در این مقاله نگاهی به برخی از موقعیت های شغلی در تیم های داده خواهیم انداخت و مهارت های مورد نیاز برای تکمیل هر یک از این موقعیت ها را مورد بحث قرار خواهیم داد.
هر کسب و کاری تیم داده خود را متفاوت می سازد. هیچ مدل ساختاری واحدی وجود ندارد که کسب و کارها از آن پیروی کنند.
متخصصان داده توانایی ایفای نقش های مختلف را دارند، اما سعی می کنند بر یک بخش تمرکز کنند و مهارت های خاصی را دنبال کنند. اگر به یک حرفه هوش تجاری و شما علاقه مند به کار با داده ها هستید، یکی از موقعیت های شغلی زیر ممکن است با مهارت ها و اهداف شغلی شما مطابقت داشته باشد.
تحلیلگر داده
تحلیلگران داده معمولاً وظیفه جمع آوری، پردازش و ارزیابی داده هایی را دارند که سازمان ها تولید می کنند. آنها مسئول تفسیر و تجزیه و تحلیل اطلاعات، ایجاد گزارش و استخراج اطلاعات از مجموعه داده های مختلف هستند. تحلیلگران داده تمایل دارند در جنبه تجاری فعالیت ها، مانند ارائه یافته ها به سهامداران کلیدی شرکت، درگیر شوند. آنها اغلب از نزدیک با مدیران محصول کار می کنند. در نهایت، تحلیلگران داده در سازمان شما تصمیم گیری هوشمندانه و آگاهانه کمک می کنند.
به عنوان یک تحلیلگر داده موفق، به درک خوب SQL (زبان پرس و جوی ساختاریافته) همراه با مهارت های تجسم داده ها و تجربه کار با آمار و برنامه نویسی آماری نیاز دارید. شما باید نحوه استفاده از نرم افزارهای صفحه گسترده، پایگاه های داده و برنامه های ذخیره سازی داده را بدانید. همچنین باید مهارت هایی مانند تفکر انتقادی و داستان سرایی را توسعه دهید، زیرا تحلیلگران باید بتوانند از داده ها نتیجه بگیرند و یافته های خود را به سایر اعضای سازمان خود گزارش دهند.
مسیر شغلی تجزیه و تحلیل داده ها فضای زیادی برای رشد دارد. از آنجایی که تحلیلگران داده علاوه بر دانش فنی به مهارت های نرم افزاری نیز نیاز دارند، صلاحیت کافی برای پست های مدیریتی دارند و می توانند به سمت هایی مانند مدیریت تحلیل و غیره ارتقا پیدا کنند. بعد از چند سال.
دانشمند داده
در حالی که تحلیلگران داده داده های تاریخی را بررسی می کنند، دانشمندان داده با مدل سازی داده ها و تجزیه و تحلیل تجویزی سر و کار دارند. به عنوان مثال، یک دانشمند داده می تواند داده های سازمانی را با طراحی مدل های یادگیری ماشین پیش بینی کند. این پیش‌بینی‌ها ممکن است شامل محصولات شرکت، پیش‌بینی تقاضا یا پیش‌بینی مشکلات داخلی مانند پیش‌بینی تقلب باشد.
دانستن SQL و نحوه تجسم داده ها با بالاترین کیفیت همراه با زبان های برنامه نویسی مانند پایتون و R برای دانشمندان داده بسیار مهم است. مخصوصاً وقتی که با یادگیری ماشینی سروکار داریم)، محاسبات و آمار چند متغیره.
مسیر شغلی یک دانشمند داده مشابه مسیر شغلی یک تحلیلگر داده است. با این حال، مانند مهندسی نرم افزار، همه دانشمندان داده در نهایت افراد را مدیریت نمی کنند.
توسعه دهنده هوش تجاری
توسعه دهندگان رشد کسب و کار را می توان بین نقش های تحلیلی مانند دانشمندان داده و تحلیلگران و نقش های مهندسی مانند مهندس تجزیه و تحلیل یا مهندس داده مشاهده کرد. در این موقعیت شغلی هوش تجاری بسیار مهم است. در حالی که کار توسعه دهندگان هوش تجاری ممکن است از جهاتی با تحلیلگران داده همپوشانی داشته باشد، تمرکز آنها بیشتر بر روی داده هایی است که مستقیماً بر تصمیمات و نتایج تجاری تأثیر می گذارد. وظیفه توسعه دهندگان هوش تجاری ایجاد و ردیابی معیارهایی مانند شاخص های اصلی عملکرد این نیز استفاده دقیق تر از ابزارهای هوش تجاری است.
توسعه دهنده موفق BI دارای پایه ای قوی در فناوری های پایگاه داده و ساخت پرس و جوهای پیچیده و کاربردی (به احتمال زیاد SQL) است. او همچنین از اطلاعاتی که همکارانش نیاز دارند آگاه است و در حد توانش آن ها را ارائه می کند. توسعه دهندگان هوش تجاری باید نیازهای سازمان خود را پیش بینی کنند و از چگونگی موفقیت نتایج تجزیه و تحلیل آگاه باشند.
مهندس داده
وظیفه مهندسان داده تهیه داده ها برای استفاده تحلیلی و عملیاتی است. مهندسان داده معمولاً مسئول ایجاد خطوط ارتباطی داده برای جمع آوری اطلاعات از منابع مختلف هستند. آنها داده ها را ادغام، ادغام و پاک می کنند و برای استفاده در برنامه های تحلیلی آماده می کنند. هدف مهندسان داده دسترسی آسان به داده ها و بهینه سازی اکوسیستم کلان داده یک سازمان است.
مهندسان داده داده‌های واضحی را ارائه می‌کنند و به کسب‌وکارها کمک می‌کنند تا تصمیمات تجاری مطمئن‌تری بگیرند.
مهندسان داده باید مهارت های کدنویسی قوی داشته باشند. شناخت عناصر خطوط ارتباطی داده و نحوه کار با پلتفرم های مختلف ذخیره سازی داده می تواند در این مسیر به شما کمک کند.
مهندس تحلیلگر
مهندسان تجزیه و تحلیل معمولاً مسئول مدل‌سازی داده‌ها، انجام وظایف ELT، و تبدیل و انتقال داده‌ها به مجموعه داده‌ها برای قابل استفاده کردن توسط تحلیلگران و دانشمندان داده هستند. مهندسان تجزیه و تحلیل افرادی هستند که داده های با کیفیت ارائه می دهند.
مهندسان تجزیه و تحلیل باید مهارت های گسترده تری نسبت به مهندسان داده داشته باشند. اگر می‌خواهید وارد این حرفه شوید، باید مهارت‌های SQL خود را بهبود بخشید و استفاده از ابزارهای مختلف تبدیل داده را یاد بگیرید. از مهارت های ارتباطی خود غافل نشوید زیرا ارتباط برای کار تیمی خوب بسیار مهم است.
مسیرهای آموزشی برای حرفه هوش تجاری
هنوز راه روشنی برای رسیدن به هر یک از این موقعیت ها وجود ندارد.
بسیاری از مشاغل هوش تجاری، به ویژه مشاغل مهندسی، افراد با سابقه علوم، فناوری، مهندسی و ریاضی و همچنین افرادی را که در آمار، علوم کامپیوتر یا ریاضیات تخصص دارند، جذب می کنند. با این حال، بسیاری از متخصصان داده در زمینه‌های نامرتبط مانند علوم انسانی یا ارتباطات رشد می‌کنند و از مهارت‌هایی مانند تفکر انتقادی و تصمیم‌گیری مؤثر برای تفسیر و تحلیل داده‌ها استفاده می‌کنند.
فعالیت در این زمینه
اگر به تازگی فارغ التحصیل شده اید یا در شرف فارغ التحصیلی هستید و می خواهید در زمینه هوش تجاری کار کنید، در یکی از رشته ها کارآموزی کنید. کارآموزی این فرصت را به شما می دهد تا تجربه عملی در یک محیط کار واقعی کسب کنید. همچنین، گذراندن دوره کارآموزی به شما کمک می کند تا آینده شغلی را ببینید و تصمیم بگیرید.
مانند بسیاری از مشاغل متمرکز بر فناوری، آموزش عملی بهتر از تئوری است. به عنوان مثال، دانستن SQL برای بسیاری از مشاغل هوش تجاری ضروری است، اما شما نیازی به حفظ تمام دستورات SQL ندارید. این برای تمام فناوری ها و برنامه ها صدق می کند. داشتن اصول اولیه اولین قدم مهم است، اما برای استخدام، علاوه بر تمام کتاب‌هایی که در مورد SQL خوانده‌اید، به یک نمونه کار نیاز دارید. یک راه برای شروع، تجزیه و تحلیل یک مجموعه داده است. یادگیری و انجام درخواست های خاص یا تجزیه و تحلیل اطلاعات، توانایی های شما را افزایش می دهد.
