موقعیت های شغلی مرتبط با هوش تجاری

در این مقاله به بررسی برخی از موقعیت‌های شغلی در تیم‌های داده می‌پردازیم و توانایی‌های لازم برای هر یک از این موقعیت‌ها را بررسی می‌کنیم. هر کسب‌وکاری تیم داده خود را به‌گونه ای متفاوت تشکیل می‌دهد و هیچ الگوی ساختاری یکسانی برای همه وجود ندارد. متخصصان داده توانایی ایفای نقش در موقعیت‌های شغلی متنوعی را دارند، اما معمولاً بر روی یک بخش متمرکز می‌شوند و مهارت‌های خاصی را دنبال می‌کنند. اگر به حرفه ای در زمینه هوش تجاری و داده ها علاقه‌مند هستید، بررسی موقعیت‌های شغلی ای که در ادامه به آنها میپردازیم ، می‌تواند به شما کمک کند تا مسیر مناسبی برای دستیابی به اهداف شغلی خود انتخاب کنید.

تحلیلگر داده

تحلیلگران داده معمولاً مسئول جمع‌آوری، پردازش و ارزیابی داده‌هایی هستند که سازمان‌ها تولید می‌کنند. وظایف آن‌ها شامل تفسیر و تجزیه و تحلیل اطلاعات، تهیه گزارش‌ها و استخراج بینش‌های ارزشمند از مجموعه‌داده‌های مختلف است. تحلیلگران داده تمایل دارند در جنبه تجاری فعالیت‌ها نقش داشته باشند، از جمله ارائه یافته‌های خود به سهامداران اصلی شرکت. آن‌ها اغلب از نزدیک با مدیران محصول همکاری می‌کنند و در نهایت، به سازمان خود در اتخاذ تصمیمات هوشمندانه و آگاهانه کمک می‌کنند. برای موفقیت به عنوان یک تحلیلگر داده ، باید درک عمیقی از SQL (Structured Query Language)، مهارت‌های مصورسازی داده و تجربه کار با آمار و برنامه نویسی آماری داشته باشید. همچنین باید بدانید چگونه از نرم‌افزارهای صفحه گسترده، پایگاه‌های داده و برنامه‌های ذخیره‌سازی داده استفاده کنید. علاوه بر این، مهارت‌هایی مانند تفکر نقادانه و داستان‌سرایی نیز بسیار مهم هستند، زیرا تحلیلگران باید بتوانند از داده‌ها نتیجه‌گیری کنند و یافته‌های خود را به اعضای سازمان گزارش دهند.
مسیر شغلی تحلیلگر داده فضای زیادی برای رشد و پیشرفت دارد. از آنجایی که تحلیلگران داده نیازمند ترکیبی از دانش فنی و مهارت‌های نرم‌افزاری هستند، می‌توانند به نقش‌های مدیریتی نیز ارتقا یابند و پس از چند سال تجربه، به سمت‌هایی مانند مدیریت تجزیه و تحلیل دست پیدا کنند.

دانشمند داده (Data Scientist) :

در حالی که تحلیلگران داده به بررسی داده‌های تاریخی می‌پردازند، دانشمندان داده با مدل‌سازی داده‌ها و تجزیه و تحلیل تجویزی سروکار دارند. به‌عنوان مثال، یک دانشمند داده ممکن است با طراحی مدل‌های یادگیری ماشین به پیش‌بینی داده‌های سازمانی بپردازد. این پیش‌بینی‌ها می‌توانند محصولات شرکت، تقاضای بازار یا مسائل داخلی مانند پیش‌بینی کلاهبرداری را شامل شوند.

مهارتها و تواناییها : برای موفقیت در این نقش، دانشمندان داده باید مهارت‌های زیر را داشته باشند:

• زبان‌های برنامه‌نویسی : تسلط بر زبان‌های برنامه‌نویسی مانند پایتون و R.
• پایگاه‌داده : توانایی کار با SQL و ایجاد پرس‌وجوهای پیچیده برای استخراج داده‌ها.
• مصورسازی داده : قابلیت مصورسازی داده‌ها به‌صورت باکیفیت و قابل درک برای مخاطبان غیرتخصصی.
• ریاضیات و آمار : دانش قوی در زمینه ریاضیاتی مانند جبر خطی، محاسبات چندمتغیره و آمار، به‌ویژه هنگام کار با مدل‌های یادگیری ماشین.

وظایف و مسئولیتها : دانشمندان داده به مدل‌سازی داده‌ها و تجزیه و تحلیل تجویزی می‌پردازند و به سازمان‌ها در پیش‌بینی روندهای آینده کمک می‌کنند. این شامل طراحی مدل‌های یادگیری ماشین، پیش‌بینی تقاضا، تحلیل محصولات و پیش‌بینی مسائل داخلی مانند کلاهبرداری است.

مسیر شغلی : مسیر شغلی دانشمند داده مشابه مسیر شغلی تحلیلگر داده است، اما با تمرکز بیشتر بر روی مدل‌سازی و پیش‌بینی. همانند مهندسی نرم‌افزار، همه دانشمندان داده در نهایت به مدیریت افراد ختم نمی‌شوند و ممکن است به سمت‌های تخصصی‌تر و فنی‌تر در زمینه داده‌ها و یادگیری ماشین حرکت کنند.

توسعه‌دهنده هوش تجاری (BI Developer)

توسعه‌دهندگان هوش تجاری (BI Developers) نقشی کلیدی و بینابینی بین وظایف تحلیلی مانند دانشمندان داده و تحلیلگران داده، و وظایف مهندسی مانند مهندسین داده و تجزیه‌وتحلیل دارند. در این موقعیت شغلی، تمرکز بر هوش تجاری از اهمیت بالایی برخوردار است. در حالی که کار توسعه‌دهندگان هوش تجاری در برخی موارد با تحلیلگران داده همپوشانی دارد، تمرکز اصلی آن‌ها بر داده‌هایی است که به‌طور مستقیم بر تصمیمات و نتایج کسب‌وکار تأثیر می‌گذارند.

وظایف و مسئولیتها : وظایف اصلی توسعه‌دهندگان هوش تجاری شامل ایجاد و ردیابی معیارهایی مانند شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) و استفاده دقیق و مؤثر از ابزارهای هوش تجاری است. آن‌ها مسئول ساختن و نگهداری گزارش‌ها، داشبوردها و سیستم‌های تحلیل داده هستند که به تصمیم‌گیری‌های استراتژیک کسب‌وکار کمک می‌کنند.

مهارت‌های مورد نیاز : یک توسعه‌دهنده هوش تجاری موفق باید دارای پایه‌ای قوی در فناوری‌های پایگاه‌داده و توانایی ایجاد پرسمان‌های پیچیده و عملکردی، معمولاً با استفاده از SQL، باشد. علاوه بر این، باید توانایی شناسایی و درک نیازهای اطلاعاتی همکاران خود را داشته باشد و این اطلاعات را به بهترین نحو ارائه دهد. توسعه‌دهندگان هوش تجاری باید نیازهای سازمان خود را پیش‌بینی کنند و آگاه باشند که چگونه نتایج تجزیه‌وتحلیل می‌تواند به موفقیت‌های بزرگ‌تر منجر شود.

مهندس داده (Data Engineer)

مهندسان داده مسئول تهیه داده‌ها برای استفاده‌های تحلیلی و عملیاتی هستند. آن‌ها معمولاً خطوط ارتباطی داده‌ها را ایجاد می‌کنند تا اطلاعات را از منابع مختلف جمع‌آوری و ادغام کنند. وظایف آن‌ها شامل پاک‌سازی و یکپارچه‌سازی داده‌ها و آماده‌سازی آن‌ها برای استفاده در برنامه‌های تحلیلی است. هدف اصلی مهندسان داده این است که دسترسی به داده‌ها را آسان کنند و اکوسیستم کلان‌داده سازمان را بهینه سازند. برخلاف تحلیلگران داده و دانشمندان داده که تمرکزشان بیشتر بر تحلیل و مدل‌سازی داده‌هاست، مهندسان داده بر روی زیرساخت‌ها و فرایندهای جمع‌آوری، ادغام و بهینه‌سازی داده‌ها تمرکز دارند. مهندسان داده بیشتر با جنبه‌های فنی و عملیاتی داده‌ها سر و کار دارند، در حالی که تحلیلگران و دانشمندان داده بیشتر به تفسیر و استفاده از داده‌ها برای تصمیم‌گیری‌های تجاری می‌پردازند.

وظایف و مسئولیتهای یک Data Engineer به شرح زیر است :

• ایجاد خطوط ارتباطی داده : مهندسان داده مسئول ایجاد زیرساخت‌های لازم برای جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف هستند.
• ادغام و پاک‌سازی داده‌ها : آن‌ها داده‌ها را ادغام و پاک‌سازی می‌کنند تا برای استفاده در تحلیل‌ها آماده شوند.
• بهینه‌سازی اکوسیستم Big Data : هدف مهندسان داده این است که داده‌ها به‌صورت کارآمد و بهینه در دسترس باشند.
• پشتیبانی از تیم‌های تحلیل و علم داده : با فراهم‌سازی داده‌های واضح و دقیق، مهندسان داده به تحلیلگران و دانشمندان داده کمک می‌کنند تا تصمیمات تجاری مطمئن تری بگیرند.

مهارت‌های مورد نیاز

• کدنویسی : مهارت‌های کدنویسی قوی در زبان‌هایی مانند Python، SQL و Java برای مهندسان داده حیاتی است.
• آشنایی با خطوط ارتباطی داده : درک عمیق از عناصر مختلف خطوط ارتباطی داده و نحوه کار با آن‌ها.
• پلتفرم‌های انبار داده : توانایی کار با پلتفرم‌های مختلف انبار داده مانند Hadoop، Spark و Redshift.
• تحلیل و حل مسئله : مهارت‌های تحلیلی برای شناسایی مشکلات داده و ارائه راه‌حل‌های مؤثر.

فعالیت در عرصه هوش تجاری

اگر به‌تازگی فارغ‌التحصیل شده‌اید یا در آستانه فارغ‌التحصیلی قرار دارید و می‌خواهید در زمینه هوش تجاری فعالیت کنید، دوره‌های کارآموزی می‌توانند نقطه شروع بسیار خوبی برای شما باشند. کارآموزی به شما این فرصت را می‌دهد که تجربه عملی در محیط‌های کاری واقعی کسب کنید و دورنمای واضح‌تری از شغل خود داشته باشید. در مشاغل مرتبط با فناوری، یادگیری عملی اغلب از یادگیری تئوری موثرتر است. برای مثال، دانستن SQL برای بسیاری از مشاغل هوش تجاری ضروری است، اما نیازی به حفظ کردن تمام دستورات آن ندارید. این اصل برای سایر فناوری‌ها و برنامه‌های کاربردی نیز صدق می‌کند. داشتن دانش پایه اولین گام اساسی است، اما برای جلب نظر کارفرمایان به چیزی فراتر از تئوری نیاز دارید؛ به نمونه کارهای عملی.
یکی از بهترین راه‌ها برای شروع، تجزیه‌وتحلیل یک مجموعه داده واقعی است. یادگیری و اجرای پرس‌وجوهای خاص یا تجزیه و تحلیل اطلاعات نه تنها دانش شما را افزایش می‌دهد بلکه توانمندی‌هایتان را نیز تقویت می‌کند. این کار به شما کمک می‌کند تا مهارت‌های عملی خود را نشان دهید و برای موقعیت‌های شغلی بهتر آماده شوید.

نکات کلیدی برای ورود به عرصه هوش تجاری :

1. کارآموزی : دوره‌های کارآموزی را در زمینه‌های مرتبط با هوش تجاری بگذرانید تا تجربه عملی کسب کنید.
2. یادگیری عملی : به‌جای تمرکز صرف بر تئوری، بر روی پروژه‌های عملی کار کنید و مهارت‌های خود را در محیط‌های واقعی آزمایش کنید.
3. مهارت‌های فنی : تسلط بر ابزارها و زبان‌های برنامه‌نویسی مورد نیاز مانند SQL، Python و ابزارهای مصورسازی داده‌ها را کسب کنید.
4. نمونه کار : مجموعه‌ای از نمونه کارهای عملی ایجاد کنید تا توانایی‌های خود را به کارفرمایان نشان دهید.

سخن پایانی

هوش تجاری (BI) نقش حیاتی در تحلیل داده‌ها و تصمیم‌گیری‌های استراتژیک سازمان‌ها دارد. موقعیت‌های شغلی مرتبط با هوش تجاری شامل تحلیلگر داده، دانشمند داده، توسعه‌دهنده هوش تجاری و مهندس داده است. هر یک از این نقش‌ها نیازمند ترکیبی از مهارت‌های فنی و تحلیل داده‌ها است. یادگیری عملی از طریق کارآموزی و پروژه‌های واقعی، به ویژه در زبان‌های برنامه‌نویسی مانند SQL و Python، می‌تواند به شما کمک کند تا در این حوزه موفق شوید. با داشتن دانش و تجربه کافی، می‌توانید در این زمینه رشد کرده و به تصمیم‌گیری‌های کلیدی در سازمان‌ها کمک کنید.