Vještina postavlja Semalt koje koristi za podršku uspjehu SEO podataka za svoje klijente


Mnogi vlasnici poduzeća pogriješe pretpostavljajući da je SEO podataka ograničen na znanost o podacima. U ovom članku, Semalt nada se da će vam pokazati skupove vještina različitih specijalizacija koje koristimo kako bismo pomogli u organizaciji vaše organizacije i timova za vaš uspjeh.

Ali prvo, razgovarajmo o osnovama SEO podataka. Budući da je SEO podataka čudan pojam mnogim profesionalcima koji nisu SEO, počet ćemo objašnjavajući što to znači.

Što je Data SEO?

Data SEO je znanstveni pristup optimizaciji pretraživanja. U ovom se slučaju za donošenje odluka oslanjamo na analizu i aktivaciju podataka, a ne na tipični SEO pristup.

Međutim, to ide dalje.

Semalt je počeo koristiti SEO podataka jer smo željeli da naši klijenti znatno nadmaše svoju konkurenciju. Da bismo našim klijentima pomogli da uspiju u SEO-u za podatke, moramo razviti ove tri jedinstvene specijalizacije uz svoje znanje i iskustvo u SEO-u.

Ove tri specijalizacije su:
  • Znanstvenik podataka
  • Analitičar podataka
  • Inženjer podataka
Najzanimljiviji dio svega ovoga je da SEO web stranicu možete poboljšati pristupom poduprtim podacima bez obzira na proračun. U stvari, naši koncepti podataka postaju sve dostupniji.

Evo objašnjenja koju ulogu svaki od tri elementa mora imati u tome da SEO podataka radi za naše klijente.

Inženjer podataka

Data inženjeri su profesionalci odgovorni za pripremu temeljne infrastrukture velikih podataka. Imamo softverske inženjere koji grade, dizajniraju i integriraju podatke iz brojnih izvora. Također učinkovito upravljaju velikim količinama podataka.

Inženjeri podataka odgovorni su za optimizaciju izvedbe kada je u pitanju vaša sposobnost pristupa podacima vašeg web mjesta. Pogotovo za velike tvrtke, inženjeri podataka preuzimaju ulogu pravnih upravitelja za poštivanje GDPR-a ili CCPA-e. Također je uobičajeno da ti pojedinci rade kao zaštitari.

Inženjeri podataka koriste Extract, Transform, Load ili ETL za centraliziranje velikih količina podataka stvaranjem skladišta podataka koje posjećuju radi prikladne analize ili izvještavanja.

Evo popisa glavnih vještina i alata koje tražimo u inženjeru podataka:
  • MapReduce
  • Hadoop
  • Svinja
  • SQL
  • NoSQL
  • Košnica
  • Prijenos podataka
  • Programiranje

Zašto je centraliziranje podataka dobra ideja?

Rukovanje velikim količinama podataka raštrkanih po mjestu može potrajati i zahtijevati puno resursa. S obzirom na to da moramo biti svjesni vremena, trebaju nam vaši podaci raspoređeni u formatu koji olakšava rukovanje s malo ili nimalo prostora za pogreške.

Morate žonglirati s više alata gubitak vremena. Također je gubljenje informacija kada se podaci iz različitih izvora ne mogu sastaviti na jednom mjestu. Da bi cjelokupno poslovanje moglo rasti, moramo prikupljati podatke iz svega što može utjecati na poslovanje, što uključuje poslovne podatke (CRM), financijske podatke i nekoliko drugih izvanmrežnih podataka koji dolaze s problemima u vezi s pristupom i sigurnošću.

Stoga će najbolji način djelovanja biti izgradnja SEO skladišta podataka za vaše poslovanje osiguravajući da nam svi vaši SEO alati omogućuju pravilan izvoz podataka. Inženjer podataka najprikladniji je za centraliziranje strukturiranih podataka koji dolaze u obliku teksta i komentara ili baza podataka i API-ja. Ovaj posao dolazi sa svojim poteškoćama, pa vam ne savjetujemo da ovo sami isprobate.

Prva prepreka koju inženjer podataka mora prevladati odnosi se na količinu informacija. S web mjestom s više od 100.000 stranica, puno web prometa, dnevnika i tjednih indeksiranja zauzet će puno prostora i vremena. Ako moramo dodati vaš CRM i podatke vašoj konkurenciji, ovaj posao postaje još teži. Dakle, ako se sustav ne temelji na ispravnim tehnologijama, možete naići na nepotpune, lažne ili nestale. To su samo, ali nekoliko zamki inženjeri podataka moraju prevladati prilikom rukovanja velikim količinama podataka.

Potreba za međunarodnim radom također nosi svoje terete. Suočavanje s različitim tečajevima koji se izdaju svakodnevno može malo zakomplicirati stvari. Moramo uzeti u obzir i vremenske razlike tih zemalja. Na primjer, ako moramo pokretati dnevni promet u Italiji, a dio tog prometa odvija se u Velikoj Britaniji. U ovom slučaju, proračun moramo pokrenuti kad je ponoć u Velikoj Britaniji, a ne kad je ponoć u Italiji.

Znanstvenik podataka

Znanstvenici podataka trebaju nam da bi ih obogatili statističkim modelima, analitičkim pristupima i tehnologijom strojnog učenja. Posedovanje znanstvenika za podatke presudno je jer pomažu tvrtki da transformira podatke koje je prikupljao u vrijedne informacije. Shvatite to kao odnos između rudara zlata i zlatara. U usporedbi s analitičarom podataka, podatkovni znanstvenik mora imati vještine programiranja na visokoj razini kako bi mogao dizajnirati nove i poboljšane algoritme, kao i imati dobro poslovno znanje.

Znanstvenici podataka moraju imati sposobnost komuniciranja, objašnjavanja i opravdavanja svojih rezultata drugim neznanstvenicima.

Koje jezike i metodologije koriste znanstvenici podataka?

Za znanstvenika podataka evo nekoliko najpopularnijih alata kojima stoje na raspolaganju za 2021. godinu:
  • Java
  • Piton
  • Scala
  • R.
  • Julia
Naši znanstvenici podataka odabiru se prema željama klijenta. Ako klijent želi korisnika Java, dodijelit ćemo znanstvenika koji se bavi tim jezikom.

Ako većina programera koristi Python, obično ne bismo savjetovali klijentu da koristi programski jezik poput Julije jer će kodiranje na tom jeziku udvostručiti troškove održavanja.

Kad odabirete jezik, tehnologiji na kojoj želite razmjestiti aplikacije trebate biti kompas.

Naše objašnjenje ovih jezika ograničavamo samo na situacije koje zahtijevaju da jasno definiramo kontekst i ciljeve.

Analitičar podataka

Analitičari podataka poslovno su orijentirani stručnjak kojeg dodajemo kako bi stvorili savršen eliksir. Oni su profesionalci koji mogu ispitivati ​​obrađene podatke, vizualizirati i sažimati podatke i pružati izvješća.

Analitičar podataka razumije kako iskoristiti postojeće alate i metode za rješavanje problema i pomoći ljudima u tvrtki da razumiju određene upite, ad hoc grafiku i izvještavanje.

Da bi učinkovito obavljao svoj posao, analitičar podataka svoj rad mora temeljiti na skladištu podataka i rezultatima dobivenim od znanstvenika podataka. Njihove su vještine raznolike i mogu uključivati ​​vizualizaciju podataka, rudarenje podataka i statistiku.

Koji softver koriste analitičari podataka?

Jedan od najpopularnijih softvera koji koriste analitičari podataka je Data Studio. Ovo je jedna od najčešćih aplikacija u našem području kao SEO profesionalci, ali drugi softver poput Microsofta, Tableau Software i IBM od velike je važnosti za analitičara podataka. Google je nedavno kupio Looker, što ga čini jednim od vodećih softvera ove godine.

Zaključak

U svijetu podataka SEO s vremenom postaje sve manje opskurniji. Ali da biste uspjeli u SEO-u s podacima, trebaju vam profesionalci koji razumiju što se od njih očekuje. To je što Semalt ponude.

Naša organizacija sastoji se od dobro obučenih stručnjaka koji posjeduju gore spomenute potrebne vještine. Ako ovo čitate, velika je vjerojatnost da ste najvjerojatnije prepoznali slabosti ili prednosti vašeg poslovanja dok ste čitali svaku točku ovog članka. Ako ste stigli toliko daleko, trebali biste jasno razumjeti što morate učiniti da biste poboljšali podatke.

Ne ustručavajte se nadograditi svoje slabe točke. Nazovite nas danas i neka vaše poslovanje dovedemo u najbolju poziciju za uspjeh.

mass gmail