معرفی گروه شغلی و زمینه های تخصصی

معرفی گروه شغلی تحلیل داده

امروزه، کسب‌وکارها به دنبال راه‌هایی هستند که بتوانند با کمک آنها به رشد و سودآوری برسند. با وجود موانعی مانند تغییرات مداوم در بازار کار، اقتصاد ناپایدار، تغییر چشم‌اندازهای سیاسی، سخت‌گیری‌های مصرف‌کننده و حتی برخی مشکلات جهانی مانند همه‌گیری برخی بیماری‌ها، امروزه کسب‌وکارها به دنبال راه‌هایی هستند که خطرات کمتری داشته باشند و در واقع آنها را به چالش نکشانند.

شرکت‌هایی که به دنبال پیشرفت و رشد هستند، باید برای افزایش شانس موفقیت خود به دنبال انتخاب‌های هوشمندانه باشند و بدانند که چگونه یک فرد و یا سازمان باید این انتخاب‌ها را داشته باشد. در واقع، هم افراد درون سازمان و هم خود سازمان، باید به دنبال جمع‌آوری اطلاعات مفید و قابل اجرا باشند و از این اطلاعات برای تصمیم‌گیری‌های آگاهانه استفاده کنند. این استراتژی، یک استراتژی بسیاری کاربردی است که از آن در زندگی شخصی نیز می‌توان استفاده کرد.

بسیاری از افراد بدون در نظر گرفتن جوانب مثبت و منفی نتایج تصمیمات خود، اقدام به این تصمیم‌گیری‌ها می‌کنند. بنابراین، شرکت‌هایی که به دنبال موفقیت هستند نباید سراغ داده‌هایی بروند که عواقب منفی‌ای برای آنها دارد. اینجاست که علم تحلیل داده به کمک سازمان‌ها و افراد می‌آید.

تجزیه و تحلیل داده، فرآیند پاکسازی، تغییر و پردازش داده‌های خام و استخراج اطلاعات کاربردی و مرتبط با فعالیت‌های سازمان از اطلاعات جمع‌آوری شده است که به کسب‌وکارها در تصمیم‌گیری آگاهانه کمک می‌کند. در این روش، اطلاعات و آمار مفیدی که اغلب به صورت نمودار، تصاویر، ترسیم آماری و جدول ارائه می‌شوند، به کاهش خطرات در هر تصمیم‌گیری سازمان کمک می‌کنند.

فرآیند تحلیل داده

از آنجایی که داده‌ها در هر شرکتی با رشد شرکت‌ها رشد پیدا می‌کنند و به پیچیدگی آنها نیز اضافه می‌شود، بنابراین لازم است برنامه‌ای برای تحلیل و به‌دست آوردن نکاتی ارزشمند از داده‌ها وجود داشته باشد. فرآیند تجزیه و تحلیل داده‌ها معمولا در چند مرحله انجام می‌شود. این مراحل به شرح زیر هستند:

جمع‌آوری نیازهای داده: در این مرحله باید از خود بپرسید که برای چه منظوری این تجزیه و تحلیل را انجام می‌دهید، از چه نوع داده‌هایی می‌خواهید استفاده کنید و قرار است کدام داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنید.
جمع آوری داده: با توجه به نیازهایی که در مرحله قبل شناسایی کردید، وقت آن رسیده است که داده‌ها را از منابع آنها جمع‌آوری کنید. این منابع شامل مطالعات موردی، نظرسنجی، مصاحبه، پرسشنامه و مشاهدات مستقیم می‌شوند. در این مرحله و برای تجزیه و تحلیل داده‌ها، حتما آنها را به خوبی سازماندهی و مرتب کنید.
پاکسازی داده‌ها: در مرحله قبل ممکن است هر داده‌ای که جمع‌آوری می‌کنید برای شما مفید نباشد، بنابراین وقت آن رسیده که به پاکسازی داده‌ها بپردازید. در این فرآیند باید داده‌های تکراری و غیرضروری را حذف کنید. انجام این مرحله، برای تجزیه و تحلیل داده‌ها در مرحله بعد الزامی است.
تجزیه و تحلیل داده‌ها: این مرحله، جایی است که شما از نرم افزارهای تجزیه و تحلیل داده و سایر ابزارها برای تجزیه داده‌ها و رسیدن به نتیجه‌گیری درست استفاده می‌کنید. برخی از ابزارهای تجزیه و تحلیل داده عبارت‌اند از Excel، Python، R، Looker، Rapid Miner، Chartio، Metabase، Redash و Microsoft Power BI.
تفسیر داده‌ها: پس از تجزیه‌ی داده‌ها، باید آنها را تفسیر کنید و بر اساس یافته‌های خود بهترین تصمیمات و راهکارها را ارائه دهید.
تجسم داده‌ها: در این مرحله، باید با کمک المان‌های گرافیکی بتوانید نتیجه خود را از تفسیر داده به دیگران ارائه دهید. در واقع هدف از این مرحله، این است که بتوانید اطلاعات را به‌گونه‌ای نشان دهید که همه بتوانند آن را درک کنند. می‌توانید از نمودارها، نقشه‌ها، نشانه‌گذاری‌ها یا چندین روش دیگر برای ارائه یافته‌های خود استفاده کنید. این مرحله به شما کمک می‌کند تا بتوانید اطلاعات را با هم مقایسه و به نتیجه‌گیری مطلوب دست پیدا کنید.

انواع تجزیه و تحلیل داده

تجزیه و تحلیل داده، چهار نوع دارد که به شرح زیر هستند:

تجزیه و تحلیل توصیفی: در این نوع تجزیه و تحلیل داده، آنچه که در یک دوره زمانی معین اتفاق افتاده، توصیف می‌شود. آیا تعداد بازدیدها افزایش یافته است؟ آیا فروش در این ماه بیشتر از ماه گذشته است؟

تجزیه و تحلیل تشخیصی: در این نوع از تجزیه و تحلیل داده، تمرکز اصلی روی چرایی اتفاق است. در این روش، ورودی داده‌ها تمرکز اصلی هستند و درباره آنها فرضیه‌سازی صورت می‌پذیرد. آیا آب‌وهوا بر فروش نوشابه تأثیر گذاشته است؟ آیا آخرین کمپین بازاریابی بر فروش تأثیر گذاشت؟

تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده: تمرکز اصلی در این نوع از تجزیه و تحلیل داده، روی پیش‌بینی احتمالات در آینده است. آخرین باری که تابستان گرمی داشتیم چه اتفاقی برای فروش افتاد؟ با چند مدل هواشناسی می‌توان تابستان گرم امسال را پیش‌بینی کرد؟
تجزیه و تحلیل تجویزی: این نوع تجزیه و تحلیل داده روی کارهای عملی تمرکز دارد. اگر تابستان هوای بسیار گرمی پیش رو داشته باشیم، باید به میزان تولید نوشابه اضافه کنیم و خط تولید را نیز گسترش دهیم.

تجزیه و تحلیل داده در انواع مختلف، به یکی از بخش‌های جدایی‌ناپذیر شرکت‌های امروزی تبدیل شده است. برخی صنعت‌ها شامل صنعت گردشگری و هتلداری که تغییر در آنها بسیار زیاد است، به تجزیه و تحلیل داده نیاز دارند. شرکت‌های فعال در این صنایع می‌توانند داده‌هایی را از مشتریان خود جمع‌آوری کنند تا در مورد مشکلات، کاستی‌ها و رفع آنها تصمیم‌گیری کنند.

صنعت بهداشت و درمان نیز از ترکیبی از داده‌های ساختاریافته و بدون‌ساختار و همچنین از تجزیه و تحلیل داده‌ها برای تصمیم‌گیری‌های آگاهانه و سریع استفاده می‌کند. صنعت خرده‌فروشی نیز، نیاز به تحلیل داده برای رسیدن به خواست مشتری دارد.

تجزیه و تحلیل داده در مقابل علم داده

تجزیه و تحلیل داده و علم داده ارتباط نزدیکی با هم دارند. در واقع می‌توان تجزیه و تحلیل داده را جزئی از علم داده دانست که برای درک درست داده‌ها در هر سازمانی استفاده می‌شود. به طور کلی، خروجی تجزیه و تحلیل داده، گزارش‌ها و تجسم داده‌ها هستند. علم داده، از خروجی تجزیه و تحلیل داده برای حل مسائل استفاده می‌کند.

تفاوت میان تجزیه و تحلیل داده و علم داده، مقیاس زمانی است. تجزیه و تحلیل داده وضعیت فعلی یا اتفاقاتی که در حال حاضر افتاده است را در بر می‌گیرد، در حالی که علم داده از این داده‌ها برای پیش‌بینی و یا درک آینده استفاده می‌کند.

بازار کار تحلیل داده

داده‌ها به یکی از حیاتی‌ترین اجزای هم کسب‌وکاری تبدیل شدند. این روزها درباره داده‌های کلان و اهمیت آنها بسیار می‌شنوید. اما با این حال، ارزش داده‌ها زمانی بیشتر می‌شود که بتوانید به تفسیر درستی از آنها برسید. ارزش داده‌هایی که یک شرکت دارد، بستگی به کاری دارد که با آن انجام می‌دهد و به همین دلیل است که نقش تحلیلگران داده در سازمان‌ها روز‌به‌روز پررنگ‌تر می‌شود و تقاضا برای استخدام آنها بیشتر شده است.

در سال ۲۰۱۹، ارزش جهانی تجزیه و تحلیل داده ۴۹ میلیارد دلار بوده که بیش از دو برابر ارزش آن در سال ۲۰۱۵ است. علاوه بر این، انتظار می‌رود ارزش جهانی تحلیل داده از سال ۲۰۲۰ تا ۲۰۳۰ با حدود ۳۰ درصد در سال رشد به ۷۷.۶ میلیارد دلار برسد.

اگر به دنبال شغلی در تجزیه و تحلیل داده هستید، در حال حاضر بهترین زمان است. به همان اندازه که بازار تحلیل داده رشد می‌کند، نیاز کسب‌وکارها به این دانش بیشتر می‌شود و افراد خبره در این حوزه، می‌توانند به کسب‌وکارها در این بخش کمک کنند.

معرفی زمینه‌های تخصصی تحلیل داده

سه زیر شاخه اصلی در مشاغل حوزه تجزیه و تحلیل داده وجود دارد که شامل تحلیلگر داده، دانشمند داده و مهندس داده می‌شوند و همه آنها به خودی خود یک عنوان شغلی هستند. باقی مشاغل و تخصص‌ها در حوزه تحلیل داده بر اثر پیشرفت در این سه شاخه به‌وجود آمده‌اند. بیایید نگاهی دقیق‌تر به برخی از مشاغل و تخصص‌های رایج در مسیر شغلی تحلیل داده بیندازیم: