محلل البيانات

الأدوار والمسؤوليات

محلل البيانات مسؤول عن جمع ومعالجة وتحليل البيانات لمساعدة المؤسسات على اتخاذ قرارات مستنيرة. يتضمن هذا الدور استخدام الأساليب الإحصائية والتحليلية لتحديد الاتجاهات والأنماط والرؤى من مجموعات كبيرة من البيانات. غالبًا ما يعمل محللو البيانات مع قادة الأعمال والمديرين والأقسام الأخرى لتوفير رؤى قابلة للتنفيذ يمكنها تحسين استراتيجيات الأعمال وتحسين العمليات ودفع النمو.

المهارات الأساسية لمحلل البيانات
1. التفكير التحليلي والنقدي
تفسير البيانات: القدرة على ترجمة البيانات المعقدة إلى رؤى واضحة وقابلة للتنفيذ.
حل المشكلات: مهارات قوية في حل المشكلات لتحديد الاتجاهات أو الشذوذ أو المشكلات داخل مجموعات البيانات.
المعرفة الإحصائية: فهم الأساليب والتقنيات الإحصائية لتفسير البيانات بدقة.
2. إدارة البيانات وإعدادها
تنظيف البيانات: الكفاءة في إعداد مجموعات البيانات للتحليل، بما في ذلك إزالة التكرارات ومعالجة القيم المفقودة وتصحيح الأخطاء.
تحويل البيانات: القدرة على معالجة البيانات وتحويلها إلى تنسيقات مناسبة للتحليل، مثل تجميع البيانات أو دمجها أو تدويرها.
دمج البيانات: الجمع بين البيانات من مصادر متعددة لإنشاء مجموعات بيانات شاملة.
3. المهارات الفنية
Excel: إتقان متقدم في Excel لمعالجة البيانات وتحليلها وتصورها (باستخدام الوظائف والجداول المحورية والرسوم البيانية).
البرامج الإحصائية: الإلمام بالأدوات الإحصائية مثل R أو SAS أو SPSS لتحليل البيانات وتصورها بشكل متقدم.
لغات البرمجة: معرفة لغات البرمجة مثل Python أو SQL أو غيرها لاستعلام البيانات ومعالجتها وأتمتتها.
تصور البيانات: الخبرة في أدوات التصور مثل Tableau أو Power BI أو Google Data Studio لإنشاء لوحات معلومات وتقارير.
4. إدارة قواعد البيانات
إتقان SQL: إتقان استخدام SQL لاستعلام قواعد البيانات العلائقية واسترداد البيانات ومعالجتها وإنشاء التقارير.
أنظمة قواعد البيانات: الإلمام بأنظمة إدارة قواعد البيانات مثل MySQL أو PostgreSQL أو Oracle.
مستودعات البيانات: معرفة كيفية العمل مع مجموعات بيانات كبيرة ومنظمة واستخراج المعلومات ذات الصلة من مستودعات البيانات.
5. الفطنة التجارية

فهم أهداف العمل: القدرة على مواءمة تحليل البيانات مع أهداف العمل والمساهمة في اتخاذ القرارات الاستراتيجية.
تطوير مؤشرات الأداء الرئيسية والمقاييس: تحديد وتتبع مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) لمراقبة أداء الأعمال.
إعداد التقارير: إنشاء تقارير تنقل بوضوح رؤى البيانات إلى أصحاب المصلحة غير الفنيين.
6. مهارات الاتصال
سرد القصص بالبيانات: القدرة على تقديم رؤى البيانات بطريقة مقنعة ومفهومة لقادة الأعمال وأصحاب المصلحة.
التعاون: العمل مع الإدارات الأخرى، مثل التسويق أو التمويل أو العمليات، لجمع البيانات وتقديم الرؤى.
مهارات العرض: إنشاء العروض التقديمية والتقارير التي تلخص الرؤى والتوصيات الرئيسية.

الملف الشخصي المرغوب للمرشح

جمع البيانات وإدارتها:

جمع البيانات من مصادر مختلفة، بما في ذلك قواعد البيانات الداخلية، والاستطلاعات، وردود أفعال العملاء، والمصادر الخارجية.

ضمان سلامة البيانات، وتناسقها، ودقتها من خلال تنظيف البيانات والتحقق من صحتها قبل التحليل.

تنظيم قواعد البيانات وصيانتها لسهولة الوصول إليها وتحليلها.

تحليل البيانات وإعداد التقارير:

تحليل مجموعات البيانات الكبيرة لتحديد الأنماط والاتجاهات والارتباطات التي يمكن أن تساعد المؤسسة في تحقيق أهدافها.

إنشاء تقارير ولوحات معلومات منتظمة لتتبع أداء الأعمال، مثل المبيعات أو سلوك العملاء أو الكفاءة التشغيلية.

استخدام الأساليب الإحصائية لتقييم أهمية اتجاهات البيانات وإجراء اختبار الفرضيات.

التصور المرئي للبيانات:

تطوير التصور المرئي للبيانات (على سبيل المثال، المخططات البيانية والرسوم البيانية والرسومات التوضيحية) لجعل البيانات المعقدة مفهومة بسهولة لصناع القرار.

إنشاء لوحات معلومات تفاعلية تسمح لأصحاب المصلحة باستكشاف البيانات في الوقت الفعلي.

تخصيص التصور المرئي للتواصل مع أنواع مختلفة من رؤى البيانات (المالية والتشغيلية والتسويقية وما إلى ذلك).
التعاون وإشراك أصحاب المصلحة:

العمل بشكل وثيق مع وحدات الأعمال مثل التسويق والتمويل والعمليات لفهم احتياجاتهم من البيانات وتقديم رؤى قابلة للتنفيذ.
توصيل النتائج بوضوح إلى أصحاب المصلحة، وتقديم توصيات بناءً على تحليل البيانات.
التعاون مع مهندسي البيانات أو فرق تكنولوجيا المعلومات لتحسين البنية الأساسية للبيانات وضمان توفر البيانات للتحليل.
نمذجة البيانات والتنبؤ بها:

إنشاء نماذج تنبؤية للتنبؤ بالاتجاهات والنتائج المستقبلية بناءً على البيانات التاريخية.
استخدام تقنيات مثل تحليل الانحدار أو تحليل السلاسل الزمنية أو التعلم الآلي للتوصل إلى تنبؤات تعتمد على البيانات.
تقديم رؤى تنبؤية لقادة الأعمال لتوجيه الاستراتيجية طويلة الأجل.
مراقبة الأداء:

مراقبة المقاييس الرئيسية ومؤشرات الأداء الرئيسية لتتبع أداء الأنشطة التجارية أو الحملات أو المشاريع.
تقديم رؤى حول مجالات التحسين أو التحسين لتعزيز الكفاءة التشغيلية.
تحديد المجالات التي لا تحقق أداءً جيدًا والتوصية بالإجراءات التصحيحية.
الأتمتة وتحسين العمليات:

أتمتة عمليات جمع البيانات وإعداد التقارير والتحليل لتحسين الكفاءة والحد من العمل اليدوي.
قم بتبسيط سير عمل البيانات، ودمج مصادر البيانات الجديدة، وتنفيذ أدوات لتسهيل الوصول إلى البيانات وتحليلها.
ابحث باستمرار عن طرق لتحسين دقة وكفاءة وإمكانية الوصول إلى العمليات التي تعتمد على البيانات.