Data Insights Manager

الأدوار والمسؤوليات

عام: هذا الدور عبارة عن مزيج من العمل العملي "في العمل" والعمل التنفيذي "في العمل". لتحقيق النجاح، ستستمتع بالعمل بجد واجتهاد، وقيادة فريق والمساهمة في الاستراتيجية

تسليم المشروع: إدارة وتوحيد وإثبات صحة هيكل حالات العمل لتطوير المنتج، وعدد الموظفين، وموارد الهندسة، والميزانيات، والاستراتيجية العامة وتحديد الأولويات على خريطة الطريق

التجريب: تحديد النجاح وقياس/إثبات صحة التجارب والمساعدة في ترسيخ عقلية تجريبية داخل الفرق

التنبؤ والرؤى: تقديم وجهة نظر استخباراتية تجارية بقيادة الاقتصاد الكلي للمنظمة لمنع الفرص الضائعة، والتغلب على العقبات على جميع المستويات التنظيمية ودفع السلوكيات التجارية

التحليلات والتنبيهات: التحليل الكمي، واستخراج البيانات وعرض مقاييس الأعمال؛ تحديد المحركات وبناء إطار عمل اتصال شامل يعتمد على القيمة التجارية والجهد والإلحاح
تحسين العمليات: العمل مع جميع الفرق لتعزيز الكفاءات بين الإدارات وداخلها، وتحسين العمليات وإعطاء الأولوية لتحسينات النظام
إعداد التقارير: إنشاء لوحات معلومات وتقارير داخلية / خارجية وتقديم مجموعات بيانات رئيسية لتمكين جميع أعضاء الفريق من مراقبة الأداء بكفاءة وفعالية وإعطاء الأولوية لجهودهم
القيادة: قيادة فريق صغير من الخبراء لتقديم الوظائف المذكورة أعلاه والتحمس لتحدي توجيه أعضاء الفريق عبر فرق السلسلة والاتصال

ما ستحتاج إليه لتحقيق النجاح:

خبرة قيادية لا تقل عن 6 سنوات في التحليلات / علوم البيانات / الأفكار / الاستراتيجية
خبرة لا تقل عن 3 سنوات في قيادة فرق التحليلات أو العمليات أو المنتجات أو الفرق الفنية الأخرى
خبرة في مجال أدوات وبرامج تحليل البيانات وتصور البيانات مثل Excel أو SQL أو Tableau أو Python أو R أو ما شابه
معرفة قوية بالنمذجة الإحصائية والتعلم الآلي
خبرة قوية في العثور على أفكار البيانات وتقديم توصيات الأعمال للشركة
مُتواصل ممتاز مع متفوق مهارات الكتابة واللفظ والعرض والاتصال الشخصي
القدرة على أداء مهام متعددة وتحديد الأولويات وتنسيق الموارد
خبرة قوية في إدارة البرامج/المشاريع
درجة البكالوريوس في مجال الأعمال أو المواد الكمية (مثل علوم الكمبيوتر أو الرياضيات أو الهندسة أو العلوم أو الاقتصاد أو التمويل)
خبرة في صياغة القضايا الاستراتيجية والتفاوض مع كبار المسؤولين التنفيذيين - خبرة في قيادة مشاريع الاستشارات الاستراتيجية ميزة إضافية
إدارة الأفراد - سجل حافل بتطوير النجوم
القدرة والاستعداد لقيادة المشاريع بشكل مستقل والعمل بكفاءة لتقديم النتائج بسرعة وإشراك أصحاب المصلحة المعنيين طوال العملية

إنه أمر رائع إذا كان لديك:

درجة الماجستير في الإحصاء أو الاقتصاد أو الرياضيات أو تخصص مماثل
خبرة في إجراء تجارب اختبار A/B
خبرة في صناعة السفر / التجارة الإلكترونية / التكنولوجيا / الاستشارات

الملف الشخصي المرغوب للمرشح

جمع البيانات:

مصادر البيانات: يمكن أن تأتي البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر، مثل قواعد البيانات الداخلية وأنظمة إدارة علاقات العملاء ومنصات تحليلات الويب والاستطلاعات ووسائل التواصل الاجتماعي وأجهزة إنترنت الأشياء وموفري البيانات الخارجيين.
البيانات المنظمة وغير المنظمة: البيانات المنظمة منظمة للغاية (على سبيل المثال، الجداول في قواعد البيانات العلائقية)، في حين تتطلب البيانات غير المنظمة (على سبيل المثال، رسائل البريد الإلكتروني وملفات النصوص والصور) تقنيات تحليل أكثر تعقيدًا.
تنظيف البيانات وإعدادها:

قبل التحليل، يجب تنظيف البيانات لضمان الدقة والاتساق. يتضمن ذلك التعامل مع القيم المفقودة وإزالة التكرارات وتطبيع تنسيقات البيانات.
غالبًا ما يتضمن إعداد البيانات تجميع أو تحويل أو دمج مصادر بيانات متعددة لإنشاء مجموعة بيانات موحدة للتحليل.
تحليل البيانات:

التحليل الوصفي: يتضمن تلخيص البيانات التاريخية لفهم الاتجاهات والأنماط. على سبيل المثال، تحليل بيانات المبيعات من العام الماضي لتحديد اتجاهات النمو أو الاختلافات الموسمية.
التحليل التشخيصي: الغوص بشكل أعمق في البيانات لفهم السبب وراء الاتجاه أو الشذوذ. يجيب على أسئلة مثل "لماذا انخفضت المبيعات في الربع الماضي؟"

التحليلات التنبؤية: تستخدم النماذج الإحصائية والتعلم الآلي للتنبؤ بالاتجاهات أو السلوكيات المستقبلية بناءً على البيانات التاريخية. على سبيل المثال، التنبؤ بطلب العملاء أو عائدات المبيعات.

التحليلات الوصفية: توصي بالإجراءات بناءً على تحليل البيانات. إنها تتجاوز التنبؤ لتقترح أفضل مسار عمل لتحسين النتائج. على سبيل المثال، التوصية بمستويات المخزون أو استراتيجيات التسويق بناءً على توقعات الطلب.

التصور المرئي للبيانات:

تساعد أدوات التصور المرئي مثل Tableau وPower BI وQlikView في تقديم رؤى البيانات بتنسيق سهل الهضم، مثل المخططات والرسوم البيانية ولوحات المعلومات والخرائط الحرارية.

يساعد التصور المرئي الفعال للبيانات أصحاب المصلحة على فهم الرؤى الرئيسية بسرعة واتخاذ قرارات مستنيرة.

تقنيات التحليلات المتقدمة:

التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي: تستخدم لبناء نماذج يمكنها اكتشاف الأنماط تلقائيًا في البيانات وتصنيف البيانات وإجراء التنبؤات. يمكن لهذه التقنيات التعامل مع كميات كبيرة من البيانات والتكيف مع البيانات الجديدة عند توفرها.
تحليلات النصوص: تتضمن استخراج الأفكار من البيانات النصية غير المنظمة (على سبيل المثال، منشورات وسائل التواصل الاجتماعي، ومراجعات العملاء، وسجلات الدردشة). تتضمن التقنيات تحليل المشاعر ونمذجة الموضوعات.
تحليلات البيانات الضخمة: تتعامل مع كميات هائلة من البيانات التي لا تستطيع أدوات التحليلات التقليدية معالجتها بكفاءة. تُستخدم أدوات مثل Hadoop وSpark وGoogle BigQuery لإدارة وتحليل مجموعات البيانات الكبيرة.

المقاييس الرئيسية ومؤشرات الأداء الرئيسية:

تتبع الشركات مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) لقياس نجاح منتجاتها وخدماتها واستراتيجياتها. تشمل أمثلة مؤشرات الأداء الرئيسية معدل الاحتفاظ بالعملاء ومعدل التحويل ونمو الإيرادات ودرجة صافي المروج (NPS) وحصة السوق.

يعد تحديد مؤشرات الأداء الرئيسية الصحيحة أمرًا بالغ الأهمية لمواءمة رؤى البيانات مع أهداف المنظمة.

مهارات تحليلات البيانات والرؤى

المهارات الفنية:

أدوات تحليل البيانات: الكفاءة في أدوات مثل SQL وExcel وPython وR لتحليل مجموعات البيانات ومعالجتها.
تصور البيانات: الخبرة في منصات التصور مثل Tableau وPower BI وGoogle Data Studio لتوصيل رؤى البيانات بصريًا.
التحليل الإحصائي: معرفة الأساليب والتقنيات الإحصائية مثل اختبار الفرضيات وتحليل الانحدار والتنبؤ بالسلاسل الزمنية.
التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي: الإلمام بخوارزميات وأطر التعلم الآلي (على سبيل المثال، scikit-learn وTensorFlow وKeras) لبناء نماذج تنبؤية.
تقنيات البيانات الضخمة: الإلمام بمنصات مثل Hadoop أو Spark أو AWS لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة.
المهارات التجارية والتحليلية:

حل المشكلات: القدرة على التعامل مع مشاكل الأعمال المعقدة وتقسيمها إلى مهام تحليلية قابلة للإدارة.
تفسير البيانات: القدرة على تفسير نتائج تحليل البيانات وترجمتها إلى رؤى قابلة للتنفيذ تعمل على دفع نتائج الأعمال.
التفكير الاستراتيجي: فهم كيفية توافق رؤى البيانات مع أهداف العمل ودعمها، واستخدام هذه المعرفة لتقديم المشورة لأصحاب المصلحة بشأن القرارات.
التواصل: القدرة على توصيل رؤى البيانات المعقدة بوضوح إلى أصحاب المصلحة غير الفنيين من خلال التقارير والعروض التقديمية والمناقشات.