محللو البيانات: الخرافات مقابل الحقائق

نظرًا لأن تحليلات البيانات بدأت تصبح أكثر ارتباطًا بالعمليات اليومية لأي مؤسسة ، فقد ارتفعت الوظائف الشاغرة لمحللي البيانات المهرة أيضًا. اليوم ، تبحث جميع المؤسسات التي تتعامل مع البيانات الضخمة عمليًا عن محللي بيانات ماهرين طوال الوقت تقريبًا. ومع ذلك ، مع تنامي الحاجة ، نمت كذلك الأساطير المرتبطة بها.
مثل ، على سبيل المثال ، يخلط الناس بين تحليلات البيانات والرياضيات - ضحكه بصوت مرتفع بالنسبة لهم. القليل يعرفون ، هيه!
تظهر معظم هذه الأساطير لأن الناس ليسوا على دراية بالمجالات المختلفة المشاركة في علم البيانات وغالبًا ما ينتهي بهم الأمر إلى الخلط بين أحدهما والآخر. لذا ، قبل أن نبدأ في كسر الأساطير السائدة ، دعنا نتحدث أولاً قليلاً عن محللي البيانات ونرى كيف يختلفون عن علماء البيانات.

يشبه دور محلل البيانات دور عالم البيانات في الغالب. الاختلاف الوحيد هو أن عالم البيانات يأتي إلى الصورة عندما يتجاوز حجم بيانات المنظمة وسرعتها مستوى معينًا يتطلب مهارات أكثر قوة للفرز عبر بحر متدفق من البيانات غير المنظمة (البيانات الكبيرة) لتحديد الأسئلة واستخراج المعلومات الهامة.
ومن ثم ، فإن المهام اليومية لمحللي البيانات تشبه إلى حد ما مهام عالم البيانات - فقط على نطاق أصغر نسبيًا. لنلقِ نظرة على المسؤوليات المهمة التي تحيط بمحلل البيانات:

جمع البيانات وإنشاء البنية التحتية

الجانب الأكثر تقنية لوظيفة محلل البيانات هو جمع البيانات ذات الصلة بشكل صحيح. غالبًا ما ينطوي جمع البيانات على تعاونهم مع مطوري الويب أو مطوري التطبيقات لتحسين عملية جمع البيانات. تتمثل إحدى الوظائف الحاسمة لمحلل البيانات في تبسيط عملية جمع البيانات وتطوير إجراءات مؤتمتة وقابلة لإعادة الاستخدام. يحتفظ المحللون بمجموعة من البرامج والأدوات المتخصصة في مجموعة أدواتهم لمساعدتهم على تحقيق ذلك.

أنماط الإكتشاف

بمجرد توفر البيانات ذات الصلة ، يهدف المحلل الآن إلى اشتقاق الاتجاهات والأنماط من كومة البيانات. يعرف محللو البيانات الناجحون دائمًا كيفية إنشاء سرد بالبيانات ، ويعتبر اكتشاف الأنماط إحدى الطرق للبدء بها. لفهم البيانات بشكل أفضل ، يحتاج المحلل أولاً إلى ملاحظة الأنماط الأساسية في البيانات.
من هو عالم البيانات ومحلل البيانات ومهندس البيانات؟

إنتاج التقارير

تحتاج الاتجاهات والأنماط الموجودة في الخطوة 2 إلى إبلاغ باقي أعضاء الفريق. لذلك ، يجب على المحلل إنشاء التقارير والاحتفاظ بها - سواء الداخلية أو التي تواجه العميل. تزود هذه التقارير الإدارة في النهاية بالرؤى حول الاتجاهات الجديدة بالإضافة إلى مجالات التحسين للمؤسسة. يجب أن يفهم صانع القرار التالي التقارير ، لذلك من الضروري أن ينسج المحللون قصة حول تقريره - حتى يسهل فهمها وتحليلها.

التعاون مع الآخرين

على الرغم من أن كلمة "محلل" قد تجعلك تفكر في شخص يعمل بمعزل عن بقية الشركة ، إلا أن هذا بعيد كل البعد عن الحقيقة. كونهم مسؤولين عن فهم البيانات ونقل النتائج إلى أصحاب المصلحة ، فإن محللي البيانات هؤلاء مسؤولون أيضًا عن العمل بالتعاون الوثيق مع بقية الفرق. من وحدة الأعمال لفهم متطلبات العمل إلى فريق التكنولوجيا لمراقبة نوع البيانات التي يتم جمعها ، لا يوجد مجال واحد يخلو من خبرة محلل البيانات.
أهم 4 أدوار لتحليل البيانات يجب البحث عنها

دعنا نتخذ خطوة للأمام وكسر بعض الخرافات التي تدور حول حياة محلل البيانات:

الخروج: راتب محلل البيانات في الهند

الخرافة الأولى: محللو البيانات هم أساتذة الرياضيات.

قد يكون هذا صحيحًا في وقت ما ، ولكن الآن مع دخول أدوات أكثر تعقيدًا إلى السوق ، هناك فرص أكثر من أي وقت مضى للأشخاص الذين ليس لديهم خلفية في الرياضيات للتعرف على التحليلات.
هناك العديد من أدوات التحليل لمساعدتك على البدء. يمكن لهذه الأدوات أن تجعل الحصول على البيانات أكثر راحة بالنسبة لك ، مما يتركك مع العمل الثقيل لتحليلات البيانات. علاوة على ذلك ، هناك أيضًا العديد من الموارد التي يمكن أن تعلمك فن تحليلات البيانات. كل هذا يتطلب عقلية منطقية وليس خبرة في الرياضيات.

الخرافة الثانية: التحليلات تستغرق الكثير من الوقت.

تختار معظم المؤسسات تحليلات البيانات معتقدًا أن الأمر سيستغرق الكثير من الوقت وسيترك لها القليل من الوقت للقيام بالعمل الفعلي. ومع ذلك ، هذا نادرًا ما يحدث. بمجرد تحديد المقاييس ، يجب أن تراقبها ، وكيفية تتبعها في أدواتك ، فمن السهل جدًا قياس هذه المقاييس. ستعرف على وجه التحديد مكان سحبها وكيفية إجراء تغييرات على عملياتك بناءً على تلك المقاييس.
على الرغم من أنك عندما تحاول الإجابة عن سؤال جديد ، فقد تجد أن تحليل بياناتك قد يستغرق بعض الوقت. ومع ذلك ، ستظل أقل بكثير مما توقعته.
أهم 4 مهارات في تحليل البيانات تحتاجها لتصبح خبيرًا!

الخرافة رقم 3: لن يخبرك برنامج Analytics بأي شيء لا تعرفه بالفعل.

فقط لأنك تعتقد أنه يمكنك تخمين مصير حملتك يعني أنها صحيحة بالضرورة. في كل مرة تقوم مؤسستك بتشغيل أي حملة ، يقوم محلل البيانات بتحليل نوع المحتوى والقنوات التي تعمل بشكل جيد. قد تختلف معدلات التحويل في التسويق عبر البريد الإلكتروني عن التسويق عبر وسائل التواصل الاجتماعي. تختلف هذه المقاييس من حملة إلى أخرى ، والطريقة الوحيدة للتأكد من مصير أي حملة هي الجلوس وقياس المقاييس.

الخرافة الرابعة: شركتك ليست كبيرة بما يكفي لتحتاج إلى أي تحليلات.

يمكن لأي شركة ، مهما كانت كبيرة أو صغيرة ، إصلاح عملياتها باستخدام تحليلات البيانات. خاصة بالنسبة للمؤسسات الصغيرة ، يمكن أن تكون تحليلات البيانات مفيدة للغاية لفهم كيفية النمو - ومعرفة ما إذا كنت تنمو في الاتجاه المطلوب. كما أنه يساعدك على تتبع معدلات التحويل من زائر إلى عميل ومعدلات تحويل العملاء المحتملين ؛ مما يساعد في فهم ما إذا كانت هناك منطقة في مسار التحويل لا تعمل ويساعدك على تحديد ما يجب التركيز عليه. سيتيح لك تتبع أداء مؤسستك على قنوات التواصل الاجتماعي المختلفة أيضًا معرفة القنوات / الحملات الترويجية التي تناسبك.
إذا كانت ميزانيتك محدودة ، دعنا نخبرك أنك لست بحاجة إلى أدوات باهظة الثمن للبدء. إن استخدام جدول بيانات Google أو Excel لتتبع تقدمك سيعمل أيضًا بسلاسة.

الخرافة الخامسة: يجب أن تقدم تقريرًا عن كل مقياس.

حسنًا ، هذا الأمر متروك لك تمامًا. إذا أردت ، يمكنك قضاء 100٪ من وقتك في إعداد التقارير عن كل مقياس يمكنك العثور عليه. هناك كمية لا حصر لها من البيانات ، ويمكنك الاستمرار في إنشاء مقاييس للتحليل - ستأخذك إلى حلقة لا نهائية.
ومع ذلك ، هذا ليس كيف تسير الأمور في الواقع. قبل إجراء أي تحليل ، يجلس المحلل أولاً مع فرق العمل لفهم المتطلبات الدقيقة التي تساعد في تحديد المقاييس المهمة للمهمة المطروحة. لا يحتاجون إلى الإبلاغ عن كل مقياس ، لكنهم بحاجة إلى معرفة المقاييس الأساسية لقياس بيان مشكلة معين.
كيف يمكنك الانتقال إلى تحليلات البيانات؟

تعلم دورات علوم البيانات من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.