أخصائي محلل البيانات

Saudi Pro League (SPL)

الغرض الرئيسي من الدور:

يلعب محلل البيانات دورًا حاسمًا في الاستفادة من البيانات لدفع قرارات الأعمال من خلال تحليل وتفسير وتصوير البيانات لوظائف الشركات المختلفة. يتحمل هذا الدور مسؤولية استخراج الرؤى من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة، وإنشاء لوحات المعلومات، ودعم اتخاذ القرارات بتوصيات قائمة على البيانات. يعمل محلل البيانات عن كثب مع أصحاب المصلحة في الأعمال، ومهندسي البيانات، وفرق ذكاء الأعمال لتحويل البيانات الخام إلى رؤى قابلة للتنفيذ. يتطلب هذا الدور خبرة في تحليل البيانات، والنمذجة الإحصائية، والتصور، وأدوات التقرير لتحسين أداء الأعمال.

المسؤوليات:

• استخراج البيانات وإعدادها
  
  • جمع وتحليل البيانات من مصادر متعددة، بما في ذلك قواعد البيانات، ERP، CRM، HRMS، والأنظمة.
  • استخدام SQL، Python، أو R لاستخراج ومعالجة البيانات المهيكلة وغير المهيكلة.
  • تنظيف وتحويل والتحقق من البيانات لضمان الدقة، والاكتمال، والتناسق.
  • التعاون مع مهندسي البيانات لتحسين خطوط أنابيب البيانات والتخزين للتحليل.
• ذكاء الأعمال والتقارير
  
  • تطوير لوحات معلومات وتقرير تفاعلية باستخدام Power BI، أو منصات أخرى.
  • إنشاء تقارير آلية لتوفير رؤى الأعمال في الوقت الفعلي.
  • تقديم رؤى البيانات لقادة الأعمال، وفرق المالية، والموارد البشرية، والتسويق، والعمليات.
  • تقديم تحليل الاتجاهات، والتوقعات، وتتبع مؤشرات الأداء الرئيسية لدعم اتخاذ القرارات الاستراتيجية.
• التحليلات التنبؤية والنمذجة الإحصائية
  
  • إجراء التحليل الإحصائي واختبار الفرضيات لتحديد الأنماط والاتجاهات.
  • استخدام التحليلات التنبؤية للتنبؤ بالإيرادات، وسلوك العملاء، وأداء العمليات وغيرها من مؤشرات الأداء الرئيسية ذات الصلة باحتياجات الأعمال لـ SPL
  • تنفيذ تقنيات تقسيم البيانات والتجميع لتحسين استهداف العملاء والاحتفاظ بهم.
• دعم اتخاذ القرار القائم على البيانات
  
  • العمل عن كثب مع الفرق المالية، والمحتوى، والتسويق، والموارد البشرية، والعمليات والفرق الأخرى لترجمة احتياجات الأعمال إلى حلول بيانات.
  • تحديد الفرص لتحسين عمليات الأعمال وتقليل التكاليف باستخدام رؤى البيانات.
  • تقديم تحليل حسب الطلب لفرق الأعمال للإجابة على الأسئلة الرئيسية وتحسين الأداء.
• مراقبة الأداء والتحسين
  
  • مراقبة مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) وتقديم رؤى حول اتجاهات الأعمال.
  • تحديد تناقضات البيانات، والأخطاء، وعدم الكفاءة في عمليات التقارير.
  • العمل مع قادة تكنولوجيا المعلومات والأعمال لتحسين سير العمل في التقارير وممارسات إدارة البيانات.
• أمان البيانات والامتثال
  
  • تدابير الأمان: العمل مع حماية البيانات والأمن السيبراني لتنفيذ الامتثال لـ PDPL لحماية مجموعة التطبيقات من التهديدات.
  • التحكم في الوصول: إدارة من يمكنه الوصول إلى التطبيق وما يمكنهم القيام به.
  • إجراء فحوصات دورية لسلامة البيانات وعمليات التدقيق للحفاظ على الدقة والموثوقية.
• الحفاظ على سلامة البيانات:
  
  • التحقق من أخطاء البيانات: التحقق بانتظام من البيانات لتحديد الأخطاء وتصحيحها.
  • إجراءات التحقق: ضمان أن البيانات تلبي معايير محددة قبل استخدامها.
• تكامل التطبيقات
  
  • دمج منصات بيانات الرياضة مع ERP، CRM، وأنظمة أخرى لضمان تدفق البيانات بسلاسة.
  • الحفاظ على إدارة دورة حياة واجهة برمجة التطبيقات لمشاركة البيانات عبر أصحاب المصلحة الداخليين والخارجيين.
• إدارة دورة حياة البيانات والأرشفة

• ترحيل البيانات: ضمان نقل البيانات بشكل آمن إلى أنظمة جديدة
• تقييم التأثير: تقييم تأثير إيقاف هذه التطبيقات على عمليات الأعمال وسلامة البيانات.
• استخراج البيانات والتحويل: فحص واستخراج جميع البيانات اللازمة من التطبيق بدقة.
• أرشفة البيانات: الحفاظ على الوصول المتماسك والبيانات المؤرشفة، وضمان أنها تتضمن بيانات وصفية ضرورية للرجوع إليها في المستقبل.
• الحفاظ على البيانات: وضع سياسات الاحتفاظ لإدارة البيانات المؤرشفة وفقًا لمتطلبات الأعمال والتنظيم.

أفضل الممارسات:

• دقة البيانات: ضمان أن جميع التقارير والتحليلات تحافظ على دقة عالية، وسلامة، وموثوقية.
• التوحيد القياسي: اتباع أفضل الممارسات في حوكمة البيانات، وإدارة البيانات الوصفية، وإطارات التقارير.
• الأتمتة: تقليل الجهد اليدوي من خلال تنفيذ تقارير آلية وأنظمة تنبيه.
• الأمان والامتثال: الحفاظ على السرية والامتثال لسياسات البيانات المؤسسية.
• التعلم المستمر: البقاء على اطلاع دائم باتجاهات الصناعة، والأدوات الجديدة، وأفضل الممارسات في التحليلات.

التعليم والخبرة:

• 3-5 سنوات من الخبرة في تحليل البيانات، ذكاء الأعمال، أو التحليل الإحصائي.
• خبرة قوية في تصور البيانات، وإنشاء لوحات المعلومات، والتقارير التجارية.
• درجة البكالوريوس أو الماجستير في علوم البيانات، الإحصاء، علوم الكمبيوتر، تحليلات الأعمال، أو مجال ذي صلة.
• شهادات في Power BI، Tableau، SQL، CDMP أو Google Data Analytics (مفضل).

المعرفة والمهارات:

• قليل من الأنا - شخص نشط وذو عقلية إيجابية
• القدرة على بناء العلاقات استنادًا إلى الشفافية
• اعتماد وتطبيق وتعزيز ثقافة وقيم SPL (الأداء - الطموح - الحوكمة - الاحتراف)
• القدرة على نقل الثقة إلى أعضاء الفريق
• القدرة على نقل المعرفة والخبرة إلى أعضاء الفريق
• تعزيز الانفتاح والوضوح
• القدرة على إدارة وتطوير الأفراد
• القدرة على التفويض
• مهارات حل المشكلات
• اتخاذ القرارات
• التواصل الفعال والواضح

المهارات التقنية:

• البرمجة والاستعلام: إتقان SQL، Python، R، أو Excel (وظائف متقدمة، وحدات ماكرو، VBA).
• تصور البيانات: خبرة عملية مع Power BI، Tableau، Looker، Qlik، أو أدوات BI مماثلة.
• قواعد البيانات: المعرفة بقواعد البيانات العلائقية (SQL Server، PostgreSQL، MySQL) وNoSQL (MongoDB، DynamoDB).
• التحليل الإحصائي: الخبرة في اختبار A/B، التحليل الانحداري، التجميع، ونماذج التوقعات.
• تكامل البيانات: القدرة على العمل مع مصادر البيانات المعتمدة على واجهة برمجة التطبيقات ومستودعات البيانات السحابية (AWS، Azure، GCP).
• تعرض للتعلم الآلي (مفضل): فهم نماذج التعلم الآلي الأساسية، والتحليلات التنبؤية، والرؤى المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.