در دنیای امروزی که بر پایه داده‌ها استوار است، تقاضا برای حرفه‌ایان کارآزموده در صنعت تحلیل داده‌ها در حال افزایش است. با پیشرفت‌هایی که در فناوری رخ می‌دهد و اهمیت گرایش به داده در فرآیند تصمیم‌گیری، برخی از نقش‌ها به حد ضروری برای سازمان‌ها در صنایع مختلف تبدیل شده‌اند.
داده‌ها در بالش نگرانی مدیران ارشد عملکرد قرار دارند، زیرا نقش بحرانی در اتخاذ تصمیمات تجاری آگاهانه و به دست آوردن مزیت رقابتی ایفا می‌کنند. توانایی استفاده بهینه از داده‌ها و شناسایی روندها، الگوها و بینش‌ها برای بهبود فرآیندهای کسب و کار و رشد، حیاتی شده است.
در حوزه استراتژی داده، چندین عنصر نقش‌های تخصصی را پشتیبانی می‌کند. حاکمیت داده، مدیریت داده، تحلیل داده، تجسم داده و یادگیری ماشین نقش‌های بحرانی هستند که نیازمند حرفه‌ایان کارآزموده هستند.
ایجاد سیاست‌ها و رویه‌های قوی حاکمیت داده برای صحت، کمال و قابلیت اعتماد داده ضروری است. برای شرکت‌ها وجود افرادی که بتوانند داده‌ها را به صورت امن، کارآمد و قابل دسترس جمع‌آوری، ذخیره و مدیریت کنند امر ضروری است.
تحلیل داده‌ها کمک می‌کند تا روندها و الگوهایی که می‌توانند فرآیندهای کسب و کار را بهینه سازی کرده و رشد را تسهیل کنند شناسایی شوند. روش‌های تصویری برای ارتباط موثر بین‌المللی واکنش پذیر از جمله لازم است. در نهایت، الگوریتم‌های یادگیری ماشین نقش کلیدی در ساخت مدل‌های پیش‌بینی و شناسایی الگوها در داده‌ها دارند.
در میان نقش‌های برتری که در صنعت تحلیل داده‌ها در تقاضا قرار دارند، ما می‌توانیم موارد زیر را بیابیم:
- توسعه‌دهنده BI: نقش توسعه‌دهنده هوش تجاری (BI) در پل سازی بین استراتژی تجاری و پیاده‌سازی فنی است. آنها با درگیری با ذینفعان، نیازهای تجاری را درک می‌کنند و رابط‌ها و داشبوردهای BI را برای استفاده سازمانی گسترده ایجاد می‌کنند. مهارت‌های فنی قوی در کار با پلتفرم‌های BI و پایگاه‌های داده، به همراه توانایی حل مسئله و توجه به جزئیات برای این نقش ضروری است.
- معمار داده: معماران داده مسئول طراحی چارچوب برای جمع‌آوری و ذخیره داده در سازمان‌ها هستند. تخصص آنها در ساده‌سازی و استریم‌لاین کردن جریان داده در کسب و کار قرار دارد. مهارت‌هایی مانند مدل‌سازی داده، مدیریت پایگاه‌های داده و درک صحیح از امنیت داده برای این نقش لازم است.
- دانشمند داده: دانشمندان داده با مقادیر غیرساختاری از منابع متعددی کار می‌کنند. آنها از الگوریتم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای به‌دست آوردن بینش‌های معنی‌دار استفاده می‌کنند و راهکارها را به کسب و کار ارائه می‌دهند. مهارت‌های برنامه‌نویسی قوی، به‌ویژه در زبان‌هایی مانند Python، R، SQL، Perl و C/C++، همچنین دانش ابزارهای تحلیلی، برای دانشمندان داده اساسی هستند. به علاوه، پایه‌های قوی در ریاضیات یا آمار و مهارت‌های ارتباطی برایشان در دستیابی به حقوق بسیار محترمی نقش ایجاد می‌کنند.
- مهندس داده: مهندسان داده نقشی حیاتی در مراحل ابتدایی فرآیند داده داشته و برای پاکسازی و ذخیره داده و دسترسی آن برای سایر ذینفعان در سازمان مسئولیت دارند. آشنایی با زبان‌هایی مانند SQL و NoSQL به همراه ابزارهای مدل‌سازی و پردازش داده برای مهندسان داده ضروری است.
- تحلیلگر داده: تحلیلگران داده موقعیت مهمی در تفسیر داده‌های ذخیره شده و پردازش شده دارند تا روندها و الگوها را شناسایی کنند. بینش‌های آنها به حل مشکلات کمک می‌کند و به تجارت در کل کمک می‌کند. آشنایی با SQL و تجربه استفاده از ابزارهای تجسم داده مانند Power BI برای تحلیلگران داده مهم است. مهارت‌های ارتباطی موثر نیز برای تضمین فهم واضح از یافته‌های داده در بین جمعیت مختلف ضروری است.
چون فناوری به ادامه تکامل خود می‌پردازد، تقاضا برای حرفه‌ایان کارآزموده در صنعت تحلیل داده‌ها فقط رشد خواهد کرد. توانایی بهره‌برداری از قدرت داده و تبدیل آن به بینش‌های عملیاتی برای شرکت‌ها که در تندروی کسب و کار امروزی تلاش می‌کنند رقابتی باشند، ضروری است.
بخش سوال و جواب: نقش‌های صنعت تحلیل داده
The source of the article is from the blog radiohotmusic.it