Untitled design (1)

چگونه یک تیم تجزیه و تحلیل داده فوق‌العاده بسازیم؟

تجزیه و تحلیل داده به عامل اصلی موفقیت یک تجارت تبدیل شده‌است و سرمایه‌گذاری بر روی داده‌ به ساختن یک تیم مناسب بستگی دارد. روزهایی که شرکت‌ها با تعجب از اینکه باید به سراغ تجزیه و تحلیل داده بروند و یک تحلیلگر داده در بین کارمندان خود داشته باشند، گذشته است. امروزه شرکت‌ها باید روی ساختن یک تیم صحیح تمرکز کنند تا بتوانند از آنچه که داده‌ می‌تواند به آن‌ها ارائه کند، استفاده کنند.

همزمان که شرکت‌ها تیم‌های داده اضافه می‌کنند، مشاغل تجزیه و تحلیلی به طور فزاینده‌ای محبوب می‌شوند- در گزارش ۲۰۲۰ مشاغل Linkedin، “دانشمند داده” و “مهندس داده” جزو ۱۰ شغل برتر در حال ظهور بوده‌اند. انتظار می‌رود که شرکت‌ها با توجه به افزایش رشد اینترنت اشیاء، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، تیم‌های تجزیه و تحلیل خود را رشد و گسترش دهند.
با اینکه موقعیت‌های شغلی دیجیتالی با افزایش پذیرش و پیشرفت فناوری درحال تغییر هستند اما عناوین آن‌ها دقیق نیستند؛ چرا که شرکت‌ها و بخش‌های مختلف، از نام‌های مختلفی برای مشاغل یکسان استفاده می‌کنند. برخی ممکن است یک تحلیلگر دیجیتالی داشته باشند که طیف وسیعی از وظایف را انجام می دهد، در حالی که برخی دیگر در راه ساختن تیمی از متخصصان در زمینه‌های مختلف هستند.
هرچه شرکت‌ها بیشتر به توسعه بخش‌های تجزیه و تحلیل خود می‌پردازند، ایجاد یک تیم مناسب، اهمیت بیشتری پیدا می‌کند. در اینجا برخی از نقش‌های کلیدی که باید هنگام ایجاد یک تیم داده ایده‌آل در نظر بگیرید، آورده شده است.

مهندس داده (Data engineer)

مهندسان داده مهم‌ترین افراد یک تیم تجزیه و تحلیل داده هستند. مهندسان داده داده‌ها را جمع‌آوری کرده و آن‌ها را مدیریت می‌کنند همچنین مدیریت ذخیره اطلاعات را هم انجام می‌دهند. اساس و پایه کار مهندسان داده، عملیات روی داده است زیرا آن‌ها مقدار زیادی از داده‌های خام را می‌گیرند و آن‌ها را برای افراد دیگر تیم که کارهایی مانند تصمیم‌گیری‌های تجاری، نوشتن الگوریتم‌های پیش‌بینی و موارد مشابه انجام می‌دهند، آماده می‌کنند.

دانشمند داده (Data scientist)

در حالی که مهندسان، داده‌ها را آماده‌سازی و ذخیره می‌کنند، دانشمندان داده می‌دانند که چه کارهایی با آن‌ها انجام دهند. این دو موقعیت، نقظه شروع شرکت‌ها برای استراتژی‌های کلان داده است.

 دانشمندان داده بیشتر تمایل دارند وارد جنبه‌ی کاربردی و کسب‌وکاری ماجرا شوند، در حالی که مهندسان داده بیشتر روی زیرساخت‌ها، مقیاس‌ها و کیفیت داده‌ها تمرکز می‌کنند. دانشمندان داده همچنین از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل و نتیجه‌گیری‌ استفاده می‌کنند.

مترجم داده (Data translators)

مترجمان داده، بینش‌های به دست آمده از تجزیه و تحلیل داده‌ها را به اقدامات شرکت ترجمه می‌کند. یک مترجم داده کسی است که الگوریتم‌ها را می‌فهمد و می‌داند که دانشمند داده چه کاری انجام می‌دهد، سپس از آن‌ها در زمینه تجارت استفاده می‌کند. مترجمان برای ایجاد ارتباط بین ذینفعان اجرایی و تیم‌های تحلیلی ضروری هستند.
هرچه شرکت‌ها روی منابع بیشتری سرمایه‌گذاری می‌کنند، بیشتر به داده متکی می‌شوند، مترجمان همچنین می‌توانند نقش‌های آموزشی در شرکت به عهده بگیرند و دیگران را در مورد نحوه استفاده از داده‌ها آموزش دهند. مترجمان می‌توانند در مورد چگونگی استفاده از گزارش‌ها، چگونگی درک گزارش‌ها و چگونگی سفارشی کردن گزارش‌ها به تیم‌های دیگر آموزش دهند.

مهندس دانش (Knowledge engineer) و هستی‌شناس (ontologist)

یکی از عناوین شغلی که به زودی بازار را می‌گیرد، مهندس دانش است. مهندسان دانش در سیستم‌های کامپیوتری، هوش ایجاد می‌کنند و به نوعی مغز‌هایی می‌سازند که می‌توانند تصمیمات انسانی را تقلید کنند. مهندسان دانش و هستی‌شناسان فراتر از آمار عمل می‌کنند و به ارائه معناشناسی می‌پردازند: یعنی چگونه اطلاعات با سایر چیزها در جهان ارتباط دارد.
در حالی که تجزیه و تحلیل سنتی به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا روندها و وقایع گذشته را تحلیل کنند، هستی شناسان نظر گسترده‌تری دارند. آن‌ها به عنوان مغز شرکت عمل می‌کنند که نتایج یافته‌های آنالیز را می‌گیرند و آن را با اطلاعاتی از داخل و خارج از شرکت ترکیب می‌کنند تا به سؤالی پاسخ دهند.

پاسخی بگذارید

خواهشمند است نام خود را بنویسید.
لطفا پیامتان را بنویسید.