güvenilmesi konusunda yardımcı olabilir.

Power BI varlıklarının yönetilmesi, aynı çalışmaların tekrar tekrar yapılmasının önlenmesine ve veri güvenliğinin sağlanmasına yardımcı olur.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *