يقوم محلل البيانات بمراجعة البيانات لتحديد الـ Key insights (أهم البيانات أو التحليلات) لعملاء الشركة والطرق التي يمكن من خلالها استخدام البيانات لحل المشكلات.
ومن أهم مهارات الـ Data Analyst: تحليل وتجميع وتنظيف البيانات، المعرفة الإحصائية Statistical knowledge، حل المشكلات Problem solving، وإعداد التقارير.
من عام 2020 إلى عام 2030، من المتوقع أن ينمو الطلب على وظيفة محلل بيانات بنسبة 25 %، ومحللي أبحاث السوق بنسبة 22%، والـ Data scientists والإحصائيين بنسبة 33%، وهذا أعلى بكثير من إجمالي معدلات نمو العمالة البالغ 7.7%.
جدول المحتويات
من هو محلل البيانات؟
على سبيل المثال: إذا كان هناك شركة معينة تتعامل مع عملاء، وظيفة محلل البيانات هي تجميع كل بيانات العملاء (سواء بياناتهم الشخصية أو بيانات البيع والشراء).
واستغلالها في معرفة العملاء واحتياجاتهم وما الطريقة التي يجب بها توصيل المنتج لهم، الهدف من ذلك الوصول إلى نتيجة تجعل الشركة تُحسِّن من منتجاتها وعروضها.
وبهذا الشكل يزيد عدد العملاء مع زيادة البيانات، مع حدوث تطور مستمر بالشركة.
ما هو الوصف الوظيفي لمحلل البيانات؟
مهمة محلل البيانات في تجميع وتخزين البيانات سواء كانت لها علاقة بالعملاء أو المنتجات، ويتم ذلك بأساليب عديدة ويمكنه الاستعانة بالخبراء التقنيين للوصول إلى نتائج أدق.
وتُعالَج هذه البيانات وتُقدّم للمؤسسة لمساعدتهم على صنع القرار المناسب الذي يؤدي إلى رفع المبيعات على سبيل المثال وذلك يحتاج إلى خبرة كبيرة.
وكما قال هندريث سميث عن البيانات و تحليلها
البيانات هي شكل من أشكال رأس المال. وكما هو الحال مع كل رأس المال – يجب استخدامه بكفاءة
مهام ومسؤوليات محلل البيانات
- تحديد الهدف من تجميع البيانات في البداية.
- الاستفسار عن إجابات أسئلة معينة وتبحث عن إجابتها من البيانات.
- استخدام الأدوات ولغات البرمجة اللازمة لإستخراج البيانات.
- استخدام المصادر المتوفرة لجمع البيانات.
- تنظيم البيانات.
- تحليل البيانات بدقة من خلال فحص جودتها.
- تفسير سلوك البيانات.
- إزالة كل البيانات التالفة وإصلاحها.
- يقوم المحلل بعمل تقارير عن البيانات وتقديمها للإدارة ليقوموا بصنع القرار المناسب.
اقرأ المزيد: الوصف الوظيفي لمدخل بيانات
إذن ما هي مصادر جمع البيانات؟
مصادر جمع البيانات لا تحصى، محلل البيانات يأتي بالبيانات من: إحصائيات المبيعات، بيانات العملاء.
تفاعل العملاء، بالإضافة إلى ذلك دراسات الأسواق، والعديد من المصادر التي لا حصر لها.
مهارات ومؤهلات محلل البيانات الناجح
من حيث الشهادة العلمية: وجود درجة علمية من تخصصات معينة، مثل:
- تخصص كلية علم الحاسوب (computer science).
- تخصص كلية الحاسبات والذكاء الإصطناعي (Artificial intelligence).
- تخصصات كلية هندسة الحاسبات (Computers and Artificial Intelligence).
- تخصص علم الإحصاء من كلية الإقتصاد والعلوم السياسية (Economics and Political Science).
من حيث الخبرة العملية: الوظيفة من أعلى الوظائف طلبًا في سوق العمل، لذلك يجب أن تعثُر على تدريب داخل الشركات، حتى وإن كانت ناشئة مقابل أجر زهيد أو بدون أجر.
لأن العمل في الشركات الـ Startup ( الشركات الناشئة) سيرفع من خبرتك ومن أجرك لدرجة كبيرة في المستقبل.
اقرأ المزيد: الوصف الوظيفي لاخصائي نفسي
من حيث المهارات الشخصية والوظيفية:
- إجادة محلل البيانات للغات البرمجة اللازمة مثل لغة Python، لغة R، لغة SAS، لغة SQL.
- أن يكون حاصل على درجة علمية أو دورات تدريبية تخص علم التسويق.
- إجادته لبرنامج Excel ليستكشف البيانات ويحللها منه.
- يملُك مهارة إدارة الوقت.
- يمتلك مهارات التنظيم مثل تنظيم المهام والقيام بها على حسب الأولوية.
- لديه مهارات في الرياضيات وحل المشاكل.
- مواكبة التكنولوجيا ومواقع التواصل الإجتماعي لفهم احتياجات الأشخاص، واستغلال ذلك في عمله.
التدرج الوظيفي لمحلل البيانات
-
Data analyst / Junior analyst
Junior analyst: هو مصطلح يُطلق على محلل البيانات المبتدئ، أو الذي يملك خبرة لمدة سنة إلى 3 سنوات بالمجال.
محلل البيانات المبتدئ يعمل على إجراء بحث البيانات وتفسيرها وتحليلها، وتكوين تقارير عن البيانات.
بحث مشاكل البيانات وإصلاحها، والتحقق من صحة البيانات، وتكون مهامه مُحددة على حسب المؤسسة التي تعمل بها.
ويجب أن يملُك الـ Junior analyst معرفة بمجموعة من اللغات والبرامج والمهارات، مثل:
- مهارة استخدام برامج التحليل الإحصائي مثل لغة R، برنامج SAS، بالإضافة إلى برنامج STATA.
- برنامج قواعد البيانات SQL.
- لغات البرمجة مثل لغة Python، ولغة البرمجة R.
- يجب أن يملُك مهارة في حل المسائل الحسابية.
- برنامج Excel.
- مهارة حل المشاكل.
اقرأ المزيد: الوصف الوظيفي لمدير مالي
Senior data analyst:
هو من كبار محللي البيانات، فالـ senior هو من يمتلك المهارات العالية، الخبرة المُتقدمة.
ومن وظائف الـ senior: هو الذي يقدم الخبرة المعتمدة في الـ Data، وتقديم التحليل الفني لجميع المنتجات والمشاريع.
يأخذ مسؤولية تحليل البيانات وإعداد الـ Reports التقارير لتمكين المؤسسة في صنع قرارات العمل، بالإضافة إلى إمكانيته في إدارة مجموعة من المحللين المبتدئين.
بالنسبة لمسؤوليات الـ senior data analyst:
- تقديم رؤى تحليلية مبدعة ضمن مخطط منتجات البيانات.
- إجراء تحليل تفصيلي حول البيانات المستخدمة عبر وحدات العمل لتقييم العمليات التجارية وتحسين / إنشاء ميزة جديدة.
- البحث عن إجابات الإستفسارات عن البيانات المتعلقة بالمنتج لتدعيم الأعمال أكثر.
- إجراء تحليلات البيانات المختلفة عن طريق SQL و MS Excel لإجراء النماذج الإحصائية.
- يستخدم خبرته في قواعد البيانات لإنشاء وتنفيذ استعلامات SQL، لكي يستخدمها في أنشطة تحليل البيانات.
- يستخدم خبرته لينتج افكار تفيد المُصممين (Designer)، ويستخدمها في تطوير الأدوات والتقنيات والمقاييس ولوحات المعلومات للرؤى وتصور البيانات.
- مسؤول عن إدارة جودة البيانات، بما في ذلك البيانات الوصفية (Metadata) والنسب.
تعرف الـ Metadata البيانات الوصفية؟
هي البيانات التي يمكن حصرها في عدة أوجه وصفية، ولا يمكن إجراء عمليات رياضية حسابية عليها مثل الجمع والطرح.
مثل: نوع الشخص (ذكر-أنثى)، الجنسية، الحالة الاجتماعية، الرقم القومي، رقم التليفون.
-
data scientist:
مهارات تحليل البيانات شئ أساسي لمحلل البيانات مهما كان درجة تدرجه الوظيفي.
ولكن بالنسبة لعالم البيانات (data scientist) تكون نقطة تركيزه على توسيع مجموعة مهاراتهم لتشمل: مفاهيم أكثر تعقيدًا مثل نمذجة البيانات والتعلم الآلي وبناء الخوارزميات.
اقرأ المزيد: الوصف الوظيفي لموظف استقبال
ما هي نمذجة البيانات؟
نمذجة البيانات هي عملية إنشاء نموذج بيانات للبيانات المُراد تخزينها في الـ Database (قاعدة بيانات).
الهدف من نموذج البيانات هو توضيح للـ Data objects (كائنات البيانات)، والإرتباطات بين كائنات البيانات المختلفة، والقواعد المختلفة.
ما هي الخوارزميات؟
الخوارزمية في استخراج البيانات (أو التعلم الآلي) مجموعة من الأساليب التجريبية والحسابات التي تُنشأ نموذجًا من البيانات.
لإنشاء نموذج: تحلل الخوارزمية أولاً البيانات التي تقدمها، وتبحث عن أنواع معينة من الأنماط أو الاتجاهات.
تستخدم الخوارزمية نتائج هذا التحليل عبر العديد من الظواهر، أو المتغيرات المراد تحليلها للعثور على معلمات تُمثّل المجتمع.
يتم بعد ذلك الاستفادة من المَعلَمَات المُطبّقة عن طريق استخراج أنماط قابلة للتنفيذ وإحصاءات مفصلة.
ما هي المَعلَمَة؟
هى قيمة المقياس الإحصائي إذا تم حسابه من كافة مفردات المجتمع سواء كانت أشخاص أو منتجات.
وما هو التعلم الآلي؟
هو يعتبر فرع من فروع الذكاء الاصطناعي (AI) وعلوم الكمبيوتر.
الذي يركز على استخدام البيانات والخوارزميات لتقليد طريقة البشر، وتحسين دقة هذه الطريقة تدريجيًا.
يتم تدريب الخوارزميات على إجراء التصنيفات أو التنبؤات، والكشف عن الأفكار الرئيسية في مشاريع البحث في البيانات.
مسؤوليات عالم البيانات (Data scientist):
- تحديد مصادر البيانات.
- إجراء فحص وتنظيم للبيانات المُنسّقة والغير مُنسقّة.
- تحليل المعلومات لاكتشاف الاتجاهات والأنماط.
- بناء النماذج التنبؤية و خوارزميات التعلم الآلي.
- الجمع بين النماذج من خلال نمذجة المجموعات.
- اقتراح الحلول والاستراتيجيات للأعمال.
- تعاون مع فِرَق تطوير المنتجات، وفِرَق متخصصة في هندسة البرمجيات.
- ومعرفة أكثر تقدمًا بلغات البرمجة مثل Python و R.
مستشار البيانات data analytics consultant:
ما هي مهام مستشار البيانات؟
- يقوم مستشار البيانات بتصميم خطة البحث المستخدمة في جمع البيانات وتحليلها.
- يشارك في تفسير البيانات وتطوير خطط العمل ويساعد في اتخاذ القرارات الاستراتيجية المتعلقة بالبيانات.
- يقوم بتحليل البيانات ومعالجتها وتتبعها وإدارتها وإنشاء تقارير عنها.
- يعمل على إنشاء وتنفيذ استراتيجيات، وهذا لتحسين أنظمة البيانات والتكنولوجيا المستخدمة.
- لديه معرفة كبيرة بأدوات البيانات الحديثة وتغيرات الصناعة، وتحليل البيانات الضخمة.
- يقوم بتقييم العمليات والتكنولوجيا، وإنشاء تقارير مفصلة.
ما هي الأدوات التي يستخدمها محلل البيانات؟
بالنسبة للغات البرمجة
يستعين محلل البينات في بعض مهامه بلغات برمجية و منها:
-
لغة بايثون Python
لغة Python هي لغة برمجة متعددة الوظائف، تتميز بالعديد من الخصائص التي تُستخدم غالبًا لتبسيط مجموعات البيانات المعقدة.
ومن مميزاتها أنها سهلة التعلم، لأنها تمتاز بالبساطة وسهولة القراءة، بالإضافة أنها لغة يمكن أن يبدأ بتعلمها المبتدئين.
وكذلك تتميز بالمرونة، لأن محلل البيانات يمكنه منها إنشاء نماذج البيانات، ويمكنه تنظيم مجموعات البيانات، و يمكنه تطوير خوارزميات تعمل بنظام ML.
ويمكنه تطوير خدمات الويب، و يمكنه استخدامها في التنقيب عن البيانات لإكمال المهام المختلفة في فترة زمنية قصيرة.
وأيضًا توفر Huge libraries collection (مجموعة مكتبات ضخمة).
حيث أنها لديها العديد من المكتبات المجانية تمامًا المتاحة للجمهور، وهذا عامل رئيسي يجعل Python لغة ضرورية لتحليل البيانات.
من المحتمل أن يكون محلل البيانات على دراية بأسماء Python Libraries المكتبات، مثل:
Pandas و SciPy و StatsModels والمكتبات الأخرى المستخدمة على نطاق واسع في مجتمع علوم البيانات.
و ما هي مكتبات بايثون
المكتبة هي في الأساس جزء من التعليمات البرمجية القابلة لإعادة الاستخدام والتي يمكن استخدامها للمهام الشائعة مثل معالجة الصور، وتنفيذ المعادلات، وإدارة الـ Database (قاعدة البيانات).
تساعد المكتبات في تقليل أخطاء الـ coding، وجعل البرامج أصغر حجمًا، بالإضافة إلى تطور المكتبات باستمرار وتقديمها لحلول قوية.
وجود Built-in data analytics tools (أدوات تحليل البيانات المُدمجة)، وهذه الأدوات تجعلها لغة مثالية لمعالجة البيانات المعقدة.
يمكن لأدوات التحليلات المُدمجة في Python أيضًا اختراق الأنماط بسهولة، وربط المعلومات في مجموعات شاملة، وتقديم رؤى أفضل، بالإضافة إلى المصفوفات الهامة في تقييم الأداء.
-
لغة البرمجة R
هي لغة برمجة مجانية مفتوحة المصدر تُستخدم لجميع أنواع علوم البيانات والإحصاءات.
تم تصميم اللغة خصيصًا للتحليل الإحصائي واستخراج البيانات، بالإضافة إلى إنشاء برامج وتطبيقات يمكنها إجراء تحليل إحصائي بشكل محترف.
-
لغة SAS
كانت SAS رائدة في السوق في مجال التحليلات التجارية، يقدم البرنامج مجموعة كبيرة من الوظائف الإحصائية، ولكن لا يتم تزويده دائمًا بأحدث الوظائف الإحصائية.
ومع ذلك، ينتهي به الأمر إلى أن يكون الخيار الأكثر تكلفة.
-
لغة SQL
الميزة الحقيقية للـ SQL هي البنية التحتية الأساسية للغة، لأنها تتيح للمستخدمين إنشاء لوحات التحكم وأدوات إعداد التقارير.
يمكن توصيل التعليمات المعقدة بسهولة إلى قواعد البيانات، ويمكن معالجة البيانات في ثوانٍ فقط، وكذلك قادرة على توضيح البيانات بعدة طرق.
يمكن الوصول إلى كميات هائلة من البيانات مباشرةً حيث يتم تخزينها حتى لا يضطر محلل البيانات إلى نسخ البيانات إلى تطبيقات أخرى.
من السهل فهمها واستخدامها، على عكس أدوات جداول البيانات ، فإن تحليل البيانات في SQL سهل النسخ والتدقيق.
تمتلك SQL مجموعة متنوعة من الأدوات الخاصة، مثل Microsoft SQL Server و PostgreSQL و MySQL، والتي تتيح للمستخدمين إنشاء قواعد البيانات والتفاعل معها بسرعة.
-
لغة Stata
Stata هي من أكثر البرامج سهولة في تحليل البيانات.
إنها حزمة برامج إحصائية كاملة ومتكاملة، مما يعني أنها يمكن أن تنجز إلى حد كبير أي مهمة إحصائية تحتاجها.
Stata ليس مجانيًا في جهاز الكمبيوتر الخاص بك، على عكس البرامج مفتوحة المصدر، لا يمكنك برمجة وظائفك الخاصة في Stata، لذا فأنت مقيد بالوظائف التي يدعمها بالفعل.
تقتصر وظائفه على البيانات الرقمية أو الفئوية، ولا يمكنه تحليل البيانات المكانية وأنواع معينة أُخرى.
وبالنسبة للبرامج
يستخدم محلل البيانات برامج تساعده في مهمامه اليومية و منها:
-
برنامج Excel
هي أداة رائعة للتعرف على البيانات، صحيح أنه ليس الحل الوحيد أو الأكثر ملاءمة لجميع مشاريع البيانات، لكن البرنامج يظل موثوق ويُقدم بأسعار معقولة للتحليلات.
إنها بنية أساسية للبيانات لأنها تعمق فهمك لعملية التحليلات، تستمر العديد من الصناعات والشركات في التأكيد على أهمية مهارات Excel لأنها تظل طريقة ذكية لاستخراج رؤى قابلة للتنفيذ.
يمكن تحليل أنماط الإيرادات والعمليات واتجاهات التسويق والمزيد من خلال جداول بيانات Excel.
المصادر التي يعتمد عليها محلّل البيانات في جمع مختلف المعلومات؟
يمكن إيجاد البيانات من خلال مجموعة متنوعة من المصادر مثل:
أجهزة الكمبيوتر أو عبر الإنترنت أو المصادر البيئية أو من خلال الموظفين.
بمجرد جمع البيانات، يجب تنظيمها بحيث يمكن تحليلها، قد يحدث هذا في جدول بيانات أو أي شكل آخر من البرامج التي يمكن أن تأخذ بيانات إحصائية.
راتب محلل البيانات وحاجة سوق العمل له
الراتب حسب المنطقة:
- أجر محلل البيانات في دول المشرق: متوسطة الأجر إلى مرتفعة الأجر.
- أجر محلل البيانات في الدول الخليجية: مرتفعة الأجر.
- أجر محلل البيانات في الدول الأوروبية: مرتفعة الأجر.
حاجة سوق العمل حسب المنطقة:
- الطلب على محلل البيانات في دول المشرق: متوسطة إلى مرتفعة الطلب.
- الطلب على محلل البيانات في الدول الخليجية: متوسطة إلى مرتفعة الطلب.
- الطلب على محلل البيانات في الدول الأوروبية: مرتفعة الطلب للغاية.
الفرق بين محلل البيانات ومحلل الأعمال
بالنسبة لـ Business analyst (محلل الأعمال) فهو:
محلل الأعمال مسؤول عن استغلال البيانات ليُقدّم استراتيجيات الأعمال القادمة.
مسؤوليات ومهارات محلل الأعمال:
- تقييم العمليات التجارية من حيث الكفاءة والتكلفة.
- إعداد الاستراتيجيات لتحسين العمليات والإجراءات وتحسين أداء الشركة.
- محلل البيانات يملك بعض من المهارات المهمة التي تجعله ناجحًا مثل التفكير النقدي وحل المشكلات، ومهارات التواصل.
- يملك محلل البيانات فهم حقيقي لأهداف وإجراءات مؤسساتهم حتى يتمكنوا من تحليل الأداء وتحديد أوجه القصور واقتراح الحلول وتنفيذها.
- يجب أن يكون لدى محللي الأعمال معرفة عملية على الأقل بالتكنولوجيا المتضمنة في التحليلات.
عادة ما تتطلب وظائف محلل الأعمال للمبتدئين درجة البكالوريوس في إدارة الأعمال أو مجال دراسة ذي صلة.
الأسئلة الشائعة حول الوصف الوظيفي لمحلل البيانات
-
كيف يمكنني أن أبدأ في شغل محلل البيانات؟
احصل على درجة البكالوريوس في المجال، والتركيز على المهارات الإحصائية والتحليلية، مثل الرياضيات أو علوم الكمبيوتر، مع تعلم مهارات الهامة لتحليل البيانات، والعمل على مشاريع ببيانات حقيقية.
ثم الحصول على أول وظيفة كمحلل بيانات، مع الحرص على تطوير الـ Portfolio (سابقة أعمالك).
والحصول على شهادة متقدمة كالماجيستير، ليست خطوة إجبارية ولكنها ستتيح لك فرص أكبر ودخل أعلى.
-
هل لشخص خريج كلية التجارة أن يصبح محلل بيانات أم أن الأمر صعب؟
خريج اي كلية من الممكن أن يعمل كمحلل بيانات مع تعلم المهارات اللازمة للمجال
ولكن بالنسبة لمجال علم البيانات يجب أن تكون حاصل على شهادة علمية من كليات تدرس علوم الحاسوب والهندسة.
-
هل مهنة محلل بيانات مطلوبة؟
مهنة محلل البيانات من أكثر المهن المطلوبة في جميع الدول وفي جميع القطاعات ، مثل التمويل والاستشارات والتصنيع والأدوية والحكومة والتعليم.
-
ما هو الفرق بين محلل البيانات وعالم البيانات؟
أحد أكبر الاختلافات بين محلل البيانات وعالم البيانات هو ما يفعلونه بالبيانات.
عادةً ما يعمل محلل البيانات مع البيانات المنظمة باستخدام أدوات مثل لغة البرمجة SQL أو R أو Python، والتحليل الإحصائي.
قد تتضمن المهام محلل البيانات ما يلي:
الحصول على البيانات من المصادر المتاحة، وإصلاح وإعادة تنظيم البيانات للتحليل، تحليل مجموعات البيانات لتحديد الاتجاهات والأنماط التي يمكن ترجمتها إلى رؤى قابلة للتنفيذ.
تقديم النتائج بطريقة سهلة الفهم لصنع القرارات التي تعتمد على البيانات، وغالبًا ما يستخدم عالم البيانات تقنيات بيانات أكثر تقدمًا لعمل تنبؤات حول المستقبل.
مثل خوارزميات التعلم الآلي الخاصة بهم أو تصميم عمليات النمذجة التنبؤية، والتي يُمكنها التعامل مع البيانات المنظمة وغير المنظمة.
يعتبر هذا الدور بشكل عام إصدارًا أكثر تقدمًا من محلل البيانات، قد تتضمن بعض المهام اليومية ما يلي:
جمع البيانات الخام وتنظيفها ومعالجتها، تصميم النماذج التنبؤية و خوارزميات التعلم الآلي لمجموعات البيانات الضخمة.
تطوير الأدوات والعمليات لمراقبة دقة البيانات وتحليلها، تطوير أدوات تصور البيانات ولوحات المعلومات والتقارير.
المصادر
- Bendat, J. S., & Piersol, A. G. (2000). Random Data: Analysis and measurement procedures. Wiley.
- Bulmer, M. (2010). A portable introduction to data analysis. Publish on Demand Centre, University of Queensland Press.
