कौशल सेट सेमल्ट अपने ग्राहकों के लिए डेटा एसईओ सफलता का समर्थन करने के लिए उपयोग करता है


कई व्यवसाय के मालिक यह मानने की गलती करते हैं कि डेटा एसईओ डेटा विज्ञान तक ही सीमित है। इस आलेख में, सेमल्ट आपकी सफलता के लिए आपके संगठन और टीमों को व्यवस्थित करने में मदद करने के लिए हमारे द्वारा उपयोग की जाने वाली विभिन्न विशेषज्ञताओं से आपको कौशल दिखाने की उम्मीद है।

लेकिन पहले, डेटा एसईओ की मूल बातें पर चर्चा करते हैं। चूंकि डेटा एसईओ कई गैर-एसईओ पेशेवरों के लिए एक अजीब शब्द है, इसलिए हम इसका मतलब समझाकर शुरू करेंगे।

डेटा एसईओ क्या है?

डेटा एसईओ खोज अनुकूलन के लिए एक वैज्ञानिक दृष्टिकोण है। इस मामले में, हम विशिष्ट एसईओ दृष्टिकोण के बजाय निर्णय लेने के लिए डेटा के विश्लेषण और सक्रियण पर भरोसा करते हैं।

हालाँकि, यह और आगे जाता है।

सेमल्ट ने डेटा एसईओ का उपयोग करना शुरू किया क्योंकि हम चाहते थे कि हमारे ग्राहक अपनी प्रतिस्पर्धा को काफी हद तक पार करें। अपने ग्राहकों को डेटा एसईओ में सफल होने में मदद करने के लिए, हमें अपने एसईओ ज्ञान और अनुभव के अलावा इन तीन अद्वितीय विशेषज्ञताओं को विकसित करने की आवश्यकता है।

ये तीन विशेषज्ञताएं हैं:
  • आँकड़े वाला वैज्ञानिक
  • डेटा विश्लेषक
  • डाटा इंजीनियर
इन सबका सबसे दिलचस्प हिस्सा यह है कि आप अपनी वेबसाइट के एसईओ को डेटा-समर्थित दृष्टिकोण से सुधार सकते हैं, जो भी आपके पास बजट है। वास्तव में, हमारी डेटा अवधारणाएं तेजी से सुलभ होती जा रही हैं।

हमारे ग्राहकों के लिए डेटा एसईओ काम करने में तीन तत्वों में से प्रत्येक की क्या भूमिका है, इसकी व्याख्या यहां दी गई है।

डेटा इंजीनियर

डेटा इंजीनियर बुनियादी बड़े डेटा बुनियादी ढांचे को तैयार करने के लिए जिम्मेदार पेशेवर हैं। हमारे पास सॉफ्टवेयर इंजीनियर हैं जो कई स्रोतों से डेटा का निर्माण, डिजाइन और एकीकरण करते हैं। वे बड़ी मात्रा में डेटा को कुशलता से प्रबंधित भी करते हैं।

जब आपकी वेबसाइट के डेटा तक पहुंचने की आपकी क्षमता की बात आती है तो डेटा इंजीनियर प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए जिम्मेदार होते हैं। विशेष रूप से बड़ी कंपनियों के लिए, डेटा इंजीनियर GDPR या CCPA अनुपालन के लिए कानूनी प्रबंधकों की भूमिका निभाते हैं। इन व्यक्तियों के लिए सुरक्षा प्रबंधकों के रूप में काम करना भी आम है।

डेटा इंजीनियर बड़ी मात्रा में डेटा को केंद्रीकृत करने के लिए एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफ़ॉर्म, लोड या ईटीएल का उपयोग करते हैं, डेटा वेयरहाउस बनाकर वे आसानी से डेटा का विश्लेषण या रिपोर्ट करने के लिए जाते हैं।

डेटा इंजीनियर में हम जिन मुख्य कौशलों और उपकरणों की तलाश करते हैं, उनकी सूची यहां दी गई है:
  • मानचित्र छोटा करना
  • हडूप
  • सूअर
  • एसक्यूएल
  • नोएसक्यूएल
  • मधुमुखी का छत्ता
  • डेटा स्ट्रीमिंग
  • प्रोग्रामिंग

डेटा को केंद्रीकृत करना एक अच्छा विचार क्यों है?

जगह के चारों ओर बिखरे हुए बड़ी मात्रा में डेटा को संभालना समय और संसाधन लेने वाला हो सकता है। यह ध्यान में रखते हुए कि हमें समय के प्रति सचेत रहने की आवश्यकता है, हमें आपके डेटा को एक ऐसे प्रारूप में व्यवस्थित करने की आवश्यकता है जो त्रुटियों के लिए बहुत कम या बिना स्थान के इसे संभालना आसान बनाता है।

कई उपकरणों के बीच बाजीगरी करना समय की बर्बादी है। यह जानकारी की बर्बादी भी है जब विभिन्न स्रोतों के डेटा को एक साथ एक स्थान पर नहीं रखा जा सकता है। संपूर्ण व्यवसाय को विकसित करने के लिए, हमें व्यवसाय को प्रभावित करने वाली हर चीज़ से डेटा एकत्र करने की आवश्यकता है, जिसमें व्यावसायिक डेटा (CRM), वित्तीय डेटा और कई अन्य ऑफ़लाइन डेटा शामिल हैं जो पहुंच और सुरक्षा चिंताओं के साथ आते हैं।

इसलिए, यह सुनिश्चित करने के लिए कि आपके सभी एसईओ उपकरण हमें डेटा को ठीक से निर्यात करने की अनुमति देते हैं, आपके व्यवसाय के लिए एक एसईओ डेटा वेयरहाउस बनाने के लिए कार्रवाई का सबसे अच्छा तरीका होगा। डेटा इंजीनियर संरचित डेटा को केंद्रीकृत करने के लिए सबसे उपयुक्त है जो टेक्स्ट और टिप्पणियों या डेटाबेस और एपीआई के रूप में आता है। यह नौकरी अपनी कठिनाइयों के साथ आती है, इसलिए हम आपको यह सलाह नहीं देते हैं कि आप इसे स्वयं करने का प्रयास करें।

डेटा इंजीनियर को सूचना की मात्रा की चिंताओं को दूर करने के लिए पहली बाधा है। 100,000 से अधिक पृष्ठों वाली वेबसाइट के साथ, बहुत सारे वेब ट्रैफ़िक, दैनिक लॉग और साप्ताहिक क्रॉल में बहुत अधिक स्थान और समय लगेगा। अगर हमें आपके सीआरएम और डेटा को आपकी प्रतिस्पर्धा में जोड़ना है, तो यह काम और भी मुश्किल हो जाता है। इसलिए यदि सिस्टम सही तकनीकों पर आधारित नहीं है, तो आपका सामना अधूरा, असत्य या गुम हो सकता है। ये केवल हैं, लेकिन कुछ ट्रैप डेटा इंजीनियरों को बड़े डेटा वॉल्यूम को संभालते समय दूर करना पड़ता है।

अंतरराष्ट्रीय स्तर पर काम करना भी इसके बोझ के साथ आता है। दैनिक आधार पर जारी अलग-अलग विनिमय दरों से निपटना चीजों को थोड़ा जटिल कर सकता है। हमें इन देशों के समय के अंतर पर भी विचार करना होगा। उदाहरण के लिए, अगर हमें इटली में प्रतिदिन कारोबार शुरू करना है और उस कारोबार का एक हिस्सा यूके में होता है। इस मामले में, हमें गणना शुरू करनी होगी जब यह यूके में मध्यरात्रि हो और न कि जब यह इटली में मध्यरात्रि हो।

डेटा वैज्ञानिक

सांख्यिकीय मॉडल, विश्लेषणात्मक दृष्टिकोण और मशीन लर्निंग तकनीक के साथ डेटा को समृद्ध करने के लिए हमें डेटा वैज्ञानिकों की आवश्यकता है। डेटा साइंटिस्ट का होना महत्वपूर्ण है क्योंकि वे डेटा साइंटिस्ट द्वारा एकत्र किए गए डेटा को मूल्यवान जानकारी में बदलने में कंपनी की मदद करते हैं। इसे एक सोने की खान और एक सुनार के बीच के संबंध के रूप में सोचें। डेटा विश्लेषक की तुलना में, एक डेटा वैज्ञानिक के पास नए और बेहतर एल्गोरिदम को डिजाइन करने में सक्षम होने के साथ-साथ अच्छा व्यावसायिक ज्ञान रखने के लिए उच्च-स्तरीय प्रोग्रामिंग कौशल होना चाहिए।

डेटा वैज्ञानिकों के पास अन्य गैर-वैज्ञानिकों को अपने परिणामों को संप्रेषित करने, समझाने और उचित ठहराने की क्षमता होनी चाहिए।

डेटा वैज्ञानिक किस भाषा और कार्यप्रणाली का उपयोग करते हैं?

एक डेटा वैज्ञानिक के लिए, 2021 के लिए उनके निपटान में कुछ सबसे लोकप्रिय उपकरण यहां दिए गए हैं:
  • जावा
  • अजगर
  • स्केला
  • आर
  • जूलिया
हमारे डेटा वैज्ञानिकों को क्लाइंट की वरीयता का उपयोग करके चुना जाता है। यदि कोई क्लाइंट जावा उपयोगकर्ता चाहता है, तो हम एक डेटा वैज्ञानिक को नियुक्त करते हैं जो उस भाषा में विशेषज्ञता रखता है।

यदि अधिकांश डेवलपर्स पायथन का उपयोग कर रहे हैं, तो हम आम तौर पर क्लाइंट को जूलिया जैसी प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग करने की सलाह नहीं देंगे क्योंकि उस भाषा में कोडिंग रखरखाव लागत को दोगुना कर देगी।

भाषा चुनते समय, आपको उस तकनीक को अपना कंपास होने देना चाहिए जिस पर आप अपने अनुप्रयोगों को तैनात करना चाहते हैं।

हम इन भाषाओं की अपनी व्याख्या को केवल उन स्थितियों तक सीमित रखते हैं जिनमें हमें संदर्भ और उद्देश्यों को स्पष्ट रूप से परिभाषित करने की आवश्यकता होती है।

डेटा विश्लेषक

डेटा विश्लेषक व्यवसाय-उन्मुख विशेषज्ञ हैं जिन्हें हम सही अमृत बनाने के लिए जोड़ते हैं। वे पेशेवर हैं जो संसाधित डेटा को क्वेरी कर सकते हैं, डेटा को विज़ुअलाइज़ और सारांशित कर सकते हैं और रिपोर्ट प्रदान कर सकते हैं।

एक डेटा विश्लेषक समझता है कि समस्याओं को हल करने के लिए मौजूदा टूल और विधियों का लाभ कैसे उठाया जाए और कंपनी के लोगों को विशिष्ट प्रश्नों, तदर्थ ग्राफिक्स और रिपोर्टिंग को समझने में मदद करें।

अपने काम को प्रभावी ढंग से करने के लिए, एक डेटा विश्लेषक को अपने काम को डेटा वेयरहाउस और डेटा वैज्ञानिकों से प्राप्त परिणामों पर आधारित करना चाहिए। उनके कौशल विविध हैं और इसमें डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, डेटा माइनिंग और सांख्यिकी शामिल हो सकते हैं।

डेटा विश्लेषक किस सॉफ्टवेयर का उपयोग करते हैं?

डेटा विश्लेषकों द्वारा उपयोग किए जाने वाले सबसे लोकप्रिय सॉफ़्टवेयर में से एक डेटा स्टूडियो है। यह हमारे क्षेत्र में SEO पेशेवरों के रूप में सबसे आम ऐप में से एक है, लेकिन Microsoft, Tableau Software और IBM जैसे अन्य सॉफ़्टवेयर डेटा विश्लेषक के लिए बहुत महत्वपूर्ण हैं। हाल ही में, Google द्वारा लुकर का अधिग्रहण किया गया था, जो इसे इस वर्ष के प्रमुख सॉफ्टवेयरों में से एक बनाता है।

निष्कर्ष

डेटा की दुनिया में, जैसे-जैसे समय बीतता है, SEO कम अस्पष्ट होता जाता है। लेकिन डेटा एसईओ के साथ सफल होने के लिए, आपको ऐसे पेशेवरों की आवश्यकता है जो यह समझें कि उनसे क्या अपेक्षित है। यह क्या है सेमल्ट प्रस्ताव।

हमारे संगठन में अच्छी तरह से प्रशिक्षित पेशेवर शामिल हैं जिनके पास ऊपर वर्णित आवश्यक कौशल हैं। यदि आप इसे पढ़ रहे हैं, तो संभावना है कि आपने इस लेख के प्रत्येक बिंदु को पढ़ते हुए अपने व्यवसाय में कमजोरियों या ताकत की पहचान कर ली है। यदि आपने इसे इतनी दूर कर लिया है, तो आपको इस बात की स्पष्ट समझ होनी चाहिए कि डेटा-वार को बेहतर बनाने के लिए आपको क्या करना चाहिए।

अपने कमजोर बिंदुओं पर निर्माण करने में संकोच न करें। आज ही हमें कॉल करें और क्या हमने आपके व्यवसाय को सफलता के लिए सर्वोत्तम स्थिति में रखा है।

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