هل فعلاً مهارة تحليل البيانات مطلوبة؟

تسيطر وظائف تقنية المعلومات على سوق العمل بشكل عام، وعلى لينكدان بشكل خاص ولعلّ السؤال الذي سمعته كثيراً، هل فعلاً مهارة تحليل البيانات مطلوبة؟ قمت بتحليل بسيط سريع لعيّنة عشوائية لوظائف تقنية المعلومات، وتبيّن لي أنّ حوالي ثلث الوظائف المطلوبة تتعلق بتحليل وعلم البيانات، سواء من خلال التحليل أو البحث أو التنقيب في البيانات.

للوصول للنتيجة بموضوعية، تم تحليل 27,899 وظيفة مُعروضة بشكل عشوائي في لينكدان لفحص الطلب على مهارات مُعينة في السوق الوظيفي، وأظهرت النتائج أهمية تعلّم تحليل البيانات من خلال عدة مُؤشرات.  بداية تأتي تكنولوجيا المعلومات في مقدمة الطلبات بنسبة 13.8% من إجمالي الوظائف المُعروضة، وهي نسبة عالية بالمقارنة مع باقي الوظائف بشكل عام.

بتحليل المهارات المطلوبة ضمن وظائف تكنولوجيا المعلومات وجدت أن المهارات والوظائف المتعلقة بالبيانات تصل إلى حوالي 28% من مجموع المهارات المطلوبة. 

وبعد إجراء تحليل إضافي للوظائف المعروضة للكشف عن الطلب على مهارات تحليل البيانات في السوق الوظيفي، أظهرت النتائج أن فئات وظائف أخرى مثل التحليل والبحث العلمي والعلوم شكّلت ما مجموعه 28.02% من وظائف تكنولوجيا المعلومات والتي تتطلب بشكل أو بآخر مهارات تحليل البيانات، وهذا ما نراه من المسميات الوظيفية مثل: عالم بيانات، مهندس بيانات، مهراقب بيانات طبيّة، باحث بيانات، باحث مساعد.

ليس هذا فحسب، هناك أيضاً تنويع ملحوظ فالطلب على مهارات تحليل البيانات ليس مُقتصرًا على قطاع واحد، بل يمتد ليشمل القطاعات الصناعية الأخرى مثل الرعاية الصحية، المالية، والتعليم.

مهنة تحليل البيانات

تعتبر مهنة عالم البيانات (Data Scientist) من المهن الحديثة التي تستجيب للتطور الهائل في علوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence). وتتطلب هذه المهنة مزيجًا مُتقنًا من المهارات العلمية والتقنية لاستخراج المعلومات القيمة من مجموعات البيانات الضخمة (Big Data).

تعد القدرات التحليلية (Analytical Skills) والتفكير المنطقي (Logical Thinking) محورين رئيسيين لنجاح عالم البيانات. يتطلب الأمر أيضا مهارات رياضية وإحصائية (Mathematical and Statistical Skills) متقدمة لتطبيق طرق النمذجة الإحصائية (Statistical Modeling) والتعلم الآلي (Machine Learning)، في هذا السياق يمكن توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي في الحصول على نتائج سريعة دون الحاجة لبذل وقت طويل في تعلّم الأدوات التخصصية.

كما أنَّ علم البيانات ليس مجرد تحليل رقمي، فإن مهارات التواصل الفعّال (Communication and Presentation Skills) تُعتبر ضرورية. يتعين على عالم البيانات فهم احتياجات المؤسسة، وتقديم النتائج بطريقة يمكن فهمها من قبل القادة وصُناع القرار.

غالباً ما يأتي علماء البيانات من خلفيات متعددة، ولكن الأفضل بينهم هم من يمتلكون مزيجًا متوازنًا من الشهادات الأكاديمية، والمهارات التقنية المتخصصة، والخبرة المهنية. هؤلاء هم الذين يمكنهم تطبيق معرفتهم النظرية في تحليلات عملية، وفي النهاية، في توليد قيمة عملية مُلموسة.

تُستخدم مهارات علم البيانات في مجموعة متنوعة من القطاعات، من الشركات التجارية إلى المؤسسات المالية والرعاية الصحية ووسائل التواصل الاجتماعي والقطاعات الحكومية. مثلاً، يُستخدم في القطاع المالي لبناء نماذج تقييم المخاطر (Risk Assessment Models)، وفي الرعاية الصحية لتشخيص الأمراض وتطوير استراتيجيات العلاج. وفي القطاعات الحكومية، يمكن استخدامه لتحليل البيانات الديموغرافية والاجتماعية لفهم التحديات المجتمعية وتقديم الحلول المُستدامة.

تأتي أهمية تطبيقات علم البيانات من قدرته على معالجة وتحليل كميات هائلة من البيانات وتحويلها إلى معلومات قابلة للتنفيذ. على سبيل المثال، تتيح تقنيات التحليل التنبؤي (Predictive Analytics) للشركات فهم أنماط السلوك الاستهلاكي، مما يُمكنها من تحسين استراتيجيات التسويق وزيادة العائد على الاستثمار (ROI).