موقعیت‌های شغلی هوش تجاری

مشاغل هوش تجاری-1

در این مقاله به برخی از موقعیت‌های شغلی در تیم‌های داده نگاهی خواهیم انداخت و پیرامون توانایی‌های لازم برای بودن در هر یک از این موقعیت‌ها بحث خواهیم کرد.

هر کسب‌وکاری تیم داده خود را به طور متفاوتی تشکیل می‌دهد. هیچ الگوی ساختاری یکسانی وجود ندارد که کسب‌وکارها ملزم به دنبال‌کردن آن باشند.

متخصصان داده این توانایی را دارند که در موقعیت‌های شغلی مختلفی نقش‌آفرینی کنند، اما سعی می‌کنند بر روی یک بخش متمرکز شوند و مهارت‌های خاصی را دنبال کنند. اگر به حرفه هوش تجاری و کار با داده‌ها علاقه‌مند هستید، یکی از موقعیت‌های شغلی زیر می‌تواند با مهارت‌ها و اهداف شغلی شما مطابقت داشته باشد.

تحلیلگر داده

تحلیلگران داده معمولاً وظیفه جمع‌آوری، پردازش و ارزیابی داده‌هایی را دارند که سازمان ایجاد می‌کند. تفسیر و تجزیه‌وتحلیل اطلاعات، ایجاد گزارش و استخراج بینش از مجموعه‌داده‌های مختلف بر عهده آن‌ها است. تحلیلگران داده تمایل دارند در جنبه تجاری فعالیت‌ها مانند ارائه یافته‌ها به سهام‌داران مهم شرکت نقش داشته باشند. آن‌ها اغلب از نزدیک با مدیران محصول کار می‌کنند. در نهایت، تحلیلگران داده به سازمان خود در تصمیم‌گیری هوشمندانه و آگاهانه کمک می‌کنند.

به‌عنوان یک تحلیلگر داده موفق، به درک قوی از SQL (زبان پرسمان ساخت‌یافته) همراه با مهارت‌های مصورسازی داده و تجربه کار با آمار و برنامه‌نویسی آماری نیاز دارید. شما باید بدانید که چگونه از نرم‌افزار صفحه گسترده، پایگاه‌های داده و برنامه‌های ذخیره‌سازی داده استفاده کنید. همچنین باید مهارت‌هایی مانند تفکر نقادانه و داستان‌سرایی را در خود پرورش دهید، زیرا تحلیلگران باید بتوانند از داده‌ها نتیجه‌گیری کنند و یافته‌های خود را به دیگر اعضای سازمان خود گزارش دهند.

مسیر شغلی تحلیل داده فضای زیادی برای رشد دارد. ازآنجایی‌که تحلیلگران داده علاوه بر دانش فنی به مهارت‌های نرم‌افزاری نیز نیاز دارند، شایستگی کافی برای شغل‌های مدیریتی را دارند و ممکن است پس از چند سال، به شغل‌هایی نظیر مدیریت تجزیه‌وتحلیل و غیره ارتقا پیدا کنند.

دانشمند داده

درحالی‌که تحلیلگران داده، داده‌های تاریخی را بررسی می‌کنند، دانشمندان داده با مدل‌سازی داده‌ها و تجزیه‌وتحلیل تجویزی سروکار دارند.  به‌عنوان‌مثال، یک دانشمند داده ممکن است با طراحی مدل‌های یادگیری ماشین داده‌های سازمانی را پیش‌بینی کند. این پیش‌بینی‌ها می‌توانند محصولات شرکت، پیش‌بینی تقاضا یا پیش‌بینی مسائل داخلی مانند پیش‌بینی کلاهبرداری را شامل شوند.

برای دانشمندان داده، دانستن SQL و چگونگی مصورسازی باکیفیت‌ترین داده‌ها همراه با زبان‌های برنامه‌نویسی مانند پایتون و R بسیار اهمیت دارد. ازآنجایی‌که دانشمندان داده به طور گسترده با مدل‌های پیش‌بینی کار می‌کنند، باید در زمینه ریاضی مانند جبر خطی (مخصوصاً زمانی که با  ماشین  لرنینگ سروکار دارند)، محاسبات چندمتغیره و آمار مهارت‌های قوی داشته باشند.

مسیر شغلی یک دانشمند داده به مسیر شغلی تحلیلگر داده شباهت دارد. بااین‌حال، همانند مهندسی نرم‌افزار، مسیر همه دانشمندان داده در نهایت به مدیریت افراد ختم نمی‌شود.

توسعه‌دهنده هوش تجاری

توسعه دهندگان تجاری را می‌توان مابین نقش‌های تحلیلی مانند دانشمندان داده و تحلیلگران و نقش‌های مهندسی مانند مهندس تجزیه‌وتحلیل یا مهندس داده در نظر گرفت. در این موقعیت شغلی، هوش تجاری از اهمیت بسیاری برخوردار است. درحالی‌که ممکن است کار توسعه دهندگان هوش تجاری در برخی جهات با تحلیلگران داده همپوشانی داشته باشد، تمرکز آن‌ها بیشتر بر روی داده‌هایی است که مستقیماً بر تصمیمات و نتایج کسب‌وکار تأثیر می‌گذارند. وظیفه توسعه دهندگان هوش تجاری ایجاد و ردیابی معیارهایی مانند شاخص‌های کلیدی عملکرد و همچنین استفاده دقیق‌تر از ابزارهای هوش تجاری است.

یک توسعه‌دهنده هوش تجاری موفق در فناوری‌های پایگاه‌داده و ایجاد پرسمان‌های پیچیده و عملکردی (به‌احتمال زیاد SQL) پایه‌ای قوی دارد؛ همچنین از اطلاعاتی که همکارانش به آن نیاز دارند مطلع است و به بهترین نحو آن‌ها را ارائه می‌دهد. توسعه دهندگان هوش تجاری باید نیازهای سازمان خود را پیش‌بینی کنند و از این که چگونه نتایج تجزیه‌وتحلیل می‌توانند موفقیت‌آمیز باشند، آگاهی داشته باشند.

مهندس داده

وظیفه مهندسان داده تهیه داده‌ها جهت استفاده‌های تحلیلی و عملیاتی است. مهندسان داده معمولاً مسئول ایجاد خطوط ارتباطی داده‌ها برای گردآوری اطلاعات از منابع مختلف هستند. آن‌ها داده‌ها را ادغام، یکپارچه و پاک‌سازی می‌کنند و آن‌ها را برای استفاده در برنامه‌های تحلیلی آماده می‌کنند. هدف مهندسان داده دسترسی آسان به داده‌ها و بهینه‌سازی اکوسیستم کلان‌داده سازمان است.

مهندسان داده، داده‌های واضحی را ارائه می‌دهند و به کسب‌وکارها کمک می‌کنند تا تصمیمات تجاری مطمئن‌تری بگیرند.

مهندسان داده باید مهارت‌های کدنویسی قوی داشته باشند. آشنایی با عناصر خطوط ارتباطی داده و نحوه کار با پلتفرم‌های مختلف انبار داده می‌تواند به شما در این مسیر کمک کند.

مهندس تجزیه‌وتحلیل

مهندسان تجزیه‌وتحلیل معمولاً وظیفه مدل‌سازی داده‌ها، انجام کارهای ELT و تبدیل و جابه‌جایی داده‌ها در مجموعه‌داده‌ها را بر عهده دارند تا آن‌ها را برای تحلیلگران و دانشمندان داده قابل‌استفاده کنند. مهندسان تجزیه‌وتحلیل افرادی هستند که داده‌های باکیفیتی را ارائه می‌کنند.

مهندسان تجزیه‌وتحلیل باید نسبت به مهندسان داده مهارت‌های گسترده‌تری داشته باشند. اگر می‌خواهید در این مسیر شغلی قدم بگذارید، باید به تقویت مهارت‌های SQL بپردازید و استفاده از ابزارهای مختلف تبدیل داده را یاد بگیرید. از مهارت‌های ارتباطی غافل نشوید، زیرا برای داشتن یک کار گروهی خوب برقراری ارتباط بسیار مهم است.

مسیرهای آموزشی برای حرفه هوش تجاری

هنوز هیچ مسیر مشخصی برای دست‌یابی به هرکدام از این موقعیت‌های شغلی وجود ندارد.

بسیاری از مشاغل هوش تجاری، به‌ویژه مشاغل مهندسی، افرادی را که پیشینه علمی، فناوری، مهندسی و ریاضی دارند جذب می‌کنند، همانند افرادی که در آمار، علوم کامپیوتر یا ریاضیات تخصص دارند. بااین‌حال، بسیاری از متخصصان داده از زمینه‌های غیرمرتبطی مانند علوم‌انسانی یا ارتباطات رشد پیدا می‌کنند و از مهارت‌هایی مانند تفکر نقادانه و تصمیم‌گیری مؤثر برای تفسیر و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها استفاده می‌کنند.

فعالیت در این عرصه

اگر به‌تازگی فارغ‌التحصیل شده‌اید یا در آستانه فارغ‌التحصیلی قرار دارید و می‌خواهید در زمینه هوش تجاری فعالیت کنید، سعی کنید دوره‌های کارآموزی یکی از زمینه‌ها را بگذرانید. کارآموزی این فرصت را در اختیار شما قرار می‌دهد که یک تجربه عملی در یک محیط کاری واقعی داشته باشید. همچنین گذراندن دوره کارآموزی به شما کمک می‌کند تا دورنمای کار را ببینید و تصمیم بگیرید.

همانند بسیاری از مشاغل متمرکز بر فناوری، یادگیری عملی از یادگیری تئوری بهتر است؛ به‌عنوان‌مثال، دانستن SQL برای بسیاری از مشاغل هوش تجاری ضروری است، اما نیازی به حفظ کردن همه دستورات SQL نیست. این نکته برای همه فناوری‌ها و برنامه‌های کاربردی صدق می‌کند. داشتن دانش‌پایه اولین قدم اساسی است، اما برای استخدام علاوه بر همه کتاب‌هایی که درباره SQL خوانده‌اید، به نمونه کار نیاز دارید. یکی از راه‌های شروع تجزیه‌وتحلیل یک مجموعه داده‌ای است. یادگیری و اجرای پرسمان‌های خاص یا تجزیه‌وتحلیل اطلاعات توانمندی‌های شما را افزایش می‌دهد.

به اشتراک بگذارید

اشتراک گذاری در linkedin
اشتراک گذاری در twitter
اشتراک گذاری در email
اشتراک گذاری در whatsapp
اشتراک گذاری در telegram

یک قدم تا داده محوری

کافیست اطلاعات تماس خود را وارد کنید. ما با شما تماس خواهیم گرفت.

یک قدم تا داده محوری فاصله دارید

کافیست فرم زیر را تکمیل کنید.