نقش های علم داده در کسب و کار ها و معرفی مسئولیت های آن

گفتن یک داستان با داده ها سفری است که معمولاً با شما شروع نمی شود. داده ها باید از جایی آمده باشند. به دست آوردن این داده ها در مکانی که برای شما قابل استفاده است ، مستلزم تلاش است که احتمالاً خارج از محدوده شما است ، به ویژه با توجه به شرکت. برنامه ها و پروژه های امروزی می توانند بزرگ و پیچیده باشند ، اغلب شامل استفاده از مهارت ها و دانش افراد متعدد است.

هر فرد استعداد و تخصص منحصر به فردی را به ارمغان می آورد ، در تلاش برای همکاری با یکدیگر و هماهنگی وظایف و مسئولیت ها برای مشاهده پروژه از ایده تا تولید سهیم است.

در گذشته اخیر ، نقش هایی مانند تحلیلگران تجاری و توسعه دهندگان هوش تجاری استاندارد پردازش و درک داده ها بودند. با این حال ، گسترش بیش از حد اندازه و انواع مختلف داده ها باعث شده است که این نقش ها به مجموعه تخصصی تری از مهارت ها تبدیل شوند که فرآیندهای مهندسی و تجزیه و تحلیل داده ها را مدرن و ساده می کند.

بخش های زیر این نقش های مختلف علم داده و مسئولیت خاص در طیف کلی کشف و درک داده ها را برجسته می کند:

Business analyst
Data analyst
Data engineer
Data scientist
Database administrator

تحلیلگر کسب و کار (Business analyst )

در حالی که برخی از شباهت ها بین تحلیلگر داده و تحلیلگر کسب و کار وجود دارد ، تفاوت اصلی بین این دو نقش این است که آنها با داده ها چه کار می کنند.

یک تحلیلگر تجاری به کسب و کار نزدیکتر است و متخصص در تفسیر داده های حاصل از تجسم است. اغلب ، وظایف تحلیلگر داده و تحلیلگر کسب و کار می تواند به عهده یک فرد واحد باشد.

تحلیلگر داده (Data analyst)

یک تحلیلگر داده به مشاغل این امکان را می دهد تا از طریق تجسم و گزارش ابزارهایی مانند Microsoft Power BI ، ارزش دارایی های داده خود را به حداکثر برسانند.تحلیلگران داده ها وظیفه پروفایل ، تمیز کردن و تغییر داده ها را بر عهده دارند.

مسئولیت های آنها همچنین شامل طراحی و ساخت مدل های مقیاس پذیر موثر داده و فعال سازی و پیاده سازی قابلیت های تجزیه و تحلیل پیشرفته در گزارش ها برای تجزیه و تحلیل است.

یک تحلیلگر داده با ذینفعان مربوطه برای شناسایی داده ها و الزامات گزارش مناسب و ضروری همکاری می کند و سپس آنها وظیفه دارند داده های خام را به بینش های مرتبط و معنی دار تبدیل کنند.

یک تحلیلگر داده همچنین مسئول مدیریت دارایی های Power BI ، از جمله گزارشات ، داشبورد ، فضاهای کاری و مجموعه داده های اساسی است که در گزارش ها استفاده می شود. آنها وظیفه پیاده سازی و پیکربندی رویه های امنیتی مناسب ، همراه با الزامات ذینفعان را دارند ، تا از حفظ امنیت تمام دارایی های Power BI و داده های آنها اطمینان حاصل شود.

تحلیلگران داده با مهندسین داده برای تعیین و مکان یابی منابع داده مناسب که نیازهای ذینفعان را برآورده می کند ، همکاری می کنند. علاوه بر این ، تحلیلگران داده با مهندس داده و مدیر پایگاه داده همکاری می کنند تا اطمینان حاصل شود که تحلیلگر به منابع داده مورد نیاز دسترسی مناسب دارد.

تحلیلگر داده همچنین با مهندس داده برای شناسایی فرایندهای جدید یا بهبود فرایندهای موجود برای جمع آوری داده ها برای تجزیه و تحلیل همکاری می کند.

برای خرید لایسنس پاور بی ای Power BI کلیک کنید

مهندس داده (Data engineer)

مهندسان داده ، فناوری های بستر داده را ارائه می دهند و راه اندازی می کنند که در محل و در فضای ابری قرار دارند. آنها جریان داده های ساختار یافته و بدون ساختار را از منابع متعدد مدیریت و ایمن می کنند.

پلتفرم های داده ای که آنها استفاده می کنند می توانند شامل پایگاه های داده رابطه ای ، پایگاه های داده غیر ارتباطی ، جریان داده ها و ذخیره فایل ها باشند. مهندسان داده همچنین اطمینان حاصل می کنند که خدمات داده به طور ایمن و یکپارچه در سرویس های داده ادغام می شوند.

وظایف اصلی مهندسین داده شامل استفاده از خدمات و ابزار داده های داخلی و ابری برای دریافت ، خروج و تبدیل داده ها از منابع متعدد است. مهندسان داده برای شناسایی و برآوردن الزامات داده با ذینفعان تجاری همکاری می کنند. آنها راه حل هایی را طراحی و اجرا می کنند.

در حالی که ممکن است در وظایف و مسئولیت های یک مهندس داده و مدیر پایگاه داده هماهنگی وجود داشته باشد . محدوده کاری مهندس داده فراتر از مراقبت از پایگاه داده و سروری است که در آن میزبانی شده است و احتمالاً شامل کل داده های عملیاتی نمی شود.

علم داده ها در کسب و کارها

یک مهندس داده به هوش تجاری و پروژه های علم داده ارزش فوق العاده ای می بخشد. وقتی مهندس داده داده ها را گرد هم می آورد ، که اغلب به عنوان اختلال داده ها توصیف می شود ، پروژه ها سریعتر حرکت می کنند زیرا دانشمندان داده می توانند بر حوزه های کاری خود تمرکز کنند.

به عنوان یک تحلیلگر داده ، شما باید با یک مهندس داده همکاری نزدیک داشته باشید تا مطمئن شوید که می توانید به انواع منابع داده ساختار یافته و بدون ساختار دسترسی داشته باشید. زیرا آنها از شما در بهینه سازی مدل های داده پشتیبانی می کنند ، که معمولاً از یک انبار داده مدرن یا دریاچه داده ارائه می شود. هم مدیران پایگاه داده و هم متخصصان هوش تجاری می توانند به نقش مهندس داده منتقل شوند.

آنها باید ابزارها و فناوری مورد استفاده برای پردازش حجم زیادی از داده ها را بیاموزند.

دانشمند داده (Data scientist)

دانشمندان تجزیه و تحلیل پیشرفته ای را برای استخراج ارزش از داده ها انجام می دهند. کار آنها می تواند از تجزیه و تحلیل توصیفی گرفته تا تجزیه و تحلیل پیش بینی متفاوت باشد.

تجزیه و تحلیل توصیفی داده ها را از طریق فرایندی که به عنوان تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی (EDA) شناخته می شود ، ارزیابی می کند.

تجزیه و تحلیل پیش بینی در یادگیری ماشین برای استفاده از تکنیک های مدل سازی که می تواند ناهنجاری ها یا الگوها را تشخیص دهد ، استفاده می شود. این تجزیه و تحلیلها بخشهای مهمی از مدلهای پیش بینی هستند و تجزیه و تحلیل توصیفی و پیش بینی تنها جنبه های جزئی از کار دانشمندان داده است.

برخی از دانشمندان داده می توانند در حوزه یادگیری عمیق کار کنند و آزمایش های تکراری را برای حل یک مشکل داده پیچیده با استفاده از الگوریتم های سفارشی انجام دهند.

شواهد حدیثی نشان می دهد که بیشتر کار در یک پروژه علم داده صرف نزاع داده ها و مهندسی ویژگی می شود. هنگامی که مهندسان داده از مهارت های خود برای جداسازی موفقیت آمیز داده ها استفاده کنند ، دانشمندان داده می توانند روند آزمایش را تسریع کنند.

در ظاهر ، ممکن است به نظر برسد که یک دانشمند داده و تحلیلگر داده در کارهایی که انجام می دهند فاصله زیادی با هم دارند ، اما این حدس نادرست است.

یک دانشمند داده برای تعیین سوالاتی که نیاز به پاسخ دارند ، به داده ها نگاه می کند و اغلب یک فرضیه یا آزمایش ارائه می دهد و سپس برای تجسم و گزارش داده ها به تحلیلگر داده ها مراجعه می کند.

سرپرست پایگاه داده (Database administrator)

سرپرست پایگاه داده جنبه های عملیاتی راه حل های پلت فرم داده بومی و ترکیبی را که بر روی سرویس های داده Microsoft Azure و Microsoft SQL Server ساخته شده است ، اجرا و مدیریت می کند.

مدیر داده مسئول در دسترس بودن کلی و عملکرد سازگار و بهینه سازی راه حل های پایگاه داده است. آنها با ذینفعان همکاری می کنند تا خط مشی ها ، ابزارها و فرآیندهای پشتیبان گیری و بازیابی اطلاعات را شناسایی و اجرا کنند.

نقش مدیر پایگاه داده با نقش مهندس داده متفاوت است. یک مدیر پایگاه داده سلامت کلی یک پایگاه داده و سخت افزار موجود در آن را کنترل و مدیریت می کند ، در حالی که یک مهندس داده در فرایند نزاع داده ها دخیل است . به عبارت دیگر ، بلعیدن ، تبدیل ، اعتبار سنجی و تمیز کردن داده ها برای برآوردن نیازهای تجاری و الزامات

مدیر پایگاه داده همچنین مسئولیت مدیریت امنیت کلی داده ها ، اعطا و محدود کردن دسترسی و امتیازات کاربر به داده ها را بر اساس نیازها و الزامات تجاری تعیین می کند.

علم داده و مسئولیت های آن

دوره آموزشی هوش تجاری با Tableau »کلیک کنید« و هوش تجاری با Power BI »کلیک کنید« یک برنامه جامع است که بر توسعه مهارت در تجزیه‌ و تحلیل داده‌ها، تجسم و گزارش سازی و گزارش دهی و دشبوردسازی با استفاده از این ابزارها تمرکز دارد.

سپاسگذاریم از وقتی که برای خواندن این مقاله گذاشتید

برای خرید لایسنس تبلو Tableau کلیک کنید

برای مشاهده ویدیوهای آموزشی داده کاوی و هوش تجاری ما را در شبکه های اجتماعی دنبال کنید

Youtube Chanel :VISTA Data Mining

Aparat Chanel: VISTA Data Mining

Instagram Chanel: VISTA Data Mining

Telegram Chanel: VISTA Data Mining

Linkedin Chanel: VISTA Company

امتیاز دهید

تلفن ثابت

تلفن هات لاین