هدف الوظيفة

تلعب دورًا حاسمًا في دعم تطوير وصيانة بنية البيانات داخل منظمتنا. ستعمل عن كثب مع فريق هندسة البيانات لبناء وتحسين وصيانة خطوط البيانات، وضمان تدفق البيانات وتخزينها بكفاءة عبر أنظمة مختلفة.

تتطلب هذه الوظيفة فهمًا قويًا لمعالجة البيانات وإدارة قواعد البيانات ومهارات البرمجة. ستتعاون مع فرق متعددة الوظائف لضمان جودة البيانات وسلامتها وتوافرها لأغراض التحليل.

المسؤوليات الرئيسية

1. تحليل البيانات: إجراء تحليل استكشافي للبيانات لاكتشاف الاتجاهات والأنماط والرؤى داخل مجموعات البيانات الكبيرة.
2. تطوير وتنفيذ نماذج وإحصائيات لاستخراج معلومات ذات مغزى من البيانات المنظمة وغير المنظمة.
3. تصوير البيانات: تصميم وإنشاء لوحات معلومات وتقارير مرئية جذابة ومفيدة للتواصل بالرؤى المعقدة للبيانات مع أصحاب المصلحة.
4. استخدام أدوات مثل تابلوه، باور بي آي، أو منصات مشابهة لتقديم البيانات بطريقة يسهل الوصول إليها وفهمها.
5. دمج البيانات: التعاون مع مهندسي البيانات لدمج وتحويل البيانات من مصادر مختلفة، وضمان دقة البيانات وموثوقيتها.
6. العمل على أنشطة تحليل البيانات وتنظيفها للحفاظ على مجموعات بيانات عالية الجودة.
7. جمع المتطلبات: التفاعل مع أصحاب المصلحة في الأعمال لفهم احتياجاتهم ومتطلباتهم من البيانات.
8. ترجمة الأسئلة التجارية إلى مهام ونتائج تحليل بيانات قابلة للتنفيذ.
9. التقارير الآلية: تطوير وتنفيذ عمليات تقارير آلية لتبسيط إنشاء وتوزيع التقارير الروتينية.
10. تنفيذ آليات الجدولة والتنبيه لتسليم البيانات في الوقت المناسب.
11. التعاون: التعاون مع فرق متعددة الوظائف، بما في ذلك علماء البيانات والمهندسين ومحللي الأعمال، لتقديم الدعم والرؤى التحليلية.
12. التواصل بالنتائج والتوصيات لكل من أصحاب المصلحة الفنيين وغير الفنيين.
13. التحسين المستمر: البقاء على اطلاع بأفضل الممارسات في الصناعة والتقنيات الناشئة والتطورات في تحليلات البيانات.
14. المساهمة في تحسين عمليات وأساليب التحليل داخل المنظمة.

المسؤوليات الرئيسية - متابعة
المؤهلات (الأكاديمية، التدريب، اللغات)
خبرة العمل - داخلية

• درجة البكالوريوس أو الماجستير في مجال كمي مثل علوم الحاسوب، الإحصاء، الرياضيات، أو تخصص ذي صلة.
• إجادة قوية في معالجة البيانات وتحليلها باستخدام أدوات مثل SQL، بايثون، أو R.
• خبرة في أدوات تصوير البيانات، مثل تابلوه، باور بي آي، أو ما شابه.
• الإلمام بالنمذجة الإحصائية وتقنيات التعلم الآلي والتنقيب عن البيانات.
• فهم قوي لهياكل البيانات وقواعد البيانات ومعالجة البيانات.
• مهارات ممتازة في حل المشكلات والتفكير النقدي.
• مهارات تواصل فعالة لنقل الرؤى المعقدة للبيانات إلى جماهير متنوعة.
• القدرة على العمل بشكل مستقل وتعاوني في بيئة قائمة على الفريق.