محلل البيانات

الأدوار والمسؤوليات

محلل البيانات مسؤول عن جمع ومعالجة وتحليل وتفسير مجموعات البيانات الكبيرة لمساعدة المؤسسات على اتخاذ قرارات مستنيرة. هذا الدور محوري في تحويل البيانات الخام إلى رؤى قابلة للتنفيذ، مع التركيز غالبًا على تحديد الأنماط والاتجاهات والمقاييس الرئيسية التي تدعم استراتيجيات العمل والعمليات والنمو. يستخدم محللو البيانات مجموعة من الأساليب الإحصائية وتقنيات تصور البيانات والأدوات التحليلية لمعالجة البيانات وتوصيل نتائجهم بشكل فعال.

فيما يلي تفصيل مفصل للمهارات والمسؤوليات والمؤهلات الأساسية المطلوبة عادةً لمحلل البيانات:

المهارات الأساسية لمحلل البيانات
جمع البيانات وتنظيفها:

استخراج البيانات: استخراج البيانات من مصادر مختلفة، مثل قواعد البيانات وجداول البيانات وواجهات برمجة التطبيقات وكشط الويب.
تنظيف البيانات: إزالة الأخطاء والتكرارات والتناقضات في البيانات لضمان مجموعات بيانات عالية الجودة وقابلة للاستخدام.
المهارات الإحصائية والتحليلية:

التحليل الإحصائي: الكفاءة في إجراء التحليل الإحصائي لتحديد الأنماط والارتباطات والاتجاهات في البيانات.
نمذجة البيانات: إنشاء نماذج للتنبؤ بالاتجاهات والسلوكيات المستقبلية باستخدام البيانات التاريخية.
إدارة قواعد البيانات وSQL:

SQL (لغة الاستعلامات المنظمة): الكفاءة في الاستعلام عن قواعد البيانات العلائقية (على سبيل المثال، MySQL وPostgreSQL وSQL Server) لاستخراج البيانات ومعالجتها.
إدارة قواعد البيانات: فهم كيفية عمل قواعد البيانات والقدرة على إدارتها وتنظيمها وتحسينها للاستعلام بكفاءة.
تصور البيانات:

أدوات تصور البيانات: إنشاء تمثيلات مرئية واضحة وفعالة للبيانات باستخدام أدوات مثل Tableau أو Power BI أو Google Data Studio.
المخططات والرسوم البيانية: تصميم المخططات والرسوم البيانية ولوحات المعلومات لتقديم رؤى البيانات بطريقة جذابة بصريًا وسهلة الفهم.
إدارة Excel وجداول البيانات:

الخبرة في استخدام Excel لتحليل البيانات، بما في ذلك جداول البيانات المحورية وVLOOKUP والماكرو والصيغ المتقدمة.
التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة وإجراء الحسابات المعقدة في Excel بكفاءة.

مهارات البرمجة:

Python أو R: معرفة لغات البرمجة مثل Python أو R لإجراء معالجة البيانات والتحليل الإحصائي وأتمتة مهام معالجة البيانات.
Pandas وNumPy (Python) وdplyr (R): مكتبات لتحليل البيانات في Python وR، تُستخدم لمعالجة البيانات والتجميع والتحليل الإحصائي.
الذكاء التجاري:

القدرة على فهم العمليات التجارية وترجمة رؤى البيانات إلى توصيات قابلة للتنفيذ تتوافق مع أهداف العمل.
معرفة مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) والمقاييس ذات الصلة بالصناعة أو القسم.
حل المشكلات والتفكير النقدي:

القدرة على التعامل مع تحديات تحليل البيانات بعقلية منطقية وتحليلية لكشف الرؤى.
تطوير حلول لمعالجة مشاكل الأعمال المحددة بناءً على نتائج البيانات.
مهارات الاتصال والعرض:

مهارات اتصال كتابية وشفوية قوية لتقديم نتائج البيانات لأصحاب المصلحة غير الفنيين.
القدرة على شرح رؤى البيانات المعقدة بعبارات بسيطة ومفهومة لصناع القرار.

المهارات الشخصية
الاهتمام بالتفاصيل:

ضمان الدقة في تحليل البيانات، وخاصة عند التعامل مع مجموعات بيانات كبيرة، لتجنب الأخطاء وضمان رؤى موثوقة.

التحقق بدقة من البيانات بحثًا عن التناقضات والقيم المفقودة والقيم المتطرفة.

إدارة الوقت:

إدارة المهام والمواعيد النهائية المتعددة بشكل فعال، وموازنة الحاجة إلى التحليل الشامل مع الحاجة إلى إعداد التقارير في الوقت المناسب.

إعطاء الأولوية للمهام بناءً على احتياجات العمل وإلحاح طلبات البيانات.

التعاون والعمل الجماعي:

العمل بشكل وثيق مع فرق أخرى، مثل التسويق والتمويل والمنتجات والعمليات، لجمع البيانات وتقديم الرؤى.

التعاون مع كبار المحللين أو المديرين لتحسين تقنيات أو مناهج التحليل.

الفضول والتعلم المستمر:

فضول طبيعي لفهم كيف يمكن للبيانات أن تدفع عملية اتخاذ القرار بشكل أفضل وتحسين العمليات.

البقاء على اطلاع بأحدث تقنيات وأدوات تحليل البيانات واتجاهات الصناعة لتحسين مجموعة مهاراتك باستمرار.

الملف الشخصي المرغوب للمرشح

البحث: تجربة الإعلانات النصية والعطاءات وهياكل الحملات على Google وBing وBaidu وNaver ومحركات البحث الأخرى. التكيف مع ميزات المنتج الجديدة وطرح التغييرات من الاختبارات الناجحة
العرض: اختبار وتحليل وتحسين الحملات على Facebook وTwitter وInstagram وغيرها
النمذجة: تحليل الكميات الهائلة من البيانات الناتجة عن التجارب، وتطوير النماذج التي يمكننا استخدامها للتحسين، وبناء لوحات معلومات لمديري الحسابات

ما ستحتاج إليه لتحقيق النجاح:

درجة البكالوريوس أو أعلى من جامعة مرموقة في موضوع كمي (علوم الكمبيوتر أو الرياضيات أو الهندسة أو الإحصاء أو العلوم)
القدرة على التواصل بطلاقة باللغة الإنجليزية
التعرض لحزمة واحدة أو أكثر من حزم تحليل البيانات أو قواعد البيانات، على سبيل المثال، SAS وR وSPSS وPython وVBA وSQL وTableau
مهارات التفكير العددي الجيدة
إتقان Excel
الفضول الفكري والمهارات التحليلية