Люди, работающие в сфере данных, возможно, часто слышали термин «панель управления»!
Буквальное значение этого термина,
«графическое изложение различной важной информации,
обычно используется, чтобы дать обзор бизнеса”
Ну, это типичное значение приборной панели. Но мы можем назвать это самой важной частью, созданной с помощью инструмента, который дает представление о данных внизу в виде красочных диаграмм и графиков.
Инструментальные панели обычно предоставляют заинтересованным сторонам общий обзор данных для принятия более эффективных решений.
В мире данных аналитики данных — это люди, которые обычно создают эти информационные панели после обработки чисел и придания им формы диаграммы/графика, описывающей сводку данных.
Но, кажется, что в гонке по созданию информационных панелей из данных аналитики данных упускают ключевой момент, а именно «Проблему», которая решается с помощью этой информационной панели!
Обычно аналитика данных требуется всякий раз, когда есть проблема, которую необходимо решить, или решение, которое необходимо принять на основе данных, которые в противном случае кажутся немного трудными для продолжения, поскольку нет подтверждающих фактических данных или достоверности.
Многие профили вакансий называются «аналитик данных», но повседневные задачи включают создание информационных панелей из демонстрационного отчета / информационной панели в Excel, предоставленных заинтересованными сторонами! Где простое усилие, которое должен приложить аналитик данных, состоит в том, чтобы воспроизвести ту же панель инструментов в инструменте BI, определить некоторые меры и иметь сквозное соединение с базой данных, вот и все.
Иногда у аналитика данных нет понимания бизнеса/данных, все внимание смещается на правильное установление связей и представление графиков и диаграмм в соответствии с запросами заинтересованных сторон.
С одной стороны, это кажется правильным, поскольку аналитик данных не может принимать решения, но незнание данных препятствует росту аналитика данных!
Тогда на чем должен сосредоточиться аналитик данных, чтобы максимально эффективно учиться?
- Фокус на показателях
Заинтересованные стороны всегда будут выдвигать запросы на панель мониторинга и незначительные изменения, но аналитик данных должен сосредоточиться на ключевых показателях и их понимании, которые также позволяют получить представление о бизнесе.
2. Рассказывание историй
Конечная цель аналитика данных — помочь заинтересованным сторонам принимать более правильные решения, как обсуждалось выше, но это возможно только тогда, когда данные рассказывают убедительную историю. Если вы не можете представить историю вместе с приборной панелью, вы теряете возможность быть аналитиком.
3. Решение проблем
Начните с проблемы, поговорите с заинтересованными сторонами, если это возможно, и спросите их о причинах создания информационной панели. Чем лучше вы понимаете их проблему или предчувствие проблемы, тем лучше вы сможете предоставить им ключевые показатели и помочь в решении проблемы.
Поддержание дисциплины в соответствии с упомянутыми выше пунктами также может открыть двери для применения «Науки о данных» к тому же набору данных.
Как только вы начнете хорошо понимать данные и проблемы, разработка варианта использования машинного обучения и ИИ станет очень удобной.
Но первый шаг к этому — поднять бизнес-понимание и понимание данных на высший уровень, прежде чем создавать информационные панели и отчеты!
