ستساعدك المقالة التالية: وأوضح محلل الأعمال مقابل محلل البيانات
على مر السنين ، استخدمت الشركات محللي البيانات ومحللي الأعمال على العكس من ذلك. ومع ذلك ، إذا ألقيت نظرة أعمق على توصيفاتهم الوظيفية وخبراتهم الشخصية ، فيمكننا إبراز الاختلافات بينهم. ومع ذلك ، غالبًا ما يتم تجميع الأشخاص الذين يعملون مع البيانات معًا في شركات أصغر. ولكن في المؤسسات الكبرى ، يتم تعيين كل من محللي البيانات ومحللي الأعمال للقيام بمهام حرجة مختلفة.
للمضي قدمًا ، دعونا نلقي نظرة فاحصة على هذين الدورين لفهم الفروق الدقيقة بينهما وما يجلبانه إلى الطاولة.
محلل الأعمال
من الناحية المثالية ، يتمثل دور محلل الأعمال في حساب كل جزء من العمل للتأكد من أنه يسير على المسار الصحيح. يلعبون دورًا مهمًا في الحفاظ على نمو الشركة. يقوم محللو الأعمال بإنشاء وتطوير والحفاظ على مقاييس مهمة تُعرف عمومًا باسم مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs). يساعد في تحديد حجم الأعمال ويسمح للشركة بإجراء عملية مبيعات أو تحسين المنتج بسرعة.
بصرف النظر عن العمل مع المقاييس ، يقوم محللو الأعمال بالتحقيق في أقسام الأعمال الداخلية والخارجية لاكتشاف الحالات الشاذة. خلال هذه العملية ، يمكن للشركات التخطيط بمساعدة نتائج محلل الأعمال لجعل العمل أكثر كفاءة ونجاحًا. ومع ذلك ، يحتاج محلل الأعمال الناجح إلى أدوات مناسبة للبحث في القضايا الرئيسية التي تواجه العمل. يستخدمون أدوات مختلفة مثل SQL و Tableau (أدوات التصور) و Excel و Salesforce وأدوات CRM الأخرى وتحليل KPI ثم تقديم النتائج إلى أصحاب المصلحة. كمحلل أعمال ، ستحصل على الكثير من “وقت الشاشة” لأنه يواجه العملاء بشكل كبير ، حتى لو كان “العميل” داخليًا.
محلل بيانات
على الرغم من أنه قد يكون مربكًا الحدودي مع دور محلل الأعمال ، إلا أنه توجد أيضًا اختلافات رئيسية في المهارات والأهداف والوصف. يجب أن يركز محلل البيانات على بيانات الشركة ولا يحتاج إلى أن يكون مسؤولاً عن تأثير البيانات على الأعمال. في النهاية ، سيُطلب منهم أداء كلا الواجبين. ومع ذلك ، يتم إلقاء المزيد من الأهمية على تخزين البيانات وجداول البيانات ورمز SQL الذي تم تطويره لإنشاء مقاييس الأعمال وعدم تقديمها لأصحاب المصلحة.
في المؤسسة ، سيُطلب من محللي البيانات تصميم أنظمة البيانات وقواعد البيانات وصيانتها وأيضًا استكشاف المشكلات المحتملة التي تنشأ من وقت لآخر. وهناك دور حاسم آخر يضطلعون به وهو التنقيب عن البيانات وتنظيفها وإعدادها للتحليل. لضرب المسمار في الرأس باستخدام البيانات ، هناك بعض الأشياء التي يجب أن يكون محللو البيانات على دراية بها ، مثل برمجة SQL و R و Python وهندسة البيانات والتقارير الروتينية. بالإضافة إلى ذلك ، يتأكد محللو البيانات من أن البيانات لا تتضمن أي ضوضاء ، وأن استعلامات SQL مُحسَّنة لنشر البيانات بكفاءة وفعالية. يركز محلل البيانات على الجوانب الفنية للبيانات بدلاً من التحليل الموجه للأعمال.
الاختلافات الرئيسية
الآن بعد أن فهمنا أدوار محللي الأعمال والبيانات ، دعونا نرى مدى اختلافهم. بادئ ذي بدء ، يستخدم محللو الأعمال البيانات لاكتشاف المشكلات والحلول ولكن دون الخوض في الجوانب الفنية الخاصة بهم. على الرغم من أنهم يعملون على مستوى مفاهيمي أكثر لتحديد الاستراتيجية والتواصل مع أصحاب المصلحة ويهتمون في الغالب بالجانب التجاري للبيانات.
من ناحية أخرى ، يقضي محللو البيانات معظم وقتهم في جمع البيانات الأولية والمعلومات من مصادر مختلفة ، وتنظيفها وصبها ، واستخدام مجموعة من التقنيات المتخصصة لاستخراج المعلومات المفيدة ووضع الاستنتاجات. وبالمثل ، يتمتع محللو الأعمال بمعرفة وخبرة واسعة في الصناعة في التجارة الإلكترونية أو التصنيع أو الرعاية الصحية. هذا هو السبب في أن محللي الأعمال في كثير من الأحيان لا يتعبون بشأن الجانب التقني للبيانات وشرائها. ومع ذلك ، يجب أن يكون لديهم معرفة عملية بالأدوات الإحصائية ولغات البرمجة الشائعة والشبكات وقواعد البيانات.
يمكن أن تكون أدوار محللي البيانات خطية للغاية بسبب ممارساتهم الصارمة والبحث المستمر عن البيانات. ومع ذلك ، يجب تدريب محلل الأعمال على النمذجة وتجميع المتطلبات ؛ وفي الوقت نفسه ، يحتاج محللو البيانات إلى مهارات ممتازة في التنقيب عن البيانات وأن يكونوا على دراية بالتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي (وهو أمر لا بد منه للصناعات اليوم). أخيرًا ، يعد محللو الأعمال الذين لديهم أساس قوي في إدارة الأعمال من الأصول المهمة. من ناحية أخرى ، يجب أن يتمتع محللو البيانات بشكل مثالي بخلفية تقنية المعلومات التي ستساعد في التعامل مع الخوارزميات المعقدة وقواعد البيانات والإحصاءات.
بغض النظر عن المسار الذي تختار اتباعه ، فقد أوجد ازدهار البيانات الضخمة العديد من الفرص لكل من محللي الأعمال والبيانات. استحوذت اتجاهات مهمة مثل الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير ، والذكاء الاصطناعي المعزز ، و blockchain ، ونسيج البيانات على العالم ، وتم أخيرًا إدراك أهمية البيانات الرئيسية وما يجب فعله بها. يمكن أن يحفز هذا المزيد من الأشخاص على مواجهة هذا التحدي وبدء أعمالهم أو وظائف محللي البيانات.
