Seti za Ujuzi Semalt hutumia Kusaidia Mafanikio ya SEO kwa Wateja Wake


Wamiliki wengi wa biashara hufanya makosa kudhani kuwa SEO ya data imepunguzwa kwa sayansi ya data. Katika nakala hii, Semalt inatarajia kukuonyesha seti za ustadi kutoka kwa utaalam tofauti tunaotumia kusaidia kupanga shirika lako na timu kwa mafanikio yako.

Lakini kwanza, wacha tujadili misingi ya SEO ya data. Kwa kuwa data ya SEO ni neno la kushangaza kwa wataalamu wengi wasio wa SEO, tutaanza kwa kuelezea inamaanisha nini.

Takwimu SEO ni nini?

Takwimu SEO ni njia ya kisayansi ya utaftaji wa utaftaji. Katika kesi hii, tunategemea uchambuzi na uanzishaji wa data kufanya maamuzi badala ya njia ya kawaida ya SEO.

Walakini, huenda zaidi.

Semalt alianza kutumia data ya SEO kwa sababu tulitaka wateja wetu kuzidi ushindani wao kwa kiasi kikubwa. Ili kusaidia wateja wetu kufaulu katika data ya SEO, tunahitaji kukuza utaalam huu wa kipekee kwa kuongeza maarifa na uzoefu wetu wa SEO.

Utaalam huu ni:
  • Mwanasayansi wa data
  • Mchambuzi wa data
  • Mhandisi wa data
Sehemu ya kufurahisha zaidi ya hii yote ni kwamba unaweza kuboresha SEO ya wavuti yako na njia inayoungwa mkono na data na bajeti yoyote unayo. Kwa kweli, dhana zetu za data zinazidi kupatikana.

Hapa kuna maelezo ya jukumu gani kila moja ya vitu vitatu inapaswa kucheza katika kufanya data ya SEO ifanye kazi kwa wateja wetu.

Mhandisi wa Takwimu

Wahandisi wa Takwimu ndio wataalamu wanaohusika na kuandaa miundombinu ya msingi ya data. Tuna wahandisi wa programu ambao huunda, kubuni na kuunganisha data kutoka kwa vyanzo kadhaa. Wanasimamia data nyingi vizuri.

Wahandisi wa data wana jukumu la kuboresha utendaji linapokuja uwezo wako wa kufikia data ya wavuti yako. Hasa kwa kampuni kubwa, wahandisi wa data huchukua jukumu la wasimamizi wa kisheria kwa kufuata kwa GDPR au CCPA. Ni kawaida pia kwa watu hawa kufanya kazi kama mameneja wa usalama.

Wahandisi wa data hutumia Dondoo, Badilisha, Mzigo, au ETL kuweka kati data nyingi kwa kuunda ghala la data wanaotembelea kuchambua au kuripoti data kwa urahisi.

Hapa kuna orodha ya ujuzi kuu na zana tunazotafuta katika mhandisi wa data:
  • Ramani Punguza
  • Hadoop
  • Nguruwe
  • SQL
  • NoSQL
  • Mzinga
  • Utiririshaji wa data
  • Kupanga programu

Kwa nini kuweka data katikati ni wazo nzuri?

Kushughulikia idadi kubwa ya data iliyotawanyika mahali pote inaweza kuwa wakati na matumizi ya rasilimali. Kwa kuzingatia kwamba tunahitaji kuwa na ufahamu wa wakati, tunahitaji data yako iliyopangwa katika fomati ambayo inafanya kuwa rahisi kushughulikia bila nafasi ndogo au bila nafasi ya makosa.

Kuhangaika kati ya zana nyingi ni kupoteza muda. Pia ni kupoteza habari wakati data kutoka vyanzo tofauti haiwezi kuwekwa mahali pamoja. Ili biashara yote ikue, tunahitaji kukusanya data kutoka kwa kila kitu ambacho kinaweza kuathiri biashara, ambayo ni pamoja na data ya biashara (CRM), data ya kifedha, na data zingine kadhaa za nje ya mtandao ambazo zinakuja na ufikiaji na usalama.

Kwa hivyo, hatua bora itakuwa kujenga ghala la data ya SEO kwa biashara yako kwa kuhakikisha kuwa zana zako zote za SEO zinaturuhusu kusafirisha data vizuri. Mhandisi wa data anafaa zaidi kwa kuweka kati data zilizopangwa ambazo huja kwa njia ya maandishi na maoni au hifadhidata na API. Kazi hii inakuja na shida zake, kwa hivyo hatukushauri kujaribu hii peke yako.

Kikwazo cha kwanza mhandisi wa data anapaswa kushinda wasiwasi wa kiasi cha habari. Na wavuti iliyo na kurasa zaidi ya 100,000, trafiki nyingi za wavuti, magogo ya kila siku, na utambazaji wa kila wiki zitachukua nafasi na wakati mwingi. Ikiwa tunalazimika kuongeza CRM yako na data kwenye mashindano yako, kazi hii inakuwa ngumu zaidi. Kwa hivyo ikiwa mfumo haujategemea teknolojia sahihi, unaweza kukutana na kamili, uwongo, au kukosa. Hizi ni tu, lakini wahandisi wa data wachache wanapaswa kushinda wakati wa kushughulikia idadi kubwa ya data.

Kulazimika kufanya kazi kimataifa pia kunakuja na mizigo yake. Kukabiliana na viwango tofauti vya ubadilishaji vinavyotolewa kila siku kunaweza kutatiza mambo kidogo. Tunapaswa pia kuzingatia tofauti za wakati wa nchi hizi. Kwa mfano, ikiwa itabidi kuzindua mauzo kwa siku nchini Italia na sehemu ya mauzo hayo hufanyika nchini Uingereza. Katika kesi hii, lazima tuanzishe hesabu wakati ni usiku wa manane nchini Uingereza na sio wakati wa manane nchini Italia.

Mwanasayansi wa Takwimu

Tunahitaji wanasayansi wa data ili kuimarisha data na mifano ya takwimu, mbinu za uchambuzi, na teknolojia ya kujifunza mashine. Kuwa na mwanasayansi wa data ni muhimu kwa sababu inasaidia kampuni kubadilisha data iliyokusanywa na mwanasayansi wa data kuwa habari muhimu. Fikiria kama uhusiano kati ya mchimba dhahabu na mfua dhahabu. Ikilinganishwa na mchambuzi wa data, mwanasayansi wa data lazima awe na ustadi wa kiwango cha juu cha programu kuweza kubuni algorithms mpya na iliyoboreshwa na pia kuwa na maarifa mazuri ya biashara.

Wanasayansi wa data lazima wawe na uwezo wa kuwasiliana, kuelezea na kuhalalisha matokeo yao kwa wasiokuwa wanasayansi wengine.

Je! Wanasayansi wa Takwimu za Lugha na Mbinu hutumia nini?

Kwa mwanasayansi wa data, hapa kuna zana zingine maarufu ambazo wanaweza kutumia kwa 2021:
  • Java
  • Chatu
  • Scala
  • R.
  • Julia
Wanasayansi wetu wa data huchaguliwa kwa kutumia upendeleo wa mteja. Ikiwa mteja anataka mtumiaji wa java, tunampa mwanasayansi wa data ambaye amebobea katika lugha hiyo.

Ikiwa watengenezaji wengi wanatumia Python, kwa ujumla hatungemshauri mteja atumie lugha ya programu kama Julia kwa sababu kuweka alama kwa lugha hiyo kutazidisha gharama ya utunzaji.

Wakati wa kuchagua lugha, unapaswa kuruhusu teknolojia ambayo unataka kupeleka programu zako iwe dira yako.

Tunapunguza ufafanuzi wetu wa lugha hizi kwa hali tu ambazo zinahitaji tufafanue muktadha na malengo wazi.

Mchambuzi wa Takwimu

Wachambuzi wa data ni mtaalam anayeelekeza biashara tunayoongeza ili kutengeneza dawa bora. Wao ni wataalamu ambao wanaweza kuuliza data iliyosindika, kuibua na kufupisha data, na kutoa ripoti.

Mchambuzi wa data anaelewa jinsi ya kutumia zana na njia zilizopo za kutatua shida na kusaidia watu katika kampuni kuelewa maswali maalum, picha za dharura, na kuripoti.

Ili kufanya kazi yao kwa ufanisi, mchambuzi wa data lazima atekeleze kazi yao kwenye ghala la data na matokeo yaliyopatikana kutoka kwa wanasayansi wa data. Ujuzi wao ni tofauti na unaweza kujumuisha taswira ya data, uchimbaji wa data, na takwimu.

Je! Wachambuzi wa data hutumia programu gani?

Moja ya programu maarufu inayotumiwa na wachambuzi wa data ni Studio Studio. Hii ni moja ya programu za kawaida katika uwanja wetu kama faida ya SEO, lakini programu zingine kama Microsoft, Tableau Software, na IBM zina umuhimu mkubwa kwa mchambuzi wa data. Hivi karibuni, Looker ilinunuliwa na Google, ambayo inafanya kuwa moja ya programu inayoongoza mwaka huu.

Hitimisho

Katika ulimwengu wa data, SEO inaendelea kufichika wakati muda unapita. Lakini kufanikiwa na SEO ya data, unahitaji wataalamu ambao wanaelewa kinachotarajiwa kutoka kwao. Hii ndio Semalt matoleo.

Shirika letu linajumuisha wataalamu waliofunzwa vizuri ambao wana stadi muhimu zinazotajwa hapo juu. Ikiwa unasoma hii, kuna uwezekano kwamba umegundua udhaifu au nguvu katika biashara yako unaposoma kupita kila nukta katika nakala hii. Ikiwa umeifanya hivi sasa, unapaswa kuwa na uelewa wazi wa kile lazima ufanye ili kuboresha busara za data.

Usisite kujenga juu ya sehemu zako dhaifu. Tupigie simu leo ​​na tuweke biashara yako katika nafasi nzuri ya kufanikiwa.

mass gmail