O que é um relatório de data analyst?
Um relatório de data analyst é um documento que consolida dados de várias fontes (por exemplo, bancos de dados SQL, Excel, Google Analytics) para rastrear e exibir indicadores-chave de desempenho (KPIs) (por exemplo, precisão dos dados, tempo de processamento, taxas de erro), permitindo que os analistas monitorem a qualidade e o desempenho dos dados e criem apresentações para stakeholders e executivos.
Relatórios de data analyst são geralmente criados usando ferramentas flexíveis como Google Looker Studio, Power BI, Google Sheets ou soluções específicas de plataforma para permitir alta personalização e integração de múltiplas fontes de dados.
O que incluir em um relatório de data analyst?
Um relatório de data analyst acionável equilibra contexto e especificidade com base no público (executivos, gerentes e analistas) e seus casos de uso.
Relatórios executivos de data analyst
Relatórios executivos para CIOs, CTOs e stakeholders mostram o impacto dos dados nas decisões de negócios. Revisados semanalmente, mensalmente ou trimestralmente, eles incluem:
- Análise de qualidade de dados: por fonte, usando verificações de validação e rastreamento de erros.
- Eficiência do processamento de dados: tempo de processamento, utilização de recursos e rendimento.
- Análise de tendências: padrões e anomalias nos dados ao longo do tempo.
- Adicionar texto para contexto adicional para traduzir métricas para públicos não técnicos. Apresentar em apresentações de slides e relatórios simplificados do Looker Studio.
Relatórios de gerentes de dados
Relatórios de gerentes têm visões interdepartamentais com detalhamentos para ver o desempenho por equipe, projeto, fonte de dados e estágio do processo. Eles ajudam a alinhar equipes, definir estratégias e incluem:
- Relatório interdepartamental: qualidade geral dos dados e eficiência do processamento entre departamentos.
- Acompanhamento de metas: comparar o desempenho atual com os objetivos.
- Auditorias para priorização e identificação de problemas
- Análise de fontes de dados para integração e otimização.
- Processos de limpeza e transformação de dados
Relatórios operacionais de data analyst
Relatórios operacionais para analistas e engenheiros de dados têm KPIs granulares e personalizáveis para resolver problemas técnicos. Monitorados por hora, diariamente ou semanalmente, eles cobrem:
- Ingestão de dados: fluxo de dados, latência e taxas de erro.
- Transformação de dados: tempo de processamento, precisão e eficiência.
- Armazenamento de dados: capacidade, uso e tempos de recuperação.
- Visualização de dados: desempenho do relatório, user engagement e feedback.
Relatórios operacionais de data analyst são altamente personalizados, construídos em ferramentas flexíveis como Google Sheets ou Looker Studio para permitir limpeza, combinação, anotações e integração de múltiplas fontes.
Como construir um relatório de data analyst?
Para construir um relatório de data analyst, conecte suas fontes de dados, escolha um template no Looker Studio ou Sheets, construa suas queries selecionando métricas e dimensões, escolha gráficos para visualizar seus dados, personalize o relatório, projete e compartilhe via link, PDF ou e-mail.
Aqui está o detalhamento:
Conectar fontes de dados
Defina e conecte as fontes de dados para trazer ao seu relatório. Fontes comuns são bancos de dados SQL, arquivos Excel, Google Analytics para dados da web, sistemas CRM para dados de clientes e armazenamento em nuvem para grandes conjuntos de dados.
Para conectar suas fontes de dados, vá para portermetrics.com, escolha as fontes de dados para trazer ao seu relatório.
Você pode seguir estes tutoriais sobre como conectar seus dados:
Escolher um template
Escolha entre dezenas de templates de relatórios de data analyst no Google Sheets ou Looker Studio, projetados para casos de uso como monitoramento de qualidade de dados, eficiência de processamento e análise de tendências.
Aprenda a copiar templates do Looker Studio.
Embora os templates sejam o ponto de partida. Torne-os específicos para o seu negócio ou agência. Mapeie suas métricas específicas, especialmente transformações de dados personalizadas, dados de contato de CRM e todos os campos e métricas que você define como "indicadores-chave" e "métricas de desempenho".
Dependendo da sua ferramenta de relatório—Google Sheets ou Google Looker Studio, escolha qualquer um dos dezenas de templates criados por nossa equipe e clientes para resolver seus casos de uso de análise de dados, como monitoramento de qualidade de dados, eficiência de processamento e análise de tendências.
Selecionar métricas, dimensões e gráficos
Uma vez que seu template de relatório esteja baixado, você pode 1) modificá-lo ou 2) criar uma página em branco para construí-lo do zero. Seja qual for o caso, configurar uma query sempre segue estes passos:
- Selecione a fonte de dados e a conta conectada a ela
- Escolha métricas (por exemplo, precisão dos dados, tempo de processamento, taxas de erro, etc.).
- Escolha detalhamentos para segmentar seus dados (por exemplo, por data, fonte de dados, estágio do processo, etc.)
Você pode seguir estes tutoriais sobre como adicionar dados aos seus relatórios
Design
Para tornar seus relatórios de data analyst verdadeiramente white-label, você pode adicionar logotipos, cores, fontes e estilos para espelhar sua marca.
Siga estes tutoriais para projetar seus relatórios de data analyst:
Compartilhar
Compartilhe seus relatórios de data analyst via links, PDF, agende e-mails e controle permissões.
KPIs para incluir em um relatório de data analyst?
Relatórios de data analyst devem incluir uma mistura de métricas de qualidade de dados, eficiência de processamento, análise de tendências e utilização de recursos e KPIs para entender completamente o desempenho dos processos de dados em relação aos objetivos de negócios. Eles incluem:
KPIs de qualidade de dados medem a precisão e confiabilidade dos dados:
- Métricas de precisão: taxas de erro, verificações de validação, consistência dos dados
- Métricas de completude: valores ausentes, cobertura de dados, atualidade dos dados
- Métricas de pontualidade: latência de dados, tempo de processamento, frequência de atualização
KPIs de eficiência comparam suas saídas de processamento de dados com o custo, incluindo:
- Tempo de processamento: tempo médio de processamento por conjunto de dados
- Utilização de recursos: uso de CPU, memória e armazenamento
- Custo: despesas operacionais, alocação de recursos
KPIs de efetividade comparam a entrada com a saída de uma etapa de dados para outra
- Transformação de dados: taxa de sucesso de transformação
- Integração de dados: taxa de sucesso de integração
- Visualização de dados: user engagement, feedback
KPIs de recursos e custos mostram o impacto final dos seus processos de dados:
- Uso de recursos: tempo de atividade do servidor, alocação de recursos
- Custo: despesas operacionais, alocação de recursos
- Eficiência: ROI, economia de custos
- Efetividade: impacto de decisões baseadas em dados
Para analisar esses KPIs de dados, segmente-os por:
- Fonte de dados: interna, externa, estruturada vs não estruturada
- Tempo: Por hora, diário, semanal, mensal
- Estágio do processo: ingestão, transformação, armazenamento
- Negócio: departamento, projeto, região
- Tipo de dados: numérico, categórico, texto, imagem
- Visualização: gráficos, tabelas
