لماذا تحتاج كل مؤسسة إلى محلل بيانات؟

هناك الكثير من الضجيج حول دور عالم البيانات هذه الأيام، لدرجة أنه عندما تحتاج الشركة إلى متخصص للحصول على بعض الأفكار من البيانات، فإن الفكرة الأولى هي البحث عن عالم بيانات. و لكن هل هو حقا الخيار الأفضل؟ دعونا نرى كيف تختلف أدوار علماء البيانات و محللي البيانات ولماذا قد ترغب في تعيين محلل قبل أي دور آخر.

عالم البيانات أو محلل البيانات؟

إذًا، ما الفرق بين علماء البيانات و محللي البيانات؟ يمكن أن تختلف تعريفات هذه الأدوار ولكن يُعتقد عادةً أن عالم البيانات يجمع بين ثلاثة أدوار رئيسية – محلل البيانات، و الإحصائي، و مهندس تعلم الآلة. بمعنى آخر، تتوقع الشركات أن يكون علماء البيانات بارعين في تحليل البيانات الأولية، وأن يكونوا جيدين في الكشف عن العلاقات السببية، وبارعين في بناء نماذج تعلم الآلة. مع مثل هذه التوقعات، من الواضح أن 3 في 1 أفضل من 1 في 1، وأصبح علماء البيانات مرغوبين أكثر من قبل الشركات.

لكن مهلا… هل من الممكن أن يكون شخص ما مثاليا في الأدوار الثلاثة؟ و الأكثر من ذلك، هل تتطلب كل هذه الأدوار مهارات مماثلة؟ أم أن المهارات و الأساليب التي يستخدمها، على سبيل المثال، محللو البيانات ومهندسو تعلم الآلة مختلفة تمامًا؟

في الواقع، تختلف أساليب هؤلاء المتخصصين كثيرًا. تقدم كاسي كوزيركوف، كبيرة علماء القرار في جوجل، شرحًا رائعًا لهذا الاختلاف. وتدعي أن محللي البيانات موجودون في الشركة لتقديم نتائج سريعة، على سبيل المثال، الإجابة على السؤال هل هناك أي ارتباطات مثيرة للاهتمام في البيانات؟ لتلبية توقعات صناع القرار بشأن الإجابات السريعة و القصيرة، يستخدم محللو البيانات أسلوب البرمجة المطابق – باستخدام عدد أقل من أسطر التعليمات البرمجية وإنتاج مصفوفة ارتباط سهلة التفسير للمدير. يتمتع مهندسو تعلم الآلة بأسلوب برمجة مختلف تمامًا، فهدفهم هو بناء نموذج “مثالي”، وهذا عادةً ما يستغرق الكثير والكثير من الوقت.

لا يستطيع الإحصائيون أيضًا تقديم نتائج سريعة، فسيقولون: “انتظر، انتظر! لا يمكننا استخلاص أي علاقات سببية من هذه البيانات. ولا نعرف حتى ما إذا كانت النتائج ذات دلالة إحصائية!” نعم، ستحتاج في بعض الأحيان إلى إحصائيين أو علماء بيانات يجيدون الإحصاء للإجابة على هذا النوع من الأسئلة. ولكن هل تحتاج حقًا إلى هذه الإجابات فقط للحصول على فكرة عن الارتباطات في البيانات؟ في الواقع لا. بعد الحصول على النتائج الأولية من محلل البيانات، تحتاج إلى الاستعانة بخبير في المجال، الذي يقرر أي من الأنماط المحددة تعتبر مهمة بالفعل للأعمال وتستحق المزيد من التحقيق. لذلك، كما ترون، من الأفضل الحصول على رأي من خبير في المجال بعد التحليل الأولي للبيانات وقبل اختبار الفرضيات المتعمق – وهو أمر يصعب ترتيبه عندما يقوم نفس الشخص بإجراء تحليل البيانات واختبار متعمق للأنماط التي تم الكشف عنها .

ربما يمكنك أن ترى بالفعل أن محللي البيانات مرغوب فيهم في بعض الحالات أكثر من علماء البيانات. ولكن دعونا الآن نوضح نوع المهارات التي يجب أن يتمتع بها محلل البيانات لتلبية احتياجات صناع القرار ويصبح أحد الأصول للمؤسسة، بما في ذلك الكفاءة في خدمات العناية الواجبة المالية لضمان اتخاذ قرارات مستنيرة.

ما هو نوع محللي البيانات الذي تحتاج إليه المنظمات؟

يتمثل الدور الرئيسي لمحللي البيانات في المؤسسة في مساعدة صناع القرار من خلال تحديد أنماط مثيرة للاهتمام ومهمة في البيانات ومن خلال تقديم إجابات سريعة مدفونة في العديد من الجداول والرسوم البيانية وملفات السجل. باختصار، يحدد محللو البيانات المجالات التي قد تحتاج فيها إلى اهتمام الإحصائيين ومهندسي تعلم الآلة إذا وجد خبير المجال أن هذه المجالات مهمة.

إليك الصفات التي تريد رؤيتها في محلل البيانات:

  • رواية القصص البيانات: يمكن لمحلل البيانات الجيد قراءة البيانات وسرد قصص مثيرة حول البيانات. ولكن المهم حقًا هو أن خبراء البيانات البارزين لا يتجاوزون البيانات أبدًا ويسمحون دائمًا بالعديد من التفسيرات المحتملة. على سبيل المثال، يمكنهم القول: “يبدو أننا حصلنا على المزيد من العملاء المحتملين بعد أن قدمنا حملتنا الإعلانية الأخيرة على فيسبوك. قد تكون هذه إشارة حول فعالية هذه الحملة، ولكن النمو في عدد العملاء المحتملين قد يكون أيضًا بسبب هناك حاجة إلى مزيد من التحليل المتعمق.”
  • مهارات تصور البيانات: تعد القدرة على إنشاء رسوم بيانية جذابة وذات معنى وسهلة التفسير أيضًا أمرًا مهمًا جدًا لمحللي البيانات. تستفيد القصة دائمًا من التصورات الرائعة التي تجعل حياة صانع القرار أسهل بكثير.
  • الخبرات التقنية: يمكن لمحلل البيانات المحترف أن يزودك بالكثير من الأفكار المثيرة للاهتمام المخفية في بياناتك، باستخدام جداول البيانات فقط. ومع ذلك، من أجل تقديم نتائج سريعة حقًا وإنشاء تصورات احترافية، سيحتاج محللو البيانات عادةً إلى خبرة فنية تتجاوز جداول البيانات. لذلك، يمكنك أن تتوقع اليوم أن يكون محللو البيانات على دراية بلغة البرمجة Python وأن يكونوا ماهرين في أدوات مثل Tableau أو Microsoft Power BI.
  • أسلوب البرمجة الأمثل للسرعة: لا تحتاج إلى محلل بيانات ليكون لديه نفس مهارات البرمجة التي يتمتع بها مهندسو البرمجيات أو مهندسو تعلم الآلة. يجب أن يعرف محللو البيانات كيفية تنظيف البيانات باستخدام بايثون، وكيفية إجراء تحليل البيانات، وكيفية تقديم المعلومات بتصورات وجداول واضحة. هناك بعض الدورات التدريبية الجيدة جدًا المتاحة عبر الإنترنت والتي تعلم هذه المهارات بالضبط. بالإضافة إلى ذلك، يجب أن يكون محللو البيانات على دراية بالحزم الأكثر شيوعًا التي تم إنشاؤها لتحليل البيانات واستخدام هذه الحزم لإجراء جميع التحليلات بالطريقة الأكثر كفاءة.
  • تعلم لغة بايثون لعلوم البيانات (اختياري): لا تتطلب جميع الشركات خبرة في المجال من محللي البيانات، ولكنها بالتأكيد مهارة يمكن أن تكون بمثابة تعلم لغة Python لعلوم البيانات لمحللي البيانات المحترفين. بمعنى آخر، إذا أراد شخص ما أن يكون ضمن مجموعة أفضل محللي البيانات، فيجب عليه أن يتعرف على المجال. ستساعدهم هذه المهارة على التمييز بين الأنماط المهمة حقًا للأعمال والنتائج التي لا تستحق وقت خبراء البيانات وصناع القرار.

الآن بعد أن عرفنا أي نوع من محللي البيانات يمكن أن يصبحوا أصولًا قيمة للشركة، دعنا نلخص ما يمكن أن نتوقعه من محلل بيانات جيد ولماذا تحتاج كل مؤسسة إلى هؤلاء المتخصصين.

كل شركة تحتاج إلى محلل بيانات

إذا كان مديرو المؤسسة يتخذون قرارات تعتمد على البيانات، فإن هذه المنظمة تحتاج بالتأكيد إلى محلل بيانات. الشركات المحظوظة بما يكفي للعثور على متخصص جيد يتمتع بالمهارات المذكورة أعلاه سيكون لديها خبير في:

  • جمع النوع المناسب من البيانات.
  • تنظيف البيانات.
  • إجراء تحليل البيانات.
  • تقديم المعلومات بتصورات جميلة وذات مغزى.
  • اكتشاف أنماط مثيرة للاهتمام في البيانات، وتقديم رؤى قد تتطلب المزيد من الاهتمام من الإحصائيين ومهندسي تعلم الآلة.
  • عند إجراء التحليل، تحديد أولويات المجالات الأكثر أهمية بالنسبة للأعمال.

خلاصة القول، محلل البيانات الجيد هو المساعد الأساسي لصناع القرار الذي يترجم البيانات إلى قصص ذات معنى، ويقدم إجابات سريعة على الأسئلة الصعبة، ويدفع الأعمال في الاتجاه الصحيح.

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

اكتشاف المزيد من بايثون العربي

اشترك الآن للاستمرار في القراءة والحصول على حق الوصول إلى الأرشيف الكامل.

Continue reading

Scroll to Top