محلل البيانات / محللة البيانات
لمحة سريعة
يقوم محللو البيانات باستيراد أو فحص أو تنظيف أو تحويل أو التحقق من صحة أو صنع نماذج أو تفسير مجموعات البيانات فيما يتعلق بأهداف الشركة التجارية. إذ إنهم يضمنون أن مصادر البيانات ومستودعات البيانات توفر بيانات متسقة وموثوقة. ويستخدم محللو البيانات خوارزميات مختلفة وأدوات تكنولوجيا المعلومات حسب الطلب من خلال الموقف والبيانات الحالية. وقد يقومون بإعداد تقارير في شكل صور مرئية مثل الرسوم البيانية ولوحات التحكم.
يعتبر محلل البيانات / محللة البيانات حلقة الوصل بين البيانات وأهداف العمل. يقومون باستيراد البيانات وفحصها وتنظيفها وتحويلها، مع ضمان دقتها وموثوقيتها. يستخدمون أدوات وخوارزميات متقدمة لتحليل البيانات، واستخلاص رؤى قيّمة، وتقديمها بطرق واضحة ومفهومة، مثل الرسوم البيانية ولوحات التحكم، لمساعدة الشركات على اتخاذ قرارات مستنيرة.
- • استيراد البيانات من مصادر مختلفة وتنظيفها ومعالجتها.
- • تحليل البيانات باستخدام الأدوات والتقنيات الإحصائية والتحليلية المناسبة.
- • تطوير نماذج بيانات لتحديد الاتجاهات والأنماط.
أين يوجد طلب على هذه المهنة
حالات النقص والفائض في العمالة المُبلَّغ عنها، حسب السنة. تُنشر لمجموعات المهن، وليس لمسميات وظيفية فردية.
تشمل الأرقام اختصاصيو تكنولوجيا المعلومات والاتصالات — ٧٥ مهنة، من بينها هذه.
نقص: أيرلندا, التشيك, السويد, النمسا و٦ أخرى.
أطول نقص: النمسا، ٣ سنوات.
اختر منطقة على الخريطة لعرض أرقامها.
عن هذا المصدر›
المصدر: ELA/EURES، حالات النقص والفائض في العمالة. تُنشر البيانات على مستوى المجموعة المهنية وتغطي أوروبا. تختلف الإصدارات في بنية الملحق وفي الدول المشمولة، لذا لا يعني الاختلاف بين سنة وأخرى دائمًا أن سوق العمل قد تغيّر. الدول الرمادية لم يُبلَّغ عنها، وهذا ليس كالتوازن.
ماذا تعني هذه الكلمات
الأمور الأربعة التي يبيّنها هذا القسم
- الطلب المُبلَّغ عنه
- الطلب المُبلَّغ عنه: ما إذا كان أصحاب العمل يبلّغون عن حاجتهم إلى أشخاص في هذه المهنة — وهو حكم تنشره جهة وطنية أو جهة تابعة للاتحاد الأوروبي، وليس عدداً.
- إلى أين يتجه
- إلى أين يتجه: المسار المتوقع للتوظيف في هذه المهنة خلال السنوات المقبلة، استناداً إلى توقّع رسمي.
- الوظائف الشاغرة
- الوظائف الشاغرة: عدد فرص العمل التي تنشأ تقريباً بسبب النمو وبسبب مغادرة أشخاص هذه المهنة.
- الأجر المعتاد
- الأجر المعتاد: ما يكسبه الأشخاص في هذه المهنة عادةً في الأماكن التي ينشر فيها المصدر هذه البيانات. ولا يعني ترك الخانة فارغة أن العمل غير مدفوع الأجر؛ بل يعني أنه لا ينشره أحد لذلك المكان.
يُترك المقياس خالياً عندما لا ينشره أحد لذلك المكان، بدلاً من عرضه على أنه صفر.
إلى أي اتجاه يميل السوق بالنسبة إليك
- في صالحك
- الوظائف الشاغرة أكثر من الباحثين عن عمل — وأصحاب العمل يتنافسون على المرشحين.
- متوازن
- عدد الوظائف الشاغرة والباحثين عن عمل متقارب تقريبًا.
- تنافسي
- الباحثون عن عمل أكثر من الوظائف الشاغرة — توقّع منافسة.
- بيانات متضاربة
- المصادر غير متفقة، أو أن المجموعة المهنية نفسها تعاني نقصًا في منطقة وفائضًا في أخرى.
تُصنّف كل المصادر ضمن واحدة من هذه الفئات الأربع، ولذلك توجد مجموعة مصطلحات واحدة لتعلّمها: في صالحك، متوازن، تنافسي، بيانات متضاربة. وما يختلف هو الأدلة التي تستند إليها، وهي مطبوعة أسفل كل تصنيف — نسبة مقيسة بين الوظائف الشاغرة والباحثين عن عمل، أو تقييم تنشره جهة وطنية.
كيف تقارن هذه المهنة بالمهن الأخرى في البلد نفسه
- قوي
- من أقوى المهن في that country
- جيد
- أقوى من معظم المهن في that country
- متفاوت
- قريبة من المعتاد في that country
- ضعيف
- أضعف من معظم المهن في that country
هذا ترتيب داخل بلد واحد، وليس نتيجة يمكنك مقارنتها عبر الحدود — فالسجلات التي تقف وراء بلدين تحصي أشخاصاً مختلفين، ولذلك يعني العدد نفسه أشياء مختلفة في كل بلد. ولهذا أيضاً قد تكون المهنة ضمن الأقوى في بلد ما، ومع ذلك تظهر على أنها تنافسي: فهي تتصدر سوقاً يشهد منافسة شديدة بوجه عام.
مصدر هذه البيانات
تنشر كل رقم جهة وطنية للإحصاء أو مرفق عام للتوظيف أو جهة تابعة للاتحاد الأوروبي، وتذكر كل بطاقة مصدرها والفترة التي تغطيها. تُحصى البيانات في بعض الأماكن شهرياً، بينما تُقيّم في أماكن أخرى مرة أو مرتين في السنة، ولذلك قد تصف منطقتان على الخريطة نفسها لحظتين مختلفتين — ويظهر التاريخ دائماً.
لا تتنبأ أي من هذه المعلومات بفرص شخص بعينه. إنها تصف سوقاً.
الطلب المُبلَّغ عنه · الأجر المعتاد · إلى أين يتجه (ألمانيا, السويد, فرنسا, هولندا, بلجيكا, النمسا)
| الطلب المُبلَّغ عنه | الأجر المعتاد | إلى أين يتجه | |
|---|---|---|---|
| ألمانيا | أُبلغ عن نقص ELA/EURES ٢٠٢٤ * | — | +١٥٫٦% ٢٠٢٣–٢٠٣٥ · Cedefop ٢٠٢٦ * |
| السويد | أُبلغ عن نقص ELA/EURES ٢٠٢٥ * | — | +٤٥٫١% ٢٠٢٣–٢٠٣٥ · Cedefop ٢٠٢٦ * |
| فرنسا | لم يُبلَّغ عنه | — | +٣٤٫٨% ٢٠٢٣–٢٠٣٥ · Cedefop ٢٠٢٦ * |
| هولندا | أُبلغ عن نقص ELA/EURES ٢٠٢٥ * | — | +٣٢% ٢٠٢٣–٢٠٣٥ · Cedefop ٢٠٢٦ * |
| بلجيكا | أُبلغ عن نقص وفائض ELA/EURES ٢٠٢٥ * | — | +٣٧٫٥% ٢٠٢٣–٢٠٣٥ · Cedefop ٢٠٢٦ * |
| النمسا | أُبلغ عن نقص ELA/EURES ٢٠٢٥ * | — | +٤٨٫٨% ٢٠٢٣–٢٠٣٥ · Cedefop ٢٠٢٦ * |
* تُنشر لمجموعات المهن، وليس لمسميات وظيفية فردية.
هل تقدّمون الإرشاد المهني للطلاب أو العملاء أو الموظفين؟ استخدموا بيانات هذه المهنة في مؤسستكم.
نظرة المستقبل لـ محلل البيانات / محللة البيانات
The outlook for محلل البيانات / محللة البيانات reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
كيف يتم حساب هذه الدرجات؟
يُقدِّر مؤشر المرونة (من ٠ إلى ١٠٠) مدى الحماية الهيكلية لهذه المهنة من الأتمتة واضطرابات الذكاء الاصطناعي، استناداً إلى تحليل مستوى المهام. وتعني الدرجات الأعلى مهاماً تعتمد بدرجة أكبر على الحكم الإنساني. يُظهر التعرض للذكاء الاصطناعي النسبة المئوية التقديرية لساعات المهام التي قد تتأثر بقدرات الذكاء الاصطناعي الحالية. وهذه مؤشرات هيكلية مستمدة من النماذج، وليست تنبؤات بأمن الوظائف الفردية.
كيف يمكن أن يتغير محلل البيانات / محللة البيانات مع نمو اعتماد الذكاء الاصطناعي؟
قد تتحول العديد من مجالات المهام نحو سير العمل بمساعدة الذكاء الاصطناعي، لذا تصبح إعادة اكتساب المهارات أكثر أهمية.
سيناريو توضيحي يستند إلى قابلية أتمتة المهام — وليس تنبؤًا. تُقرَّب القيم كلما نظرت أبعد في المستقبل.
قد تتحول العديد من مجالات المهام نحو سير العمل بمساعدة الذكاء الاصطناعي، لذا تصبح إعادة اكتساب المهارات أكثر أهمية.
سيناريو توضيحي يستند إلى قابلية أتمتة المهام — وليس تنبؤًا. تُقرَّب القيم كلما نظرت أبعد في المستقبل.
التقدير القائم على النموذج. استخدمها كإشارة تخطيط، وليس ضمانًا.
قارن هذا بملفك الشخصي
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يغير هذا الدور؟
التفسير الحتمي القائم على النموذج لإشارات الدور الحالي - وليس ضمانًا للاستبدال.
ما لا يزال يعتمد على الناس
- تحديد معايير جودة البيانات
حيث قد يصبح الذكاء الاصطناعي مساعد طيار
- تطبيق تقنيات التحليل الإحصائي
- تحليل البيانات الضخمة
- شرح البيانات الحالية
المهام الأكثر عرضة للأتمتة
- التعامل مع عينات البيانات
- جمع بيانات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات
- اجراء عمليات الحسابات الرياضية التحليلية
المؤشرات الحيوية ونواقل الذكاء الاصطناعي
ناقلات التعرض لمنظمة العفو الدولية
٠-١٠٠%التعرض للتحليل بمساعدة الذكاء الاصطناعي والتعرف على الأنماط ومهام النمذجة التنبؤية
التعرض لتوليد المحتوى والتعزيز الإبداعي وأدوات نماذج اللغات الكبيرة
التعرض لأتمتة سير العمل وبرامج دعم القرار وتحديث العمليات
التعرض للأتمتة الفيزيائية والروبوتات والإزاحة المدفوعة بالمستشعرات
التفاصيل الفنية
يقدّر NexFuture v3.0 التعرّض للأتمتة مباشرةً من مجموعات المهارات الأساسية في ESCO، مرجَّحةً بكتلة المهارات ومعايَرةً وفق مراسي الخبراء. الدرجات تقديرات احتمالية وليست ضمانات. راجع ورقة منهجية NexFuture للحصول على التفاصيل الكاملة.
يقيس التعرّض للأتمتة. ولا يقيس الأجر أو الطلب أو عدد الوظائف المتاحة بالقرب منك.
ما يفعله الأشخاص في هذا الدور عادة
التكنولوجيا الرقمية
يوم نموذجي مثل محلل البيانات / محللة البيانات
٠٩ ٠٩:٠٠ · صباح إجراء استخراج البيانات
١٠ ١٠:٣٠ · منتصف الصباح ادارة البيانات
١٢ ١٢:٠٠ · منتصف النهار انشاء معالجة بيانات
١٤ ١٤:٠٠ · بعد الظهر تحديد معايير جودة البيانات
١٥ ١٥:٣٠ · في وقت متأخر بعد الظهر جعل البيانات تبدو طبيعية
١٧ ١٧:٠٠ · الختام دمج بيانات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات
ترتيب المهام توضيحي. تختلف الأيام الفردية.
ما تحتاج إليه لأداء هذا العمل
المهارات والمعرفة والأدوات التي يتطلبها هذا الدور — والسمات والمكافآت التي تأتي معه.
-
جعل البيانات تبدو طبيعية
تقليص البيانات إلى شكلها الجوهري الدقيق (أشكالها الطبيعية) لتحقيق نتائج مثل تقليل التبعية والقضاء على الحشو وزيادة الترابط.
-
استخدام تقنيات معالجة البيانات
جمع البيانات والمعلومات ذات الصلة ومعالجتها وتحليلها، وتخزين البيانات وتحديثها على نحو سليم وعرض الأرقام والبيانات باستخدام المخططات والرسوم البيانية الإحصائية.
-
انشاء معالجة بيانات
استخدام أدوات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات لتطبيق العمليات الرياضية أو الخوارزمية أو عمليات معالجة البيانات الأخرى لتوفير معلومات.
-
إجراء استخراج البيانات
استكشاف قواعد البيانات الكبيرة للكشف عن الأنماط باستخدام الإحصائيات، وأنظمة قواعد البيانات أو الذكاء الاصطناعي وتقديم المعلومات بطريقة مفهومة.
-
استخدام قواعد البيانات
استخدام أدوات البرامج لإدارة البيانات وتنظيمها في بيئة منظَّمة تتكون من سمات، وجداول، وعلاقات من أجل الاستعلام عن البينات المخزنة وتعديلها.
-
دمج بيانات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات
جمع البيانات من المصادر لتقديم رؤية موحَّدة لمجموعة البيانات هذه.
-
إجراء تنقية البيانات
تحديد وتصحيح السجلات الخطأ من مجموعات البيانات والتأكد أن البيانات تصبح وتظل منظَّمة طبقًا للتعليمات.
-
تطبيق عمليات مراقبة جودة البيانات
تطبيق تقنيات تحليل الجودة والمصادقة والتحقق على البيانات للتحقق من سلامة جودة البيانات.
-
تطبيق تقنيات التحليل الإحصائي
استخدام النماذج (الإحصائيات الوصفية أو الاستنتاجية) والتقنيات (التنقيب عن البيانات وتعلم الآلة) للتحليل الإحصائي وأدوات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات لتحليل البيانات، وكشف الارتباطات وتوقعات الاتجاهات.
-
تحليل البيانات الضخمة
جمع وتقييم البيانات الرقمية بكميات كبيرة وخصوصًا بغرض تحديد الأنماط بين البيانات.
-
التعامل مع عينات البيانات
جمع واختيار مجموعة من البيانات من المجتمع من خلال الإجراءات الإحصائية أو غيرها من الإجراءات المحددة.
-
جمع بيانات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات
جمع البيانات عن طريق تصميم وتطبيق أساليب البحث وانتقاء العينات.
-
شرح البيانات الحالية
تحليل البيانات التي يتم جمعها من مصادر؛ مثل بيانات السوق والنشرات العلمية ومتطلبات العملاء والاستبيانات، والتي تُعَد جديدة ومحدَّثة، لتقييم التطور والابتكار في مجالات الخبرة.
-
اجراء عمليات الحسابات الرياضية التحليلية
تطبيق الطرق الرياضية واستخدام تقنيات الحساب للقيام بالتحليلات والوصول إلى حلول لمشكلات معينة.
-
تحديد معايير جودة البيانات
تحديد معايير قياس جودة البيانات لأغراض تجارية مثل أوجه التضارب ومواطن النقص وقابلية تحقيق الأغراض التجارية ودقتها.
-
ادارة البيانات
إدارة كل أنواع مصادر البيانات من خلال دورة حياتها عن طريق تصنيف البيانات، وتحليلها، وتوحيدها، وإجراء دقة الهوية والتطهير والتحسين والتدقيق. ضمان أن البيانات مناسبة للغرض، وذلك باستخدام أدوات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات المتخصصة لتلبية معايير جودة البيانات.
استخراج البيانات
أساليب الذكاء الاصطناعي، والتعلم الآلي والإحصاءات وقواعد البيانات المستخدمة لاستخراج المحتوى من مجموعة بيانات.
استخراج المعلومات
التقنيات والأساليب المستخدمة للحصول على المعلومات واستخراجها من الوثائق والمصادر الرقمية غير المهيكلة أو شبه الهيكلية.
التحليلات التجارية
مجالات الاختصاص والتقنيات لحل المسائل الناجمة عن الأعمال من خلال استخدام الأساليب الكمية مثل تحليل البيانات والنماذج الإحصائية.
أنواع الوثائق
خصائص أنواع الوثائق الداخلية والخارجية المتوافقة مع دورة حياة المنتج وأنواع المحتوى الخاصة به.
بيانات غير منظمة
البيانات غير المنظمة بطريقة محددة مسبقًا أو التي لا تحتوي على نموذج بيانات محدد مسبقًا ويصعب فهمها وإيجاد أنماط لها دون استخدام تقنيات مثل استخراج البيانات.
تصنيف المعلومات
عملية تصنيف المعلومات إلى فئات وإظهار العلاقات بين البيانات لبعض الأغراض المحددة بوضوح.
تقنيات العرض البصري
تقنيات التمثيل والتفاعل المرئي، مثل المدرج التكراري، والمخطط المبعثر، والمخطط السطحي، وخرائط الأشجار والمخطط الإحداثي المتوازي، التي يمكن استخدامها لتقديم بيانات عددية وغير رقمية مجردة، من أجل تعزيز الفهم الإنساني لهذه المعلومات.
تقييم جودة البيانات
عملية الكشف عن البيانات باستخدام مؤشرات الجودة والمقاييس والتدابير لتخطيط تنقية البيانات واستراتيجيات إثراء البيانات وفقًا لمعايير جودتها.
سرية المعلومات
الآليات والأنظمة التي تسمح بمراقبة الوصول الانتقائي وضمان وصول الأطراف المصرح لها (الأشخاص والعمليات والنظم والأجهزة) إلى البيانات، ومدى الامتثال للمعلومات السرية ومخاطر عدم الامتثال.
لغات الاستعلام
مجال اللغات الحاسوبية الموحدة لاسترجاع المعلومات من قاعدة البيانات والمستندات التي تحتوي على المعلومات المطلوبة.
لغة استعلام خاصة بإطار وصف المصادر
لغات الاستعلام مثل SPARQL التي تُستخدم لاسترداد البيانات المخزنة في تنسيق إطار وصف المصادر.
نماذج البيانات
التقنيات والنظم القائمة المستخدمة لتكوين عناصر البيانات وتوضيح العلاقات بينها والطرق المستخدمة لتفسير هياكل البيانات والعلاقات بينها.
محلل البيانات: كيف تتأهل وأين تدرس
ما يتطلبه الأمر عادةً للتأهل: المستوى التعليمي، حيث تعتبر مهنة منظمة، ومكان الدراسة.
درجة البكالوريوس أو ما يعادلها
٢٬٠٣٩ برنامجًا في دولٍ يبلغ عددها ٣٠ تعلّم المهارات الأساسية لهذه المهنة. وهناك أيضًا ٤٣٦ دورة تدريبية قصيرة، يبني كلٌّ منها مهارة واحدة.
بعض الأمثلة، تُدرَّس بلغة هذه الصفحة:
هذه ٤ من أصل ٢٬٤٧٥.
المصادر
- ١. Source: Study in Saudi Arabia, Ministry of Education (studyinsaudi.sa).
مسارات النمو والأدوار المماثلة
استكشف مسارات التقدم المهني النموذجية والمهارات المجاورة والأدوار المماثلة للتخطيط لانتقالك المهني القادم.
أين يتناسب محلل البيانات / محللة البيانات؟
تعتمد درجات التشابه على تداخل المهارات من بيانات ESCO.
عالم البيانات / عالمة البيانات
٤٥% التشابهكبير موظفي البيانات
٣٦% التشابهأخصائي جودة البيانات / أخصائية جودة البيانات
٣٢% التشابهموظف إدخال بيانات / موظفة إدخال البيانات
٢٨% التشابهمدير تكنولوجيا المعلومات والاتصالات والمعرفة / مديرة تكنولوجيا المعلومات والاتصالات والمعرفة
٢١% التشابهمشرف إدخال البيانات / مشرفة إدخال البيانات
٢١% التشابهللمؤسسات
بيانات هذه الصفحة، في خدمة طلابكم وعملائكم وموظفيكم.
الأسئلة المتداولة
ما هي المهارات الأساسية التي يحتاجها محلل البيانات / محللة البيانات للنجاح؟
ما هي أنواع الصناعات التي تطلب محللي البيانات / محللات البيانات؟
هل يمكنني العمل كمحلل بيانات / محللة بيانات بشكل مستقل (فريلانس)؟
محلل البيانات / محللة البيانات — كم الأجر في الولايات المتحدة؟
المصادر: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS ILO ISCO-08 (CC BY ٤٫٠) تم تحديث البيانات في ٣ أكتوبر ٢٠٢٦ حول بياناتنا