Skicklighetsuppsättningar Semalt använder för att stödja framgång för data SEO för sina kunder


Många företagsägare gör misstaget att de antar att data SEO är begränsad till datavetenskap. I den här artikeln, Semalt hoppas kunna visa dig färdighetsuppsättningar från olika specialiseringar som vi använder för att organisera din organisation och dina team för din framgång.

Men först, låt oss diskutera grunderna för data SEO. Eftersom data-SEO är en konstig term för många icke-SEO-proffs, kommer vi att börja med att förklara vad det betyder.

Vad är Data SEO?

Data SEO är en vetenskaplig metod för sökoptimering. I det här fallet förlitar vi oss på analys och aktivering av data för att fatta beslut snarare än den typiska SEO-metoden.

Det går dock längre.

Semalt började använda data SEO eftersom vi ville att våra kunder skulle överträffa deras konkurrens betydligt. För att hjälpa våra kunder att lyckas med data-SEO måste vi utveckla dessa tre unika specialiseringar utöver vår SEO-kunskap och erfarenhet.

Dessa tre specialiseringar är:
  • Datavetare
  • Dataanalytiker
  • Dataingenjör
Den mest intressanta delen av allt detta är att du kan förbättra din webbplats SEO med ett datastött tillvägagångssätt med vilken budget du än har. Faktum är att våra datakoncept blir alltmer tillgängliga.

Här är en förklaring av vilken roll var och en av de tre elementen har att spela för att få SEO att fungera för våra kunder.

Dataingenjören

Dataingenjörer är de yrkesverksamma som ansvarar för att förbereda den grundläggande big data-infrastrukturen. Vi har mjukvaruutvecklare som bygger, designar och integrerar data från ett antal källor. De hanterar också stora mängder data effektivt.

Datatekniker är ansvariga för att optimera prestanda när det gäller din förmåga att komma åt din webbplats data. Speciellt för stora företag tar dataingenjörer rollen som juridiska chefer för efterlevnad av GDPR eller CCPA. Det är också vanligt att dessa personer arbetar som säkerhetschefer.

Dataingenjörer använder Extract, Transform, Load eller ETL för att centralisera stora mängder data genom att skapa ett datalager de besöker för att enkelt analysera eller rapportera data.

Här är en lista över de viktigaste färdigheterna och verktygen vi letar efter hos en dataingenjör:
  • MapReduce
  • Hadoop
  • Gris
  • SQL
  • NoSQL
  • Bikupa
  • Datastreaming
  • Programmering

Varför är centralisering av data en bra idé?

Att hantera stora mängder data spridda runt platsen kan vara tidskrävande och resurskrävande. Med tanke på att vi behöver vara tidsmedvetna behöver vi dina data ordnade i ett format som gör det enkelt att hantera med lite eller inget utrymme för fel.

Att behöva jonglera mellan flera verktyg är slöseri med tid. Det är också slöseri med information när data från olika källor inte kan sammanställas på ett ställe. För att hela verksamheten ska växa måste vi samla in data från allt som kan påverka verksamheten, inklusive affärsdata (CRM), finansiell information och flera andra offlinedata som kommer med åtkomst- och säkerhetsproblem.

Därför är det bästa sättet att bygga ett SEO-datalager för ditt företag genom att se till att alla dina SEO-verktyg tillåter oss att exportera data ordentligt. Datateknikern är bäst lämpad för att centralisera strukturerad data som kommer i form av text och kommentarer eller databaser och API: er. Det här jobbet har sina svårigheter, så vi råder dig inte att prova det själv.

Det första hindret en datatekniker måste klara avser informationsvolymen. Med en webbplats med över 100 000 sidor tar mycket webbtrafik, dagliga loggar och veckovisa genomsökningar mycket tid och tid. Om vi ​​måste lägga till din CRM och data till din tävling blir det här jobbet ännu svårare. Så om systemet inte är baserat på rätt teknik kan du stöta på ofullständigt, falskt eller saknas. Det här är bara, men några få datatekniker måste övervinna när de hanterar stora datamängder.

Att behöva arbeta internationellt kommer också med sina bördor. Att hantera olika växelkurser som utfärdas dagligen kan komplicera saker och ting. Vi måste också överväga tidsskillnaderna i dessa länder. Till exempel om vi måste starta omsättningen per dag i Italien och en del av den omsättningen sker i Storbritannien. I det här fallet måste vi starta beräkningen när det är midnatt i Storbritannien och inte när det är midnatt i Italien.

Datavetenskapsmannen

Vi behöver dataforskare för att berika data med statistiska modeller, analytiska metoder och maskininlärningsteknik. Att ha en datavetare är avgörande eftersom de hjälper företaget att omvandla data som samlas in av datavetenskapen till värdefull information. Tänk på det som förhållandet mellan en guldgruvare och en guldsmed. Jämfört med en dataanalytiker måste en datavetare ha högkvalitativ programmeringskunskap för att kunna designa nya och förbättrade algoritmer samt ha god affärskunskap.

Dataforskare måste ha förmågan att kommunicera, förklara och motivera sina resultat till andra icke-forskare.

Vilka är de språk och metoder som forskare använder?

För en datavetare är här några av de mest populära verktygen till 2021:
  • Java
  • Pytonorm
  • Scala
  • R.
  • Julia
Våra datavetare väljs utifrån kundens preferenser. Om en klient vill ha en java-användare tilldelar vi en datavetare som är specialiserad på det språket.

Om majoriteten av utvecklarna använder Python rekommenderar vi generellt inte en klient att använda ett programmeringsspråk som Julia eftersom kodning på det språket kommer att fördubbla underhållskostnaden.

När du väljer ett språk bör du låta den teknik som du vill distribuera dina applikationer vara din kompass.

Vi begränsar vår förklaring till dessa språk till endast situationer som kräver att vi definierar sammanhang och mål tydligt.

Dataanalytikern

Dataanalytiker är den affärsorienterade specialist vi lägger till för att göra den perfekta elixiren. De är yrkesverksamma som kan fråga de bearbetade uppgifterna, visualisera och sammanfatta data och tillhandahålla rapporter.

En dataanalytiker förstår hur man använder befintliga verktyg och metoder för att lösa problem och hjälpa människor över hela företaget att förstå specifika frågor, ad hoc-grafik och rapportering.

För att utföra sitt jobb effektivt måste en dataanalytiker basera sitt arbete på datalagret och de resultat som erhållits från datavetare. Deras färdigheter är olika och kan inkludera datavisualisering, datautvinning och statistik.

Vilken programvara använder dataanalytiker?

En av de mest populära programvarorna som används av dataanalytiker är Data Studio. Detta är en av de vanligaste apparna inom vårt område som SEO-proffs, men annan programvara som Microsoft, Tableau Software och IBM är av stor betydelse för en dataanalytiker. Nyligen förvärvades Looker av Google, vilket gör den till en av de ledande mjukvarorna i år.

Slutsats

I datavärlden fortsätter SEO att bli mindre obskyra när tiden går. Men för att lyckas med data-SEO behöver du yrkesverksamma som förstår vad som förväntas av dem. Det här är vad Semalt erbjudanden.

Vår organisation består av välutbildade proffs som har nödvändiga kompetensuppsättningar som nämns ovan. Om du läser detta är chansen att du troligen har identifierat svagheterna eller styrkorna i ditt företag när du läser förbi varje punkt i den här artikeln. Om du har nått det så här långt bör du ha en tydlig förståelse för vad du måste göra för att förbättra datamässigt.

Tveka inte att bygga på dina svaga punkter. Ring oss idag och låt oss sätta ditt företag i bästa position för att lyckas.

mass gmail