تحلیلگر داده کیست و چه وظایفی دارد؟

0 7 خواندن این مطلب 7 دقیقه زمان میبرد

تا چند سال پیش، بیشتر تصمیم‌های مهم شرکت‌ها بر اساس تجربه مدیران یا حدس و گمان گرفته می‌شد. اما امروز این تصمیم‌ها بر اساس داده‌های مشخصی گرفته می‌شوند. هر فعالیتی که در فضای دیجیتال انجام می‌دهیم، از خرید اینترنتی و سفارش غذا گرفته تا جستجو در گوگل و استفاده از شبکه‌های اجتماعی، حجم زیادی از داده تولید می‌کند. در این موقعیت‌ها تحلیلگر داده می‌تواند با بررسی داده‌های خام، الگوهای مهم را کشف کرده و آن‌ها را به اطلاعات قابل استفاده برای تصمیم‌گیری تبدیل کند. در این مطلب از مجله دانشکار می‌خوانیم تحلیلگر داده کیست و چه وظایفی برعهده دارد.

دسترسی سریع

تحلیلگر داده کیست؟

تحلیلگر داده فردی است که داده‌های یک سازمان را جمع‌آوری، پاک‌سازی، بررسی و تحلیل می‌کند تا از دل آن‌ها اطلاعات ارزشمندی استخراج شود. این اطلاعات به مدیران و تیم‌های مختلف کمک می‌کند تصمیم‌های دقیق‌تر و آگاهانه‌تری بگیرند. تحلیل‌گر داده به سوال‌هایی که تاثیر مستقیم روی عملکرد یک سازمان دارد پاسخ می‌دهد و می‌تواند مسیر یک کسب‌وکار را تغییر دهد. نمونه‌های این سوال عبارت‌اند از:

چرا فروش یک محصول کاهش پیدا کرده است؟
مشتریان بیشتر چه ساعتی خرید می‌کنند؟
کدام کمپین تبلیغاتی بیشترین بازدهی را داشته است؟
احتمال ریزش مشتریان در ماه آینده چقدر است؟
کدام محصولات بیشترین سود را ایجاد می‌کنند؟

دوره تحلیل داده

چرا سازمان‌ها به تحلیلگر داده نیاز دارند؟

داشتن داده به‌تنهایی هیچ ارزشی ایجاد نمی‌کند. ارزش واقعی زمانی به وجود می‌آید که بتوان از این داده‌ها برای حل مسائل، پیش‌بینی روندها و تصمیم‌گیری بهتر استفاده کرد. فرض کنید یک فروشگاه آنلاین روزانه هزاران سفارش ثبت می‌کند. بدون تحلیل داده‌، این اطلاعات فقط مجموعه‌‌ای از اطلاعات هستند. اما یک تحلیلگر داده با استفاده از این داده‌ها متوجه می‌شود کدام محصولات محبوب‌تر هستند، مشتریان در چه ساعاتی بیشتر خرید می‌کنند، کاربران در کدام مرحله از خرید سایت را ترک می‌کنند، کدام شهرها بیشترین فروش را دارند یا چه محصولاتی با هم خریداری می‌شوند. این اطلاعات به تیم بازاریابی، فروش، محصول و حتی مدیرعامل کمک می‌کند تصمیم‌های دقیق‌تری بگیرند.

وظایف و مسئولیت‌های تحلیلگر داده

وظایف و مسئولیت‌های تحلیلگر داده به نوع سازمان بستگی دارد. اما بسیاری از این وظایف در سازمان‌ها مشترک هستند که به ترتیب عبارت‌اند از:

۱. جمع‌آوری داده‌ها

اولین قدم، دسترسی به داده‌های موردنیاز است. این داده‌ها ممکن است از پایگاه داده، سیستم فروش، فرم‌های آنلاین، شبکه‌های اجتماعی یا ابزارهای تحلیل وب مانند Google Analytics به دست بیایند. هرچه کیفیت داده‌های اولیه بهتر باشد، نتیجه تحلیل نیز دقیق‌تر خواهد بود.

۲. پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها

اکثر داده‌های خام برای تحلیل آماده نیستند. ممکن است بعضی اطلاعات ناقص باشند، رکوردهای تکراری وجود داشته باشد یا فرمت داده‌ها یکسان نباشد. تحلیلگر داده باید قبل از هر تحلیلی این مشکلات را برطرف کند. بهترین ابزارهای تحلیلی نیز نمی‌توانند داده‌های بی‌کیفیت را به نتایج قابل اعتماد تبدیل کنند. در بسیاری از پروژه‌ها، بخش قابل توجهی از زمان تحلیلگر صرف آماده‌سازی داده‌ها می‌شود.

۳. تحلیل داده

پس از آماده شدن داده‌ها، باید آن‌ها را تحلیل کرد. در این مرحله تحلیلگر بسته به نوع کسب‌وکار می‌تواند و با کمک کوئری‌های SQL و زبان‌هایی مانند پایتون به سوال‌هایی مانند موارد زیر پاسخ دهد:

فروش در کدام ماه بیشتر بوده است؟
چرا نرخ تبدیل کاربران کاهش یافته است؟
کدام گروه از مشتریان بیشترین خرید را انجام می‌دهند؟
چه عواملی روی افزایش درآمد تأثیر گذاشته‌اند؟

۴. مصورسازی داده‌ها

ارائه چند هزار ردیف داده به مدیران کمکی به تصمیم‌گیری نمی‌کند. به همین دلیل تحلیلگر داده باید نتایج را به شکل نمودار، داشبورد یا اینفوگرافیک نمایش دهد. ابزارهایی مانند Power BI و Tableau در مصورسازی داده کاربرد زیادی دارند و باعث می‌شوند روندها و الگوها در یک نگاه قابل مشاهده باشند.

۵. ارائه گزارش و پیشنهاد دادن راهکار

تحلیلگر حرفه‌ای دلیل هر تغییری را توضیح می‌دهد و اقدامات لازم برای بهبود شرایط را پیشنهاد می‌دهد. خروجی کار او پیشنهادهای علمی برای تصمیم‌گیری بهتر است.

۶. همکاری با تیم‌های مختلف

برخلاف تصور بسیاری از افراد، تحلیلگر داده به‌تنهایی کار نمی‌کند و با تیم‌های مختلف سازمان در ارتباط است تا بتواند داده‌ها را در بستر درست تفسیر کند. علاوه‌بر مهارت‌های فنی، توانایی برقراری ارتباط مؤثر و ارائه نتایج به زبان ساده نیز یکی از ویژگی‌های مهم تحلیلگر داده موفق است. در جدول زیر ارتباط تحلیلگر داده با تیم‌های مختلف در سازمان نوشته شده است:

واحد مربوطه	نقش تحلیلگر داده
بازاریابی	تحلیل عملکرد کمپین‌های تبلیغاتی، بررسی نرخ تبدیل، شناسایی کانال‌های پربازده و ارائه پیشنهاد برای بهبود بازگشت سرمایه (ROI)
فروش	تحلیل رفتار مشتریان، بررسی روند فروش، پیش‌بینی میزان فروش و شناسایی محصولات پرفروش یا کم‌فروش
محصول	بررسی رفتار کاربران، شناسایی نیازها و نقاط ضعف محصول و ارائه داده‌های لازم برای بهبود تجربه کاربری
مالی	تحلیل هزینه‌ها، درآمدها، سودآوری و تهیه گزارش‌های مالی برای تصمیم‌گیری بهتر
مدیران ارشد	تهیه داشبوردها و گزارش‌های مدیریتی و ارائه تحلیل‌هایی که در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک سازمان نقش دارند

مهارت‌های لازم تحلیلگر داده

خلاف تصور بسیاری از افراد، برای ورود به حوزه تحلیلگر داده لازم نیست از همان ابتدا متخصص هوش مصنوعی یا برنامه‌نویس حرفه‌ای باشید. بیشتر تحلیلگران داده مسیر یادگیری خود را با ابزارهای ساده‌تر مانند Excel و SQL شروع می‌کنند و به مرور سراغ پایتون، Power BI و مباحث آماری می‌روند. این مهارت‌ها به دو دسته مهارت‌های نرم و مهارت‌های فنی تقسیم می‌شوند.

مهارت‌های فنی تحلیلگر داده

مهارت‌های فنی به دانش و ابزارهایی گفته می‌شود که تحلیلگر داده برای جمع‌آوری، پردازش، تحلیل و نمایش داده‌ها از آن‌ها استفاده می‌کند. تسلط بر این مهارت‌ها، پایه ورود به بازار کار تحلیل داده محسوب می‌شود.

مهارت	توضیح
Excel	برای مرتب‌سازی، تحلیل اولیه داده‌ها، استفاده از توابع، Pivot Table و تهیه گزارش‌های ساده کاربرد دارد.
SQL	برای استخراج، فیلتر و مدیریت داده‌ها از پایگاه‌های داده استفاده می‌شود و یکی از مهم‌ترین مهارت‌های موردنیاز تحلیلگران داده است.
Python	برای تحلیل داده، خودکارسازی فرآیندها و پردازش حجم بالای اطلاعات کاربرد دارد. کتابخانه‌هایی مانند Pandas و NumPy در این زبان بسیار پرکاربرد هستند.
آمار و احتمال	به تحلیلگر کمک می‌کند داده‌ها را به‌درستی تفسیر کند، الگوها را شناسایی کند و نتایج قابل اعتماد ارائه دهد.
Power BI و Tableau	ابزارهایی برای مصورسازی داده‌ها، ساخت داشبوردهای مدیریتی و نمایش نتایج تحلیل به شکلی قابل فهم هستند.

مهارت‌های نرم تحلیلگر داده

در کنار دانش فنی، تحلیلگر داده باید بتواند یافته‌های خود را به تصمیم‌های کاربردی تبدیل کند. این موضوع بدون داشتن مهارت‌های نرم امکان‌پذیر نیست. در واقع، بسیاری از کارفرمایان هنگام استخدام، این مهارت‌ها را در کنار توانایی‌های فنی ارزیابی می‌کنند.

مهارت	توضیح
تفکر تحلیلی	توانایی بررسی داده‌ها، شناسایی الگوها و یافتن علت اصلی مسائل کسب‌وکار.
حل مسئله	استفاده از داده‌ها برای ارائه راهکارهای عملی و کمک به بهبود عملکرد سازمان.
مهارت ارتباطی	انتقال نتایج تحلیل به مدیران و اعضای تیم به زبانی ساده و قابل فهم.
دقت و توجه به جزئیات	شناسایی خطاها و اطمینان از صحت داده‌ها و نتایج تحلیل.
یادگیری مداوم	به‌روز نگه داشتن دانش و یادگیری ابزارها و فناوری‌های جدید حوزه تحلیل داده.
مدیریت زمان	اولویت‌بندی وظایف و انجام تحلیل‌ها در زمان مقرر، به‌ویژه در پروژه‌های هم‌زمان.
داستان‌سرایی با داده	توانایی تبدیل نتایج پیچیده تحلیل به روایت‌ها و گزارش‌های قابل فهم که مدیران بتوانند بر اساس آن تصمیم‌گیری کنند.

ابزارهای مورد نیاز تحلیلگر داده

تحلیلگران داده برای جمع‌آوری، پردازش، تحلیل و نمایش داده‌ها از ابزارهای مختلفی استفاده می‌کنند. انتخاب ابزار مناسب به عواملی مانند حجم داده‌ها، نوع پروژه و نیازهای سازمان بستگی دارد. این ابزارها عبارت‌اند از:

اکسل: بسیاری از شرکت‌ها برای تحلیل‌های اولیه، تهیه گزارش و مدیریت داده‌ها از اکسل استفاده می‌کنند.
یک تحلیلگر داده با کمک Excel می‌تواند داده‌ها را مرتب کند، از توابع مختلف برای انجام محاسبات استفاده کند، Pivot Table بسازد و گزارش‌های اولیه را در قالب نمودارهای مختلف نمایش دهد.
SQL: با SQL می‌توان داده‌ها را جستجو، فیلتر، دسته‌بندی و ترکیب کرد و گزارش‌های متنوعی تهیه کرد.
پایتون: برای تحلیل داده با پایتون به کتابخانه‌هایی مانند Pandas، NumPy و Matplotlib نیاز دارید. این زبان امکان پردازش، تحلیل و مصورسازی حجم زیادی از داده‌ها را فراهم می‌کند و می‌توان بسیاری از کارهای تکراری را با استفاده از Python خودکار کرد و سرعت تحلیل را افزایش داد.
Power BI: تحلیل داده زمانی ارزشمند است که نتایج آن به شکلی ساده و قابل فهم در اختیار مدیران و تصمیم‌گیرندگان قرار بگیرد. Power BI یکی از محبوب‌ترین ابزارهای هوش تجاری (Business Intelligence) است که برای همین هدف طراحی شده است. با استفاده از Power BI می‌توان داشبوردهای تعاملی، نمودارهای متنوع و گزارش‌های مدیریتی ایجاد کرد تا روندها و شاخص‌های مهم کسب‌وکار تنها با چند کلیک قابل مشاهده باشند.
Tableau: این نرم‌افزار امکان تبدیل داده‌های پیچیده به نمودارها و داشبوردهای تعاملی را فراهم می‌کند و به کاربران کمک می‌کند الگوها و روندهای مهم را سریع‌تر شناسایی کنند.

از ابزارهای کار تحلیلگر داده که در پروژه‌های مختلف ایرانی بیشترین استفاده را دارند می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

ابزار	کاربرد
Google Sheets	همکاری تیمی روی داده‌ها
R	تحلیل‌های آماری و پژوهشی
Google Analytics	تحلیل رفتار کاربران وب‌سایت
Jupyter Notebook	اجرای کدهای Python و مستندسازی تحلیل‌ها

مطلب مرتبط: R در مقابل پایتون؛ انتخاب ابزار مناسب برای تحلیل داده‌ها

تفاوت تحلیلگر داده، دانشمند داده و مهندس داده

هر سه شغل، مهندسی داده، علم و تحلیل آن با داده سروکار دارند، اما وظایف و مهارت‌های موردنیاز آن‌ها با یکدیگر متفاوت است. تحلیلگر داده روی بررسی داده‌های موجود و استخراج بینش‌های کاربردی تمرکز دارد، دانشمند داده علاوه‌بر تحلیل، مدل‌های پیش‌بینی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین توسعه می‌دهد و مهندس داده مسئول طراحی زیرساخت‌ها و سیستم‌هایی است که داده‌ها را جمع‌آوری، ذخیره و در اختیار سایر اعضای تیم قرار می‌دهند. در جدول زیر این سه شغل را با یکدیگر مقایسه کرده‌ایم:

عنوان شغلی	وظیفه اصلی	مهارت‌های کلیدی
تحلیلگر داده (Data Analyst)	تحلیل داده‌ها، تهیه گزارش، ساخت داشبورد و کمک به تصمیم‌گیری	Excel، SQL، Python، Power BI، آمار
دانشمند داده (Data Scientist)	ساخت مدل‌های پیش‌بینی، تحلیل پیشرفته داده و توسعه مدل‌های یادگیری ماشین	Python، Machine Learning، آمار، هوش مصنوعی
مهندس داده (Data Engineer)	طراحی، توسعه و مدیریت زیرساخت‌های جمع‌آوری، پردازش و ذخیره داده	SQL، Python، Apache Spark، Hadoop، پایگاه داده

مطلب مرتبط: تفاوت دیتاساینس و دیتاآنالیز چیست؟

بازار کار و درآمد تحلیلگر داده در ایران

طبق گزارش سال ۱۴۰۵ جاب ویژن میانگین درآمد کارشناس تحلیل داده ۳۵ الی ۷۰ میلیون تومان، درآمد کارشناس ارشد این حوزه ۶۰ الی ۹۵ میلیون تومان و مدیر تحلیل داده ۱۰۰ الی ۱۵۰ میلیون تومان ماهانه است. مهم‌ترین صنایع بازار کار ایران که به تحلیلگر داده نیاز دارند عبارت‌اند از: