نقش یک متخصص داده چیست و چرا به آن ها نیاز داریم؟
<p>اهمیت رو به رشد تجزیه و تحلیل داده در کسب و کار منجر به بکارگیری گسترده متخصصان علوم داده شد. شرکت های بسیاری برای پیش بینی آینده مشتاق دانستن خبرهایی پنهان از درون داده های خود هستند. کلیک- تجزیه و تحلیل داده های بزرگ می تواند کسب و کارها را تغییر دهد. در حالی که بازاریابی و فروش در این حوزه هنوز در دوره های ابتدایی آن است، اما قبلا شرکت هایی که بر روی فناوری تمرکز ندارند به اهمیت متخصصان علوم داده در هییت مدیره خود پی بردند. استفاده از داده ها، نه تنها منجر به درک بهتر مشتریان و محصولات می شود، بلکه می تواند باعث تصمیم گیری سریع تر و سازمان یافته تر می شود. تجزیه و تحلیل داده ها مستلزم پیدا کردن یک منبع داده است، سپس پاکسازی و انتقال آن به یک انبار داده مبتنی بر ابر که هر فردی بتواند به آن ها دسترسی داشته باشد و روی انواع دستگاه ها در هر زمان بتواند با آن ها کار کند. متخصصان داده در تجزیه و تحلیل داده های پیچیده با ویژگی های مختلف از یادگیری ماشین، انواع مختلف رگرسیون و آزمون های A/B استفاده می کنند. این علم تنها با ریاضیات آمیخته نشده است، بلکه به تخصص در بصری سازی و تجسم داده ها نیز سر و کار دارد. موضوع مهم این است که امروزه در شرکت های بزرگ یک تیم از متخصصان داده وجود دارد که بر روی کسب و کار به صورت حرفه ای کار می کنند و از داده ها تصاویری جالب در مورد فرهنگ، نظریات و علاقمندی های مشتریان را بدست می آورند. در واقع روند رو به رشد تولید داده، باعث شده است که متخصصان داده بتوانند بسیاری از انواع مختلف مسایل پیچیده را حل کنند. در واقع ، می توان گفت که متخصصان داده، دانشمندان موشک در دنیای دیجیتال هستند و نقش این افراد همانند تاثیر گسترش افقی داده در عملکرد سراسر محیط کسب و کار است.</p> <p>به طور کلی، یک شرکت دیجیتال دارای سه رکن است:(۱) زیر ساخت فناوری اطلاعات، ابزارها و پلتفرم ها؛(۲) مراحل و روش ها و توسعه سریع؛ (۳) داده های شرکت. نقش مدیر متخصص داده با نقش مدیر ارشد اطلاعات متفاوت است و این سه رکن آن تفاوت ها را نشان می دهد. نقش مدیر متخصص داده است که بتواند سیل ورودی داده را مدیریت کند. آن ها باید اطمینان حاصل کنند که داده های ورودی و تجزیه و تحللی بر روی آن ها بتواند بینشی عملی به ذینفعان کسب و کار ارائه دهد. طراحی و نگهداری یک زیرساخت داده مبتنی بر استانداردها برای دپارتمان های مختلف سازمان بالاخص دپارتمان های فروش، بازاریابی و امور مالی بسیار مهم است. خب یک متخصص داده در کدام جایگاه شرکت باید قرار گیرد تا موفقیت بیشتری حاصل شود؟ این مورد بستگی به اندازه و سلسه مراتب یک کسب و کار دارد. برای شرکت های کوچکتر، متخصص داده اغلب در تیم حوزه فناوری قرار می گیرند. اما در سازمان های بزرگتر باید برای متخصص داده یک وظایف و جایگاه مجزا تعریف کرد. متخصص داده، یک نقش جدید نیست، ولی ایجاد مدیر متخصص داده نشان دهنده آن است که قابلیت های اجرایی در نوک قله راه حل های داده های بزرگ است. برا رسیدن به نوآوری، سرعت از اهمیت خاصی برخوردار است و افزایش قابیت تجزیه و تحلیل داده های یک کسب و کار کلید سرعت است. به همین دلیل می توان گفت که مدیران متخصص داده فعال کننده های نوآوری های نسل بعدی مانند الگوریتم یادگیری ماشین، توسعه محصولات مستقل و پیش بینی های دقیق مالی هستند که البته همه این ها توسط داده های بزرگ قدرت داده می شود. در حالی که شرکت های مختلف در اندازه ها و مراحل مختلف اتخاذ داده های بزرگ ممکن است همیشه برای یک متخصص داده آماده نباشند، اما ارزش داده ها برای همه کسب و کارها در حال رشد نمایی است. ممکن است آوردن یک متخصص داده در هییت مدیره یک سازمان بهترین روش برای به تصویر کشیدن عمق داده ها برای به حداکثر رسانی سود کسب و کار است.</p>
کلیک - تجزیه و تحلیل داده های بزرگ می تواند کسب و کارها را تغییر دهد. در حالی که بازاریابی و فروش در این حوزه هنوز در دوره های ابتدایی آن است، اما قبلا شرکت هایی که بر روی فناوری تمرکز ندارند به اهمیت متخصصان علوم داده در هییت مدیره خود پی بردند.
استفاده از داده ها، نه تنها منجر به درک بهتر مشتریان و محصولات می شود، بلکه می تواند باعث تصمیم گیری سریع تر و سازمان یافته تر می شود. تجزیه و تحلیل داده ها مستلزم پیدا کردن یک منبع داده است، سپس پاکسازی و انتقال آن به یک انبار داده مبتنی بر ابر که هر فردی بتواند به آن ها دسترسی داشته باشد و روی انواع دستگاه ها در هر زمان بتواند با آن ها کار کند.
متخصصان داده در تجزیه و تحلیل داده های پیچیده با ویژگی های مختلف از یادگیری ماشین ، انواع مختلف رگرسیون و آزمون های A/B استفاده می کنند. این علم تنها با ریاضیات آمیخته نشده است، بلکه به تخصص در بصری سازی و تجسم داده ها نیز سر و کار دارد.
موضوع مهم این است که امروزه در شرکت های بزرگ یک تیم از متخصصان داده وجود دارد که بر روی کسب و کار به صورت حرفه ای کار می کنند و از داده ها تصاویری جالب در مورد فرهنگ، نظریات و علاقمندی های مشتریان را بدست می آورند. در واقع روند رو به رشد تولید داده، باعث شده است که متخصصان داده بتوانند بسیاری از انواع مختلف مسایل پیچیده را حل کنند.
در واقع ، می توان گفت که متخصصان داده، دانشمندان موشک در دنیای دیجیتال هستند و نقش این افراد همانند تاثیر گسترش افقی داده در عملکرد سراسر محیط کسب و کار است.
به طور کلی، یک شرکت دیجیتال دارای سه رکن است:(۱) زیر ساخت فناوری اطلاعات، ابزارها و پلتفرم ها؛(۲) مراحل و روش ها و توسعه سریع؛ (۳) داده های شرکت. نقش مدیر متخصص داده با نقش مدیر ارشد اطلاعات متفاوت است و این سه رکن آن تفاوت ها را نشان می دهد.
نقش مدیر متخصص داده است که بتواند سیل ورودی داده را مدیریت کند. آن ها باید اطمینان حاصل کنند که داده های ورودی و تجزیه و تحللی بر روی آن ها بتواند بینشی عملی به ذینفعان کسب و کار ارائه دهد. طراحی و نگهداری یک زیرساخت داده مبتنی بر استانداردها برای دپارتمان های مختلف سازمان بالاخص دپارتمان های فروش، بازاریابی و امور مالی بسیار مهم است.
خب یک متخصص داده در کدام جایگاه شرکت باید قرار گیرد تا موفقیت بیشتری حاصل شود؟
این مورد بستگی به اندازه و سلسه مراتب یک کسب و کار دارد. برای شرکت های کوچکتر، متخصص داده اغلب در تیم حوزه فناوری قرار می گیرند. اما در سازمان های بزرگتر باید برای متخصص داده یک وظایف و جایگاه مجزا تعریف کرد.
متخصص داده، یک نقش جدید نیست، ولی ایجاد مدیر متخصص داده نشان دهنده آن است که قابلیت های اجرایی در نوک قله راه حل های داده های بزرگ است.
برا رسیدن به نوآوری، سرعت از اهمیت خاصی برخوردار است و افزایش قابیت تجزیه و تحلیل داده های یک کسب و کار کلید سرعت است. به همین دلیل می توان گفت که مدیران متخصص داده فعال کننده های نوآوری های نسل بعدی مانند الگوریتم یادگیری ماشین، توسعه محصولات مستقل و پیش بینی های دقیق مالی هستند که البته همه این ها توسط داده های بزرگ قدرت داده می شود.
در حالی که شرکت های مختلف در اندازه ها و مراحل مختلف اتخاذ داده های بزرگ ممکن است همیشه برای یک متخصص داده آماده نباشند، اما ارزش داده ها برای همه کسب و کارها در حال رشد نمایی است. ممکن است آوردن یک متخصص داده در هییت مدیره یک سازمان بهترین روش برای به تصویر کشیدن عمق داده ها برای به حداکثر رسانی سود کسب و کار است.