تحلیلگر داده کیست و چه وظایفی دارد؟

تحلیلگر داده کیست و چه کارهایی را باید انجام دهد؟ در این‌ مطلب این نقش شغلی را بررسی می‌کنیم و می‌بینیم که چرا آنان در بخش داده‌‌ی هر سازمانی ضروری هستند. همچنین آنچه باید برای تبدیل‌شدن به یک تحلیلگر داده انجام دهید تشریح خواهیم کرد.

تحلیلگر داده، آينده‌ای درخشان در بازار کار

برای پاسخ دادن به پرسش اصلی یعنی تحلیلگر داده کیست و چه وظایفی بر عهده دارد اجازه دهید اندکی به وضعیت فعلی و آینده‌ی این موقعیت شغلی بپردازیم.

دیجیتال‌شدن سریع جوامع و پذیرش فزاینده انواع دستگاه‌های الکترونیکی به رشد تصاعدی داده‌ها انجامیده است. این روند هیچ نشانه‌ای از کاهش سرعت در آینده را نشان نداده است، بلکه برعکس، با استقرار موردانتظار اینترنت اشیا  (IoT) و زیرساخت 5G، نرخ تولید داده احتمالاً حتی بیشتر از این افزایش خواهد یافت؛ درمقابل این موضوع، شرکت‌ها تقاضای زیادی برای متخصصان داده دارند که می‌توانند زیرساخت‌های داده قابل اعتماد بسازند و حجم عظیمی از داده‌ها را برای حمایت از تصمیم‌گیری تجاری تجزیه‌وتحلیل کنند. در میان نقش‌های شغلی داده‌‌ی مختلف موجود، تحلیلگران داده یا Data Analystها بسیار محبوب و پردرآمد هستند. به‌گفته Forbes، بازار کار برای تحلیلگران داده در حال رونق است و آینده برای این متخصصان بسیار موردتقاضا روشن به نظر می‌رسد. حال سؤال اینجاست که یک تحلیلگر داده چه کاری انجام می‌دهد؟

تحلیلگر داده کیست؟

به‌طور کلی، یک تحلیلگر داده مسئول جمع‌آوری، آماده‌سازی و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها برای استخراج بینش معنادار است. یک روز از زندگی یک تحلیلگر داده مستلزم مجموعه وسیعی از وظایف است، از توسعه سیستم‌هایی برای جمع‌آوری داده‌ها و استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی برای پاکسازی و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها تا ساخت گزارش‌ها و انتقال بینش به سهامداران. با توجه به ماهیت همه‌کاره آنان، استفاده از عنوان‌های شغلی دیگر برای توصیف تحلیلگر داده بسیار رایج است، ازجمله:

• تحلیلگر کسب‌وکار (Business analyst)
• تحلیلگر هوش تجاری (Business intelligence analyst)
• مشاور هوش بازار (Market intelligence consultant)
• تحلیلگر تحقیق در عملیات (Operations research analyst) 
• تحلیلگر هوش رقابتی (Competitive intelligence analyst)
• استراتژیست داده (Data strategist)

عنوان دقیق آنان هر چه باشد، شرکت‌ها تقریباً در هر صنعتی می‌توانند از کار تحلیلگران داده، از حوزه مراقبت‌های بهداشتی و بازاریابی گرفته تا تدارکات و زیست‌شناسی، بهره ببرند. این یکی از دلیل‌های اصلی افزایش تقاضای تحلیلگران داده است.

تحلیلگران داده درمقابل دانشمندان داده

یکی از بهترین راه‌ها برای رسیدن به پاسخ تحلیلگر داده کیست مقایسه آن با دانشمند داده است. یک سردرگمی رایج در میان متخصصان مشتاق داده تفاوت میان تحلیلگران داده (Data Analysts) و دانشمندان داده (Data Scientists) است. با اینکه مرز مشخصی میان این دو نقش وجود ندارد و بسته به شرکت، تحلیلگران داده و دانشمندان داده ممکن است در یک نوع وظیفه‌های درگیر باشند، تفاوت‌های مهمی درمورد ماهیت کار و سطح تخصص آن‌ها وجود دارد. کار تحلیلگر داده بیشتر درمورد یافتن الگوها در ستون‌های بزرگ داده‌های (ساخت‌یافته)، ایجاد تجسم‌ها و گزارش‌ها و ارتباط بینش است؛ از سوی دیگر، دانشمندان داده تمایل دارند ازطریق استفاده از تکنیک‌هایی که در حوزه تحلیل پیش‌بینی‌کننده (predictive Analysis) قرار می‌گیرند با موارد غیرمنتظره مقابله کنند. این کار معمولاً مستلزم توسعه مدل‌های داده و الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) برای پیش‌بینی آینده است.

درمورد سطح تخصص موردنیاز برای این دو نقش دانشمندان داده گاهی نسخه‌ی فنی‌تر یک تحلیلگر داده در نظر گرفته می‌شوند. به‌طور کلی، دانشمندان داده باید در برنامه‌نویسی و ابزارهای محاسباتی پیشرفته تسلط بیشتری داشته باشند؛ همچنین از آنجا دانشمندان داده مسئول توسعه‌ی مدل‌های داده و الگوریتم‌های یادگیری ماشین هستند، باید پیش‌زمینه‌ی خوبی در ریاضیات و آمار داشته باشند.

تحلیلگر داده چه کاری انجام می دهد؟

با وجود عنوان‌های شغلی زیاد، برخی از مسئولیت‌های اصلی یک تحلیلگر داده را می‌توان به‌طور کلی به وظیفه‌های مربوط به مرحله‌های مختلف چرخه عمر پروژه زیر تقسیم کرد:

در ادامه، با جزئیات بیشتری آنچه یک تحلیلگر داده در طول این فرایند انجام می‌دهد بررسی می‌کنیم.

استخراج داده‌ها (Data extraction)

تحلیلگران داده اغلب درگیر وظیفه‌ی جمع‌آوری داده‌ها هستند؛ بااین‌حال درحالی‌که دانشمندان داده با داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار سروکار دارند، درنتیجه تعداد و پیچیدگی تکنیک‌های موردنیاز برای جمع‌آوری داده‌ها را افزایش می‌دهند، تحلیلگران داده عمدتاً با داده‌های ساختاریافته کار می‌کنند که معمولاً در پایگاه‌های اطلاعاتی رابطه‌ای خود شرکت ذخیره می‌شوند.

آماده‌سازی داده‌ها (Data preparation) 

داده‌های جمع‌آوری‌شده اغلب با موارد تکراری، خطاها و انواع دیگر ناهنجاری‌ها  (anomalies)همراه است. برای تبدیل داده‌های خام به داده‌های آماده‌ی تجزیه‌و‌تحلیل، داده باید از یک فرایند پاکسازی عبور کند. تحلیلگران داده زمان قابل‌توجهی را برای پیش‌پردازش و خلاصه‌سازی داده‌ها برای یافتن و رسیدگی به خطاها صرف می‌کنند.

کاوش داده‌ها (Data exploration)

هنگامی که داده‌ها پاکسازی شدند، نوبت به کاوش می رسد. در طول این مرحله تحلیلگران داده‌ها را بررسی می‌کنند و به دنبال روندها و الگوهایی می‌گردند که می‌توانند به آن‌ها در پاسخ به سؤالات تجاری خاص کمک کنند.

تجسم و گزارش‌دهی داده‌ها (Data visualization & reporting)

انتقال نتیجه‌های یک تجزیه‌وتحلیل بخش کلیدی کار یک تحلیلگر داده است. این را می توان ازطریق ایجاد تجسم داده‌ها که در داشبوردها و گزارش‌های مدیریتی کنار هم قرار می‌گیرند، در کنار نظراتی که با سهامداران نهایی به اشتراک گذاشته می‌شود انجام داد. معمولاً برای این منظور از ابزارهای هوش تجاری مانند Tableau و Power BI استفاده می‌شود.

تحلیلگران داده به چه مهارت‌هایی نیاز دارند؟

تحلیلگران داده متخصصان چندوجهی و همه‌کاره هستند. با توجه به ماهیت مسئولیت‌های آنان، آنان به مجموعه‌ای متعادل از مهارت‌های فنی و مهارت‌های رهبری نیاز دارند. در ادامه، برخی از دانش‌های موردنیاز را بررسی کرده‌ایم.

برنامه‌نويسی

تحلیلگران داده اغلب از زبان‌های برنامه‌نویسی در هر مرحله از چرخه‌ی عمر پروژه‌ی خود استفاده می‌کنند. دو زبان برنامه‌نویسی رایج برای علم داده Python و R هستند. این زبان‌های بسیار محبوب به تحلیلگران داده اجازه می‌دهند تا مجموعه‌داده‌های بزرگی را مدیریت کنند و انواع تکنیک‌های داده را برای یافتن الگوها و روندهای مرتبط انجام دهند.

پیشنهاد می‌کنیم درباره زبان برنامه نویسی پایتون و همین‌طور زبان برنامه‌نویسی R هم مطالعه کنید.

مدیریت پایگاه داده

بیشتر مجموعه‌داده‌هایی که تحلیلگران داده با آن‌ها سروکار دارند در پایگاه داده‌های رابطه‌ای ذخیره می‌شوند. زبان پرس‌وجو ساختاریافته (SQL) زبان برنامه‌نویسی استاندارد در صنعت برای برقراری ارتباط و دستکاری پایگاه داده‌های رابطه‌ای است. هر تحلیلگر داده باید SQL را در جعبه‌ابزار خود داشته باشد.

تجسم داده‌ها

ارائه‌ی نتیجه‌ها به‌شیوه‌ای قانع‌کننده و روشنگر برای تبدیل داده‌ها به تصمیم‌گیری عملی بسیار مهم است. تجسم داده‌ها هنر جاسازی داده‌ها در نمایش‌های بصری مانند نمودارهاست. ابزارهای زیادی وجود دارد که به تحلیلگران داده اجازه می‌دهد تا تصاویر زیبایی ایجاد کنند، ازجمله کتابخانه‌های پایتون مانند matplotlib، کتابخانه های R مانند ggplot2 و نرم‌افزارهای هوش تجاری مانند Tableau و Power BI.

آمار و ریاضی

اگرچه تحلیلگران داده با الگوریتم‌های پیچیده یادگیری ماشین سرو‌کار ندارند، همچنان به درک کاملی از آمار و ریاضیات نیاز دارند. این دانش برای درک تکنیک‌های مختلف داده‌های موجود و تعیین بهترین ابزارها و تکنیک‌ها برای رسیدگی به یک مشکل خاص حیاتی است؛ به‌همین ترتیب، این پیش‌نیاز می‌تواند هنگام ارائه‌ی نتیجه‌ی داده‌ها به مخاطبان فنی حیاتی باشد.

و اما درمورد مهارت‌های رهبری تحلیلگر داده برخی از موارد ضروری عبارت‌اند از:

هوش تجاری

اگر اطلاعاتی را که با آن‌ها سروکار دارید درک نکنید، کار شما به‌عنوان یک تحلیلگر داده تأثیرگذار نخواهد بود. علاوه بر مهارت‌های فنی و کدنویسی، تحلیلگران داده‌ها باید سطح مشخصی از تخصص در حوزه کسب‌وکار را داشته باشند تا بفهمند چه کاری انجام می‌دهند. توسعه‌ی هوش تجاری در صنعت یا بخشی که در آن مشغول‌به‌کار هستید، اعم از مالی، مراقبت‌های بهداشتی، بازاریابی یا موارد دیگر، به شما کمک می‌کند تا داده‌ها را درک کنید و تجزیه‌وتحلیل بهتری انجام دهید. این نیز یکی از دلایلی است که باعث می‌شود همه، بدون توجه به پیشینه‌شان، در حوزه علم داده مورد استقبال قرار گیرند.

برقراری ارتباط

قبلاً اشاره کردیم که برقراری ارتباط و ارائه‌ی بینش بخش مهمی از کاری است که یک تحلیلگر داده انجام می‌دهد. برای تأثیر بیشتر، بینش شما باید ازسوی بخش‌ها و ذی‌نفعان مختلف شرکت شما به‌خوبی درک شود؛ به‌همین دلیل است که داشتن مهارت‌های نوشتاری و گفتاری قوی یک دارایی مهم برای تحلیلگران داده است. این شامل یادگیری رویکردها و چارچوب‌های نوآورانه برای ارتباطات، مانند داستان‌سرایی داده یا storytelling است.

حل مسئله

هر تحلیل داده با یک سؤال شروع می‌شود. تحلیلگران داده باید درمورد داده‌ها کنجکاو باشند. هنگامی که پرسش‌های کسب‌وکار تنظیم می‌شوند، تحلیلگران داده باید هوشمندانه عمل کنند تا مناسب‌ترین تکنیک‌های داده برای پاسخ به سؤالات را بیابند. این باعث می‌شود تجزیه‌وتحلیل داده‌ها به یک کار چالش‌برانگیز اما پر از سرگرمی و پاداش تبدیل شود.

تحلیلگران داده از چه ابزارهایی استفاده می کنند؟

برای پرداختن به پرسش تحلیلگر داده کیست پرداختن به ابزارهای تحلیلگران داده کمک می‌کند. تحلیلگران داده بر ابزارهای مختلفی تکیه می کنند که کار آنان را دقیق‌تر و کارآمدتر می‌کند. این ابزارهای یادگیری ماشین و داده‌ها به‌سرعت در حال پیشرفت هستند. دانستن همه آن‌ها غیرممکن است، اما در صورت نیاز در موقعیت تحلیلگر داده، باید آماده یادگیری ابزارهای جدید باشید؛ با وجود این، ابزارهایی وجود دارد که تقریباً همه تحلیلگران داده از آن‌ها استفاده می‌کنند. اگر قصد دارید حرفه تحلیلگر داده را شروع کنید، یادگیری آن‌ها یک نقطه شروع عالی است:

• پایتون یا R از زبان‌های برنامه نویسی رایج در علم داده.
• نوت‌بوک ژوپیتر (Jupyter Notebook)، یک محیط توسعه یکپارچه محبوب برای نوشتن کد در بسیاری از زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف، ازجمله Python و R.
• SQL، زبان استاندارد برای برقراری ارتباط با پایگاه داده‌های رابطه‌ای.
• مایکروسافت اکسل (Microsoft Excel)، محبوب‌ترین Spreadsheet که به‌طور گسترده در بخش‌های مختلف استفاده می‌شود.
• Tableau و Power BI، دو ابزار پیشرو هوش تجاری که به تحلیلگران داده اجازه می‌دهند تا داشبوردها و گزارش‌های تعاملی و آماده برای استفاده ایجاد کنند.

انتظارات حقوق و دستمزد تحلیلگر داده

احتمالاً بعد از رسیدن به پرسش تحلیلگر داده کیست صحبت درباره حقوق و دستمزد این موقعیت شغلی برای شما اهمیت دارد. تحلیلگران داده افرادی حرفه‌ای و بسیار موردتوجه صنایع مختلف هستند. رقابت زیاد میان شرکت‌ها برای استخدام تحلیلگران داده به نرخ‌های بالاتر دستمزد برای جذب استعدادهای این حوزه انجامیده است. میانگین حقوق در ایالات متحده برای تحلیلگران داده ۷۰هزار دلار است که البته بسته به عوامل مختلفی ازجمله سابقه و موقعیت مکانی از ۴۶هزار دلار تا ۱۰۶هزار دلار متغیر است.

حرف آخر درباره‌ی تحلیلگران داده

در این مطلب به این پرسش پرداختیم که تحلیلگر داده کیست و چه وظیفه‌هایی بر عهده دارد. تحلیلگران داده مسئول استخراج، آماده‌سازی، کاوش و تجسم داده‌ها هستند. در این وظیفه‌ها مهارت‌های متعددی موردنیاز است و شرکت‌ها از تقریباً همه صنایع به دنبال این متخصصان داده‌اند که بتوانند از داده‌های خود برای تصمیم‌گیری بهتر استفاده کنند. اگر قصد ورود به علم داده را دارید، نقش تحلیل‌گر داده احتمالاً در دسترس‌ترین نقش است؛ زیرا به پیش‌زمینه‌ای قوی در ریاضیات و محاسبات پیشرفته، به‌آن شکل که در مورد دانشمندان داده وجود دارد، نیاز ندارد؛ بنابراین ورود به حوزه علم داده با کار به‌عنوان یک تحلیلگر داده می‌تواند ایده‌ی بسیار خوبی باشد.

برای شروع به یادگیری علم داده و تبدیل‌شدن به علم داده روی این لینک کلیک کنید:

دوره جامع آموزش علم داده (Data Science)