محلل البيانات

الأدوار والمسؤوليات

من نبحث عنه؟

القدرة على اكتشاف الأفكار وتقديم التوصيات باستخدام تقنيات إحصائية سليمة

معرفة قوية بلغات البرمجة، مع التركيز على التعلم الآلي والتحليلات المتقدمة (SQL/R/Python)

قادرون على المبادرة والمبادرة وقادرون على توصيل الأفكار المعقدة بطريقة واضحة وفعالة

مهارات تنظيمية ممتازة؛ القدرة على تحديد أولويات عبء العمل مع القدرة على التكيف والتعامل بشكل جيد تحت الضغط وتلبية المواعيد النهائية الضيقة

إجادة اللغة الإنجليزية. ستكون الكفاءة في اللغة العربية ميزة إضافية

القدرة والاستعداد للسفر

المؤهلات

شغف بالبيانات والتحليلات والتكنولوجيا

درجة البكالوريوس على الأقل أو أعلى في التسويق أو الاقتصاد أو الرياضيات أو التخصص الفني

فهم تقني لكيفية نشر التحليلات الرقمية وحلول إدارة العلامات

القدرة على إكمال نشر العلامات المعقدة داخل أدوات مثل Dynamic Tag Manager وGoogle Tag Manager

معرفة تحليلات الويب وحلول إدارة العلامات والاختلافات بين المزودين (على سبيل المثال: Adobe وGoogle وTealium وEnsighten وما إلى ذلك)

عرض البيانات: عرض النتائج بوضوح لأصحاب المصلحة، سواء من خلال التقارير المكتوبة أو العروض التقديمية أو الاجتماعات.

التعاون بين الأقسام: التواصل بشكل فعال مع الفرق متعددة الوظائف مثل التسويق والتمويل والعمليات لفهم احتياجات البيانات ودعم اتخاذ القرار.

رواية القصص بالبيانات: استخدام البيانات لسرد قصة مقنعة، وترجمة رؤى البيانات المعقدة إلى آثار تجارية واضحة.

معرفة قوية بتقنيات وعمليات تكامل البيانات (مطابقة البيانات والبائعين الرئيسيين ودمج البيانات والشركاء الرئيسيين وما إلى ذلك)

الملف الشخصي المرغوب للمرشح

1. جمع البيانات وإدارتها
جمع البيانات: جمع البيانات من مصادر مختلفة، مثل قواعد البيانات وجداول البيانات وواجهات برمجة التطبيقات ومجموعات البيانات الخارجية.
تنظيف البيانات: تنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا من خلال التعامل مع القيم المفقودة وتصحيح التناقضات وضمان جودة البيانات.
تخزين البيانات وإدارتها: تنظيم وتخزين البيانات بكفاءة، وضمان سهولة الوصول إليها وتصنيفها بشكل مناسب للتحليل.
2. التحليل الإحصائي والتفسير
الأساليب الإحصائية: تطبيق الأساليب الإحصائية (مثل المتوسط ​​والوسيط والانحراف المعياري وتحليل الانحدار) لتحليل مجموعات البيانات وتحديد الأنماط أو الاتجاهات.
اختبار الفرضيات: إجراء اختبار الفرضيات للتحقق من صحة الافتراضات واستخلاص استنتاجات حول البيانات.
نمذجة البيانات: بناء نماذج إحصائية أو نماذج التعلم الآلي للتنبؤ بالاتجاهات أو النتائج (مثل نماذج الانحدار ونماذج التصنيف).
3. تصور البيانات
أدوات التصور: استخدام أدوات مثل Tableau أو Power BI أو Matplotlib أو ggplot2 (لـ Python/R) لإنشاء مخططات ورسوم بيانية ولوحات معلومات مفيدة.
إنشاء التقارير: إنشاء تقارير ولوحات معلومات مرئية تنقل رؤى معقدة بتنسيق يمكن فهمه بسهولة لأصحاب المصلحة.
سرد القصص باستخدام البيانات: تقديم نتائج البيانات بتنسيق سردي، وتوفير السياق، وشرح تأثير رؤى البيانات على العمل.
4. إدارة قواعد البيانات والاستعلامات
إتقان SQL: كتابة استعلامات SQL وتحسينها لاستخراج البيانات من قواعد البيانات العلائقية (على سبيل المثال، MySQL وPostgreSQL وSQL Server).
قواعد بيانات NoSQL: فهم قواعد البيانات غير العلائقية والعمل معها (على سبيل المثال، MongoDB وCassandra) عند التعامل مع البيانات غير المنظمة.
مستودعات البيانات: الإلمام بمفاهيم مستودعات البيانات، بما في ذلك تصميم وإدارة قواعد البيانات واسعة النطاق للتخزين طويل الأجل.
5. تنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا
تطبيع البيانات: التأكد من أن البيانات بتنسيق ثابت، وتطبيع القيم، وتحويل البيانات حسب الحاجة للتحليل.

التحقق من صحة البيانات: التحقق من صحة البيانات من خلال التحقق من الأخطاء والمراجع المتبادلة للبيانات من مصادر متعددة.

التعامل مع القيم المتطرفة: تحديد القيم المتطرفة أو الشذوذ في البيانات والتعامل معها والتي قد تؤدي إلى تحريف التحليل.

6. المهارات الفنية

لغات البرمجة: الكفاءة في لغات البرمجة مثل Python أو R لمعالجة البيانات وإجراء التحليل وتنفيذ النماذج.

مكتبات تحليل البيانات: الإلمام بمكتبات معالجة البيانات وتحليلها مثل Pandas وNumPy وSciPy (Python) أو dplyr وggplot2 (R).

أدوات الأتمتة: معرفة أدوات الأتمتة والتقنيات لتبسيط المهام المتكررة، مثل جمع البيانات أو إنشاء التقارير.
7. البراعة التجارية والمعرفة بالمجال
فهم متطلبات العمل: التعاون مع أصحاب المصلحة في العمل لفهم احتياجاتهم من البيانات وتقديم رؤى ذات صلة تدفع عملية اتخاذ القرار.
مراقبة مؤشرات الأداء الرئيسية: مراقبة وتحليل مؤشرات الأداء الرئيسية للشركة أو القسم لتحديد مجالات التحسين.
الخبرة في المجال: فهم الصناعة أو المجال الذي تعمل فيه المنظمة، حتى تتمكن من وضع البيانات في سياقها وتقديم توصيات ذات صلة.
8. سلامة البيانات والأمان
حوكمة البيانات: التأكد من أن عملية تحليل البيانات تتبع سياسات وممارسات حوكمة البيانات المعمول بها، بما في ذلك لوائح خصوصية البيانات (على سبيل المثال، GDPR وCCPA).
ممارسات الأمان: تنفيذ تدابير أمنية لحماية البيانات الحساسة، وخاصة عند التعامل مع بيانات العملاء أو البيانات المالية.
التعامل الأخلاقي مع البيانات: التأكد من إجراء تحليل البيانات بشكل أخلاقي، مع احترام الخصوصية والسرية.