هوش تجاری

تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟

بحث و تفسیر درباره تجزیه و تحلیل داده‌ها پایان ندارد. زیرا که گریزی از این موضوع نیست. “تجزیه و تحلیل داده‌ها یکی از داغ‌ترین کسب و کارهای قرن ۲۱ است”. یافتن توصیف بدون هیچ زحمتی از آنچه یک تحلیلگر داده (Data Analyst) به صورت روزمره انجام می‌دهد، همیشه آسان نیست. این مسئله با این واقعیت که تجزیه و تحلیل داده‌ها اغلب با زمینه‌های مرتبط مانند علوم داده، یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل کسب و کار تجمیع می‌شود، دشوارتر خواهد شد.

از آنجایی که تجزیه و تحلیل داده‌ها نقشی اساسی در همه این زمینه‌ها بازی می‌کند، همواره این سوال در ذهن مرور خواهد شد که تجزیه و تحلیل داده‌ها دقیقا چیست و تحلیلگر داده در واقع چه کاری انجام می‌دهد؟ در این متن سعی داریم این دو سوال مهم را پاسخ دهیم.

تجزیه و تحلیل داده چیست؟

قبل از بررسی کاری که یک تحلیلگر داده انجام می‌دهد، لازم است این سوال را پاسخ دهیم که: تجزیه و تحلیل داده چیست؟ و چرا مهم است؟ در ساده‌ترین شکل، تجزیه و تحلیل داده‌ها فرایند استخراج معنا از اطلاعات بی‌نظم است. با کاوش سیستماتیک داده‌ها برای الگوها و روابط خاص، تحلیلگران داده‌ها به دنبال یافتن و برقراری ارتباط و بینش مفید با استفاده از این داده‌ها هستند.

اما چه چیزهایی “داده” حساب می‌شوند؟

تقریبا هر چیزی که تصور کنید را می‌توان “داده” به حساب آورد. غالبا، داده‌ها عددی هستند (داده‌های کمی). اما اصوات، تصاویر، کلمات یا هر چیز دیگری که به نوعی قابل تفسیر باشد نیز می‌تواند به عنوان داده (داده‌های کیفی) طبقه‌بندی شوند.

کار یک تحلیلگر با آنچه به عنوان “داده خام” شناخته می‌شود، آغاز خواهد شد. داده‌های خام بی‌نظم بوده و – بدون زمینه – اساسا بی‌معنی هستند. ما فقط وقتی می‌توانیم اطلاعات مفیدی از آنها بگیریم که نظم را به هرج و مرج برسانیم. بدین ترتیب، جمع آوری، تمیز کردن و سازماندهی داده‌ها همگی بخش‌هایی از فرایند تجزیه و تحلیل داده‌ها هستند.

علاوه بر این تجزیه و تحلیل داده‌های موثر شامل بسیاری از تکنیک‌ها برای کمک به این روند است. این موارد شامل آمار، برنامه‌نویسی، تجسم و موارد دیگر است. خوشبختانه، برای ساده‌سازی این فرآیند، بسیاری از این تکنیک‌ها خودکار شده‌اند. برخی حتی در نوع خود در حال توسعه هستند. با این حال، یک تحلیلگر خوب داده حداقل درمورد همه آنها دانش خواهد داشت.

چرا تجزیه و تحلیل داده‌ها مهم است؟

دو دلیل ساده برای مهم بودن تجزیه و تحلیل داده وجود دارد. در مرحله اول، برای تصمیم‌گیری مفید است. ثانیا، این مسئله مبتنی بر شواهد است. این دو ویژگی را با هم ترکیب کنید و ببینید که چگونه تجزیه و تحلیل داده‌ها به ابزاری قدرتمند تبدیل می‌شوند.

تصمیم‌گیری مبتنی بر اطلاعات تجربی (به جای تکیه بر توهمات) راهی علمی‌تر برای نزدیک شدن به مشکلات است. گرچه این بدان معنا نیست که تجزیه و تحلیل داده‌ها همیشه ۱۰۰٪ دقیق هستند، اما با این وجود بهترین ابزاری است که ما برای پیش‌بینی روندهای آینده و نتیجه‌گیری درباره وقایع گذشته داریم.

دیگر موارد استفاده تجزیه و تحلیل داده‌ها

تجزیه و تحلیل داده‌ها همچنین دارای طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها در سراسر جامعه است. بصورت آنلاین، معمولا تجزیه و تحلیل داده‌هایی را پیدا می‌کنید که به عنوان ابزاری برای هوش تجاری مورد تبلیغ قرار می‌گیرند، به عنوان مثال پیش‌بینی فروش در آینده یا اطلاع از توسعه محصول و هزینه بازاریابی.

با این حال، تجزیه و تحلیل داده‌ها بسیار فراتر از افزایش نتیجه فعالیت یک شرکت، مورد توجه است. این مسئله همچنین در تنظیمات بهداشتی برای بهبود مراقبت از بیمار استفاده می‌شود. در حال حاضر برای تغییر نحوه تغذیه دنیا، در کشاورزی استفاده می‌شود. حتی توسط دولت‌ها برای مقابله با مسائلی مانند قاچاق انسان نیز استفاده می‌شود. بنابراین اگر می‌خواهید به بهبود جهان – و همچنین کسب و کار خود- کمک کنید، استخدام یک فرد حرفه‌ای در تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌تواند برای شما مناسب باشد.

یک تحلیلگر داده در واقع چه کاری انجام می‌دهد؟

اکنون که می‌دانیم تجزیه و تحلیل داده چیست، اجازه دهید نگاهی به آنچه تحلیلگر داده انجام می‌دهد، بیاندازیم. به عنوان یک تحلیلگر داده، وظیفه شماست که داده‌های خام را به بینش معناداری تبدیل کنید. به دنبال فرآیند تجزیه و تحلیل داده‌ها، بر اساس داده‌ها و اطلاعاتی که ارائه می‌شود، مشکلات خاصی را حل می‌کنید یا به سوالات خاصی پاسخ می‌دهید.

سپس این بینش‌ها را به دست خواهید آورد و آنها را با ذینفعان و تصمیم‌گیرندگان اصلی به اشتراک خواهید گذاشت، که می‌توانند بر اساس آن اقدام کنند یا برای آینده برنامه‌ریزی نمایند. در عین حال، تحلیلگران داده ممکن است مسئولیت نظارت بر روند کلی جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده‌ها و همچنین تنظیم دستورالعمل‌هایی برای بهبود کیفیت داده‌ها را داشته باشند.

شرح وظایف تحلیلگر داده

یک روش عالی برای سنجش آنچه که یک تحلیلگر داده در واقع روزانه انجام می‌دهد، بررسی وظایف و مسئولیت‌هایی است که به طور معمول در شرح وظایف تحلیلگر داده ذکر شده است.

شرح شغل تحلیلگر داده:

  • پایگاه‌های داده و سیستم‌های جمع آوری داده را توسعه و پیاده‌سازی می‌کند.
  • برای شناسایی معیارهای مهم، شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) اصلی و اولویت‌بندی نیازهای یک کسب وکار را تعیین می‌کند.
  • جمع آوری داده‌ها از منابع داده اولیه (و یا ثانویه) را در اختیار دارد.
  • داده‌ها را فیلتر و تمیز می‌کند.
  • روندها و الگوها را در مجموعه داده‌های پیچیده شناسایی، تحلیل و تفسیر می‌نماید.
  • یافته‌ها را تجسم کرده و به ذینفعان اصلی ارائه می‌دهد.
  • گزارش‌ها را نوشته و شخصی‌سازی می‌کند.
  • داشبورد را توسعه و نگهداری می‌کند.
  • اسناد مربوط به مدل‌ها، اقدامات و زیرساخت‌های داده را هنگام تهیه آنها ایجاد و نگهداری می‌نماید.

نتیجه سخن

در نهایت، مهارت‌های تحلیلگر داده بسته به نقش آنها در یک سازمان متفاوت است. به عنوان مثال، دانش کسب و کاری که در آن کار می‌کنید، در بررسی نقش و نیازهای شما، بسیار مهم است. با این حال، به عنوان یک قاعده، این مهارت‌ها شامل مواردی است که می‌توانید هنگام کار یاد بگیرید.

اما در یک نگاه کلی ما می‌توانیم مهارت‌های یک تحلیلگر داده را به مهارت‌های سخت (یا توانایی های فنی) و مهارت‌های نرم (یا ویژگی‌های شخصیتی مفید که به شما کمک می‌کند کار خود را بهتر انجام دهید) تقسیم کنیم.


مجموعه

هوش تجاری

این پست بخشی از مجموعه هوش تجاری در کار و کسب است. ترتیب زیر را در این حوزه پیشنهاد می‌کنیم.

  1. بررسی تفاوت‌های میان داده، اطلاعات و دانش در یک نگاه
  2. وقتی از هوش تجاری صحبت می‌کنیم، از چه حرف می‌زنیم؟
  3. تبدیل داده به اطلاعات با هوش تجاری
  4. تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  5. کلان داده (Big Data) چیست؟
  6. تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  7. مقایسه مفاهیم تحلیل داده، علوم داده و کلان داده (Big Data)
  8. هوش تجاری (BI) چیست و چه تفاوتی با آنالیز تجاری (BA) دارد؟
  9. آنچه باید درباره‌ هوش تجاری بدانیم
  10. هوش تجاری (BI) چطور می‌تواند به کسب و کار شما کمک کند؟
  11. معرفی ۵ کتاب برتر درباره هوش تجاری
  12. ۷ کلید برای یک استراتژی موفقیت آمیز در زمینه هوش تجاری
  13. ۹ راه عدم موفقیت هوش تجاری
  14. تجسم داده (Data Visualization) چیست و چرا اهمیت دارد؟
  15. ۱۰ تکنیک اساسی تجسم داده در ایجاد گزارش‌های هوش تجاری
  16. معرفی ۱۳ روش متداول تجسم داده‌ها
  17. تفاوت داشبورد و گزارش چیست؟
  18. ۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری
  19. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  20. معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری
  21. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  22. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  23. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  24. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  25. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  26. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  27. معرفی نرم‌افزار Tableau، کاربردها و محصولات آن
  28. هر آنچه که لازم است درباره نرم‌افزار QlikView بدانید
  29. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  30. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  31. آموزش Power BI Report Server
  32. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  33. مسیر شغلی در هوش تجاری
  34. مهندسی داده چیست؟
  35. تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟
  36. تحلیل‌گر هوش تجاری کیست و چگونه می‌توان به یک تحلیل‌گر هوش تجاری تبدیل شد؟
  37. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  38. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  39. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  40. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  41. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  42. معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  43. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  44. یادگیری ماشین چیست؟
  45. بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین (Machine Learning) کدام هستند؟
  46. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  47. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  48. انبار داده چیست؟
  49. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  50. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  51. مدل‌سازی داده چیست؟
  52. دریاچه داده (Data Lake) چیست و چه ساختاری دارد؟
  53. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  54. بازار داده (Data Mart) چیست و چه تفاوتی با انبار داده دارد؟
  55. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  56. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  57. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  58. کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

بستن