تحلیلگران داده مانند چشمان یک سازمان هستند

تحلیلگران داده (Data Analysts) مانند چشمان یک سازمان هستند

🌐 تحلیلگران داده (Data Analysts) مانند چشمان یک سازمان هستند که دیدگاه های مختلف، ناهنجاری ها و مشکلات را کشف می کنند تا دید روشنی برای تصمیم گیری های مبتنی بر داده ارائه نمایند و در واقع نقش چشم را در گرفتن و تفسیر تصاویر جهان به عهده دارند، آن ها درون یک سازمان، مجموعه یا جامعه مورد بررسی در حال فعالیت هستند

در ادامه به این موضوع می پردازیم که چگونه مثال چشم می تواند جنبه های کلیدی نقش تحلیلگران داده را به ما نشان دهد:

1- 👁️ چشم به مثابه عدسی برای بصیرت و مشاهده مسائل از دیدگاه های مختلف

تحلیلگران داده از مهارت‌های تحلیلی خود برای فیلتر کردن داده‌های خام، کشف دیدگاه های ارزشمند و شناسایی الگوها و روندها استفاده می‌کنند، مشابه اینکه چشم ما چگونه نور را برای دیدن جهان جذب و تفسیر می‌کند.

2- 🌈 رنگ های مختلف به عنوان تخصص ها مختلف

هر قسمت از چشم نمادی از تخصص های تجزیه و تحلیل داده های مختلف است. آبی برای تجسم داده (visualization)، سبز برای تجزیه و تحلیل آماری (statistical analysis)، خاکستری برای یادگیری ماشین (ML Machine learning) و کهربایی برای هوش تجاری (BI Business Intelligence) . آبی نشان دهنده تبدیل داده ها به تصاویر و اشکال بصیری برای درک بهتر است، سبز بر روش های آماری تمرکز می نماید، خاکستری در مدل های ارائه پیش بینی تخصص دارد و کهربایی داده ها را به استراتژی های عملی تبدیل می کند. این رنگ‌ها مهارت‌ها و کیفیت‌های مورد نیاز در هر تخصص را منعکس نموده و درک و کاربرد آن‌ها را در زمینه تجزیه و تحلیل داده‌ها آسان می‌کنند.

3- 🔍 مناطق تمرکز (Focus Areas) به عنوان لایه های دید و بصری سازی (Layers of Vision)

درست مانده عنبیه چشم که دارای لایه های مختلفی است و نماد مراحل تجزیه و تحلیل داده ها می باشد. حلقه بیرونی نشان دهنده جمع آوری داده ها است (Data collection) ، لایه میانی برای پردازش داده ها است (Data processing) و حلقه داخلی نشان دهنده تولید بینش است (Insight generation). هر لایه نقش مهمی در تبدیل داده‌های خام به یافته‌های عملی دارد، دقیقاً مانند نقش عنبیه در دریافت و پردازش اطلاعات جهت دید واضح، روشن و دقیق .

4- 👓 دیدن نامرئی ها (ناهنجاری داده ها و نقاط پرت)

تحلیلگران داده‌ها با ناهنجاری‌ها و نقاط پرت در داده‌ها مواجه می‌شوند، شبیه به رنگ‌های نادر و عجیب چشم مانند قرمز یا بنفش. این اتفاقات می تواند فرصت ها یا خطرات پنهان را آشکار نماید و حتما در این حالت نیاز به کنجکاوی و توجه به جزئیات را برجسته خواهد نمود.

5- 👁️ چشم به عنوان دروازه ای به سمت تصمیم گیری (Decision-Making)

چشم با اتصال به مغز بر تصمیم گیری های ما تأثیر می گذارد، درست همانطور که تحلیلگران داده به استراتژی های تجاری و سازمانی بینش و بینایی ارائه می دهند. بینش ایجاد شده توسط آنها استراتژی های سطح بالا (High-Level Strategies) و انتخاب های روزانه را شکل می دهد و توجه به آنها را در تصمیم گیری های بلند و کوتاه مدت ضروری خواهد نمود.

6- 📚📝سازگاری یا انطباق پذیر چشم (یادگیری مستمر) (Continuous Learning)

تحلیلگران داده باید پیوسته خود را با تغییر داده ها و ابزارهایی مانند تنظیم چشم با مقدار و شدت نور سازگار نمایند. این سازگاری برای درک جزئیات و مناظر بسیار حیاتی است و به سازمان ها در تصمیم گیری های آگاهانه از طریق تجزیه و تحلیل داده ها کمک خواهد نمود.

7- 🔄 حرکت چشم (فرآیند تکراری)

تجزیه و تحلیل داده ها مانند حرکت مداوم چشم برای اسکن و بررسی محیط خواهد بود و برای تشکیل یک تصویر کامل الزاما نیاز به بررسی مجدد و تجزیه و تحلیل خواهد داشت. این موضوع مشابه یک فرآیند چرخه ای آزمون و بازنگری فرضیه است که در نهایت موجب یک بهبود مستمر خواهد شد.