محلل بيانات

المسؤوليات:

جمع البيانات: جمع وتصنيف البيانات من مصادر داخلية وخارجية والتأكد من دقتها واكتمالها.

تنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا: تحديد مشكلات جودة البيانات وحلها، وإجراء تحويلات البيانات، وإعداد البيانات للتحليل.

تحليل البيانات: تطبيق الأساليب الإحصائية والتقنيات التحليلية لفحص مجموعات البيانات، وكشف الأنماط، والارتباطات، والاتجاهات، واستخلاص رؤى ذات معنى.

تصور البيانات: إنشاء تمثيلات مرئية، مثل المخططات والرسوم البيانية ولوحات المعلومات، لتقديم نتائج البيانات بطريقة واضحة وموجزة، مما يسهل الفهم واتخاذ القرار.

إعداد التقارير: إعداد التقارير والعروض التقديمية التي تلخص نتائج تحليل البيانات، وتسلط الضوء على النتائج الرئيسية، وتقدم توصيات قابلة للتنفيذ.

التعاون مع أصحاب المصلحة: العمل بشكل وثيق مع الفرق عبر المنظمة لفهم احتياجاتهم من البيانات ومعالجة أسئلة عمل محددة وتوفير رؤى تعتمد على البيانات لدعم عمليات صنع القرار.

إدارة البيانات وأمنها: ضمان سلامة البيانات والخصوصية والامتثال للوائح والسياسات ذات الصلة طوال عملية تحليل البيانات.

مؤهلات:

مهارات تحليلية قوية: الكفاءة في استخدام الأدوات والتقنيات التحليلية لمعالجة وتحليل مجموعات البيانات المعقدة بشكل فعال.

المعرفة الإحصائية: فهم المفاهيم والأساليب الإحصائية، مثل اختبار الفرضيات، وتحليل الانحدار، ونمذجة البيانات.

معالجة البيانات والبرمجة: الكفاءة في معالجة البيانات باستخدام لغات البرمجة مثل Python أو R، بالإضافة إلى الخبرة في استخدام SQL للاستعلام عن قاعدة البيانات.

تصور البيانات: الإلمام بأدوات تصور البيانات مثل Tableau أو Power BI أو Excel لإنشاء تصورات مقنعة لاتصالات البيانات.

المعرفة بالمجال: اعتمادًا على الصناعة، يمكن أن تكون المعرفة بمجالات الأعمال ذات الصلة، مثل التمويل أو التسويق أو الرعاية الصحية أو التجارة الإلكترونية، مفيدة.

قدرات حل المشكلات: التفكير النقدي القوي ومهارات حل المشكلات لتحديد التحديات المتعلقة بالبيانات، وتطوير الأساليب التحليلية المناسبة، واستخلاص رؤى قابلة للتنفيذ.

مهارات الاتصال: مهارات اتصال شفهية وكتابية ممتازة لنقل نتائج البيانات المعقدة بشكل فعال إلى أصحاب المصلحة التقنيين وغير التقنيين.

الاهتمام بالتفاصيل: نهج دقيق لتحليل البيانات، وضمان الدقة، والاهتمام بالتفاصيل الصغيرة التي قد تؤثر على النتائج.

التعلم المستمر: عقلية التعلم المستمر ومواكبة أحدث الأدوات والتقنيات واتجاهات الصناعة في تحليلات البيانات.