ستساعدك المقالة التالية: 3 مجموعات من مهارات البيانات التي تحتاجها للنجاح في تحسين محركات البحث للبيانات
يعد Data SEO أسلوبًا علميًا لتحسين البحث يعتمد على تحليل البيانات وتفعيلها لاتخاذ القرارات.
لكن هذا ليس كل ما يتطلبه الأمر.
إذا كنت تريد أن تنجح مؤسستك في تحسين محركات البحث للبيانات، فهناك ثلاثة تخصصات متميزة تحتاج إلى تطويرها بالإضافة إلى المعرفة والخبرة في تحسين محركات البحث.
هذه هي مجموعات المهارات لعالم البيانات، ومحلل البيانات، ومهندس البيانات.
مهما كانت ميزانيتك، فمن الممكن تحسين مُحسنات محركات البحث (SEO) الخاصة بك باستخدام نهج مدعوم بالبيانات. في الواقع، أصبحت المفاهيم التي يستخدمها علماء البيانات متاحة بشكل متزايد.
فيما يلي مجموعات المهارات التي تحتاجها لجعل تحسين محركات البحث للبيانات جزءًا من ذخيرتك.
1. مهندس البيانات
مهندسو البيانات هم المحترفون الذين يقومون بإعداد البنية التحتية الأساسية للبيانات الضخمة للشركة.
غالبًا ما يكونون مهندسي برمجيات يقومون بتصميم وبناء ودمج البيانات من الموارد المختلفة وإدارة كميات كبيرة من البيانات.
هدفهم الرئيسي هو تحسين الأداء عندما يتعلق الأمر بوصول الشركة إلى بياناتها الخاصة.
في الشركات الكبيرة، يعمل مهندسو البيانات مع مدير قانوني للامتثال للقانون العام لحماية البيانات (GDPR) أو قانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA)، وغالبًا مع مدير الأمان.
وكثيرًا ما يستخدمون ETL (الاستخراج والتحويل والتحميل) لمركزية البيانات وإنشاء مستودعات بيانات كبيرة يمكن استخدامها لإعداد التقارير أو التحليل.
ويمكن تلخيص المهارات والأدوات الرئيسية في القائمة التالية:
- هادوب.
- MapReduce.
- خلية نحل.
- خنزير.
- تدفق البيانات.
- NoSQL.
- SQL.
- برمجة.
لماذا يجب عليك مركزية بياناتك؟
أولاً، ليس لديك وقت غير محدود متاح. لا يعتبر التوفيق بين الأدوات مضيعة للوقت فحسب، بل يعد عدم القدرة على دمج البيانات من مصادر مختلفة مضيعة للمعلومات أيضًا.
في كثير من الأحيان، يتعين عليك دمج بياناتك مع بيانات الأعمال (CRM)، والبيانات المالية، والعديد من أنواع البيانات الأخرى التي تأتي دائمًا مع مخاوف الوصول والأمان.
لذلك، من الحكمة إنشاء مستودع بيانات تحسين محركات البحث (SEO) الخاص بك عن طريق التأكد من أن أدوات تحسين محركات البحث (SEO) الخاصة بك تسمح لك بتصدير البيانات بشكل صحيح.
مهندس البيانات هو الشخص الأكثر كفاءة لمركزية كل من البيانات غير المنظمة مثل النصوص والتعليقات، والبيانات المنظمة مثل تلك الموجودة في قواعد البيانات وواجهات برمجة التطبيقات.
ومع ذلك، هناك العديد من الصعوبات.
الصعوبة الأولى تتعلق بحجم المعلومات.
إذا كان لديك أكثر من 100000 صفحة على موقع الويب الخاص بك والكثير من حركة المرور على الويب، فسوف تستهلك عمليات الزحف الأسبوعية والسجلات اليومية مساحة كبيرة بسرعة.
يصبح هذا أكثر تعقيدًا إذا قمت بإضافة بيانات إدارة علاقات العملاء (CRM) الخاصة بك وبيانات عن منافسيك.
وإذا لم يكن النظام يعتمد على التقنيات الصحيحة، فمن الممكن أن تكون لديك بيانات غير كاملة أو مفقودة أو خاطئة.
هناك العديد من الفخاخ بالإضافة إلى حجم البيانات.
وتشمل هذه المخاوف المتعلقة بالعملة إذا كنت تعمل على المستوى الدولي، حيث سيتعين عليك التعامل مع أسعار الصرف الصادرة كل يوم عن المؤسسة المالية المعتمدة في بلدك.
وقد تتضمن أيضًا اختلافات زمنية. إذا قمت بحساب معدل الدوران اليومي في فرنسا وأن جزءًا من معدل الدوران يحدث في كندا، على سبيل المثال، فيجب عليك بدء الحساب عندما يكون منتصف الليل في كندا وليس منتصف الليل في فرنسا.
هذه مجرد أمثلة قليلة، ولكن كل عمل مليء بالفخاخ.
بعد ذلك، عليك أن تراقب عن كثب صحة البيانات لأن البيانات يمكن أن تتلف بسرعة:
- يختفي برنامج JavaScript النصي لـ GA وتصبح بيانات حركة المرور الخاصة بك خاطئة.
- تقوم واجهة برمجة التطبيقات (API) بتغيير معلمات الإرجاع الخاصة بها ولم تعد العديد من الحقول تحصل على قيمة.
- لم تعد قاعدة البيانات محدثة لأن القرص الصلب ممتلئ.
ومهما كانت الحالة، يجب عليك اكتشاف هذا النوع من الشذوذ بسرعة وتصحيحه في أسرع وقت ممكن.
وإلا فإن لوحات المعلومات التي تنتجها هذه البيانات ستكون خاطئة. يعد تشغيل البرامج النصية بأثر رجعي لإعادة حساب كل شيء أمرًا شاقًا ويستغرق وقتًا طويلاً.
إذا لم يكن لديك مهندس بيانات في فريقك، فيجب أن يكون لديك على الأقل مدير يتحقق من اتساق البيانات التي تستردها من أدوات تحسين محركات البحث المختلفة.
تسمح لك أدوات تحسين محركات البحث (SEO) الآن بسحب البيانات التالية بسهولة، والتي تحتاج إلى مراقبتها بحثًا عن الاختلافات لأعلى أو لأسفل:
- بيانات التحليلات: البرنامج النصي المفقود، خطأ في التتبع.
- بيانات الزحف: الزحف طويل جدًا، تم إلغاء الزحف.
- بيانات سجل الخادم: الفترات المفقودة.
- بيانات أدوات الكلمات الرئيسية: إضافة كلمات رئيسية جديدة.
التواصل هو المفتاح. مع الإدارة الجيدة للحوادث، تصبح سلسلة البيانات بأكملها متماسكة للاستخدام من قبل خبراء تحسين محركات البحث (SEO)، ومحللي البيانات، ومستشاري تحسين محركات البحث (SEO).
2. عالم البيانات
سيقوم عالم البيانات بإثراء البيانات بالنماذج الإحصائية أو التعلم الآلي أو الأساليب التحليلية.
وتتمثل مهمتهم الرئيسية في مساعدة الشركة على تحويل البيانات التي يوفرها مهندسو البيانات إلى معلومات قيمة وقابلة للاستغلال.
بالمقارنة مع محللي البيانات (انظر أدناه)، يجب أن يتمتع علماء البيانات بمهارات برمجة قوية لتصميم خوارزميات جديدة، بالإضافة إلى معرفة تجارية جيدة.
ويجب أن يكونوا قادرين على شرح النتائج وتبريرها وإيصالها إلى غير العلماء.
ما هي اللغات التي ينبغي استخدامها وما هي المنهجية؟
التقنيات الأكثر شيوعًا في عام 2021 لعلم البيانات هي حسب ترتيب شعبيتها:
إذا لم تتمكن من اتخاذ قرار بشأن لغة البرمجة، فيمكنني أن أقدم لك بعض النصائح.
أولاً، استخدم اللغة الأكثر شيوعًا في شركتك.
إذا كان غالبية المطورين يستخدمون لغة Python، فليست هناك حاجة للضغط من أجل لغة R لأن محاولة الحفاظ على التعليمات البرمجية في لغة R ستؤدي إلى مضاعفة تكلفة الصيانة. بهذه الطريقة، تظهر قدرتك على التكيف.
وبعد ذلك، دع التقنيات التي تريد نشر تطبيقاتك عليها هي التي توجه اختيارك.
على سبيل المثال، إذا قام فريقك بإنتاج لوحات المعلومات الخاصة به باستخدام Shiny، فسيصبح R أفضل صديق لك.
بعد ذلك، لاحظ أن R وPython متشابهان نسبيًا إذا قارنتهما بـ C أو Scala. إذا كنت تقوم ببناء سيرتك الذاتية، فمن المثالي إتقان كليهما.
أما فيما يتعلق بالمنهجية، فإن المنهج العلمي هو السائد ولا يترك مجالا للتجريبية.
أنت تريد تحديد السياق والأهداف بوضوح، ثم شرح الطرق المختلفة التي تم تحديدها وتقديم نتائج قابلة للتكرار.
أخيرًا، من المحتمل تمامًا أنه ليس لديك الوقت أو المهنة للقيام بعلم البيانات بنفسك. في هذه الحالة، أوصي باستخدام مزود الخدمة.
وبغض النظر عن الوكالة، يجب تحديد النتائج ومعايير النجاح بوضوح مع الوكالة المختارة حتى لا تكون هناك مفاجآت غير سارة عند استخدام الحل.
بالإضافة إلى ذلك، قد تحتاج أيضًا إلى التفكير في منصات علوم البيانات. ستختلف الخيارات المتاحة لك بشكل كبير حسب ميزانيتك.
3. محلل البيانات
محللو البيانات هم متخصصون في البيانات موجهة نحو الأعمال ويمكنهم الاستعلام عن البيانات ومعالجتها وتقديم التقارير وتلخيص البيانات وتصورها.
إنهم يعرفون كيفية الاستفادة من الأدوات والأساليب الحالية لحل المشكلة ومساعدة الأشخاص في جميع أنحاء الشركة على فهم استفسارات محددة من خلال التقارير والرسومات المخصصة.
يعتمدون عملهم على مستودعات البيانات الخاصة بمهندسي البيانات ونتائج خوارزميات علماء البيانات.
مهاراتهم متنوعة ويمكن أن تشمل الإحصاء واستخراج البيانات وتصور البيانات.
ما هي البرامج التي ينبغي استخدامها؟
إن Data Studio معروف جيدًا في مجال تحسين محركات البحث (SEO)، ولكن في مجال الأعمال، تهيمن على السوق برامج Tableau Software وSAP وMicrosoft وIBM.
إن الاستحواذ الأخير على Looker بواسطة Google يضعها بين الشركات الرائدة في السنوات القادمة أيضًا.
كن حذرًا عند اختيار حل تصور البيانات.
إن قدرة محللي البيانات على التكيف بسرعة مع الأدوات تعيدنا إلى مسألة “التصنيع أو الشراء”. إذا كانت لديك الميزانية، فإن الحلول الخاصة ستوفر لك الكثير من الوقت.
كيفية إنشاء لوحات معلومات مثالية
هناك العديد من الطرق ولكن إليك إطار عمل أهداف SMART الذي يسهل تذكره ويمكن تطبيقه هنا أيضًا:
- احتفظ بالمخططات محدد وبسيطة، لأن كثرة المعلومات تقتل المعلومات.
- يجب أن يوضح المحور y والمحور x قابلة للقياس بيانات.
- يجب أن يركز الرسم البياني على قابل للتحقيق المقاييس، حيث لا فائدة من مراقبة المقاييس التي لن يكون لها أي تأثير على عملك. يعد الطقس مثالًا ممتازًا: فهو يلعب دورًا حاسمًا في بعض المواقع دون أي دور في مواقع أخرى.
- يجب أن تكون لوحات المعلومات دائمًا مناسب ملخصات لكي يتم قراءتها بسرعة وفهمها. إذا استغرق الأمر أكثر من ثلاث ثوان لفهمها، فيمكنك تحسين النتيجة النهائية. أولاً، قد يكون المستخدمون راضين عن نظرة عامة، ولكنهم قد يحتاجون بعد ذلك إلى عرض أكثر تفصيلاً للبيانات عن طريق استخدام عوامل التصفية.
- البيانات الأكثر أهمية هي الوقت، لذا تأكد من تتبعها على أساس الوقت مقارنة البيانات كل يوم، شهر، سنة، الخ.
بالطبع، ضع في اعتبارك أنه إذا أتقن محللو البيانات لغة SQL، فيمكنهم اللجوء إلى حلول مفتوحة المصدر مثل Metabase أو Superset.
أخيرًا، سيرغب المحللون ذوو مهارات البرمجة في إلقاء نظرة على Shiny for R أو Dash for Python.
مشاريع تحسين محركات البحث للبيانات
من المؤكد أن عالم تحسين محركات البحث للبيانات أصبح أقل غموضًا.
كما هو الحال بالنسبة لأي مشروع، ستحتاج إما إلى إحاطة نفسك بالأشخاص المناسبين للنجاح في مشاريع البيانات واسعة النطاق أو أن تكون مدربًا جيدًا على المهارات المهنية التي تناولناها في هذه المقالة: هندسة البيانات، وتحليل البيانات، وعلوم البيانات.
في هذه المرحلة، ربما تكون قد حددت نقاط الضعف أو القوة داخل شركتك أثناء قراءة هذا المقال.
لا تتردد في الاستفادة من نقاط ضعفك من خلال التوظيف أو الاستعانة بمصادر خارجية أو التدريب.
المزيد من الموارد:
