Veri Modelleyici Ne İş Yapar ve Maaşları Ne Kadar?

Veri modelleyiciler, bir kuruluşun dijital varlığını güçlendiren veritabanını oluşturmaktan ve sürdürmekten sorumludur. Hangi verilere ihtiyaç duyulduğunu, nasıl yapılandırılması gerektiğini ve kullanıcılara nasıl sunulması gerektiğini belirlemek için çeşitli paydaşlarla birlikte çalışırlar.

Veri modelleyiciler, tüm bu farklı gruplarla etkin bir şekilde işbirliği yapmak için güçlü iletişim becerilerine sahip olmalıdır. Ayrıca, birlikte çalıştıkları bilgi hakkında eleştirel düşünebilen, detay odaklı bireyler olmaları gerekir.

Veri Modelleyici Sorumlulukları ve Görevleri

Veri modelleyiciler, aşağıdaki sorumluluklara sahiptir:

• Güvenli, verimli, kullanımı ve güncellenmesi kolay veritabanları oluşturma
• İyileştirme alanlarını veya olası sorunları belirlemek için mevcut veri modellerini gözden geçirmek
• Benzer projelerdeki deneyimlere dayalı olarak mevcut veri modellerinin nasıl iyileştirileceğine dair önerilerde bulunmak
• Veritabanları oluşturmak için elektronik tablolar veya bilgisayar destekli yazılım tasarımı (CASE) araçları gibi modelleme araçlarını kullanma
• Bu ihtiyaçları karşılayan bir model oluşturmak için iş ihtiyaçları ve hedefleri hakkında bilgi toplamak için müşterilerle iletişim kurmak
• Birincil anahtarlar, ilişkiler ve veri girişindeki kısıtlamalar dahil olmak üzere müşterinin özelliklerine dayalı bir veri modeli oluşturma
• Eğilimleri ve iyileştirme fırsatlarını belirlemek için verileri analiz etme
• Verilerin sisteme nasıl girileceğinin belirlenmesi ve olası hataların tespit edilmesi
• Diğer kullanıcıların onu verimli bir şekilde nasıl kullanacaklarını anlamalarına yardımcı olmak için veri modeli hakkında belgeler oluşturma

Veri Modelleyici Maaşı Ne Kadar?

Veri modelleyicilerin maaşları, eğitim düzeylerine, yılların deneyimine ve şirketin büyüklüğüne ve sektörüne bağlı olarak değişmektedir. Ayrıca ikramiye şeklinde ek tazminat da alabilirler.

• 2024 Yılı Ortalama Maaş: 22.500 TL (155.20 TL/saat)
• 2024 Yılı Üst Düzey Maaşları: 32.500 TL (178.30 TL/saat)

Veri modelleyicilerin istihdamının önümüzdeki on yılda ortalamadan çok daha hızlı büyümesi bekleniyor.

Veri modelleyicilere olan talep, iş dünyasında ve devlette veri analitiğinin artan kullanımından kaynaklanacaktır. Veri analitiği, kalıpları, eğilimleri ve diğer faydalı bilgileri belirlemek için büyük miktarda veri toplama ve analiz etme sürecini ifade eder. İşletmelerin ve hükümetlerin verilerini analiz etmesine olanak tanıyan veri modellerini tasarlamak ve uygulamak için veri modelleyicilere ihtiyaç vardır.

Dipnot: Veri Modelleyici İçin Yukarıda Verilen Maaşlar Kariyer sitelerinden ve Forumlardan Alınarak Hazırlanmıştır.

Veri Modelleyici İçin Şartlar ve Nitelikler Neler?

Bir veri modelleyicinin genellikle aşağıdaki niteliklere sahip olması gerekir:

Eğitim: Bilgisayar bilimi, bilgi teknolojisi, veri yönetimi veya ilgili bir alanda en az bir lisans mezuniyeti, genellikle bir veri modelleyici olmak için bir gerekliliktir. Bazı işverenler, bilgisayar bilimi veya bilgi teknolojisi alanında yüksek lisans mezuniyetine sahip adayları tercih eder. Bilgisayar programlama, veri tabanı yönetimi, matematik ve istatistik dersleri, gelecek vadeden veri modelleyiciler için faydalıdır.

Antrenman tecrübesi: Veri modelleyiciler genellikle işe alındıktan sonra iş başında eğitim alırlar. Bu eğitim birkaç haftadan bir aya kadar sürebilir ve şirketin özel yazılım ve süreçlerinin öğrenilmesini içerebilir.

Sertifikalar ve Lisanslar: Veri modelleyicilerin becerilerini ve niteliklerini mevcut ve potansiyel işverenlere göstermek için izleyebilecekleri birkaç sertifika programı vardır.

Veri Modelleyici Olmak İçin Gerekli Beceriler

Veri modelleyicilerin başarılı olmak için aşağıdaki becerilere ihtiyacı vardır:

Veri modelleme: Veri modelleme, bir veritabanı modeli oluşturma sürecidir. Bu süreç, veritabanının yapısının ve veriler arasındaki ilişkilerin bir diyagramının oluşturulmasını içerir. Veri modelleyiciler, modellerini oluşturmak için veri modelleme yazılımı kullanır.

Veritabanı yönetim sistemleri (DBMS): Veri modelleyiciler, verileri depolayan ve düzenleyen yazılım programları olan veritabanı yönetim sistemleriyle çalışır. Verileriyle çalışmak için bir DBMS’yi nasıl kuracaklarını ve yapılandıracaklarını bilmeleri gerekebilir. Ayrıca bir veri modeli oluşturmak için bir DBMS’nin nasıl kullanılacağını bilmeleri gerekebilir.

İş zekası (BI) araçları: İş zekası araçları, veri modelleyicilerin büyük miktarda veriyi analiz etmek için kullandığı yazılım programlarıdır. Doğru ve anlaşılması kolay veri modelleri oluşturmak için bu araçları kullanırlar. Veri modelleyiciler, veri modellerini etkin bir şekilde oluşturmak için iş zekası araçlarına ilişkin temel bir anlayışa sahip olmalıdır.

SQL programlama dili: SQL veya Structured Query Language, veritabanları oluşturmak ve değiştirmek için kullanılan bir programlama dilidir. Veri modelleyicileri, veritabanları oluşturmak ve değiştirmek için temel bir SQL anlayışına sahip olmalıdır. Ayrıca veri modelleri oluşturmak ve değiştirmek için SQL kullanabilirler.

İletişim yetenekleri: Veri modelleyiciler, geliştirme süreci boyunca birçok farklı departman ve kişiyle çalışır. Veri modelini anladıklarından ve diğerlerinin veri modelini anladığından emin olmak için başkalarıyla etkili bir şekilde iletişim kurabilmeleri gerekir. Bu durum güçlü yazılı ve sözlü iletişim becerileri gerektirir.

Veri Modelleyici Çalışma Şartları Nasıl?

Veri modelleyiciler, şirket ofisleri, devlet kurumları ve eğitim kurumları dahil olmak üzere çeşitli ortamlarda çalışır. Genellikle tam zamanlı çalışırlar ve bazı veri modelleyiciler, son teslim tarihlerini karşılamak veya karmaşık projeleri tamamlamak için haftada 40 saatten fazla çalışabilir. Veri modelleyiciler genellikle diğer veri modelleyiciler, bilgisayar programcıları ve veritabanı yöneticileriyle birlikte ekipler halinde çalışır. Bu nedenle, diğer ekip üyeleriyle etkili bir şekilde iletişim kurabilmeli ve baskı altında iyi çalışabilmelidirler. Veri modelleyiciler ek olarak bağımsız olarak çalışabilmeli ve son teslim tarihlerini karşılamak ve hedeflere ulaşmak için kendi kendini motive edebilmelidir.

Veri Modelleyici İçin Mesleki Gelişme

İşte veri modelleyicilerin nasıl çalıştığını etkileyen üç metod. Veri modelleyicilerin, becerilerini ilgili tutmak ve işyerinde rekabet avantajı sağlamak için bu gelişmeler hakkında güncel kalmaları gerekecektir.

Veri Modelleyicilerin Daha İş Odaklı Olma İhtiyacı

Veriler giderek daha önemli hale geldikçe, işletmeler daha fazla iş odaklı veri modelleyicilere olan ihtiyacın farkına varıyor. Bu eğilim, işletmelerin verilerini anlamlandırmalarına ve daha iyi kararlar almak için kullanmalarına yardımcı olabilecek veri modelleyicilere yönelik talebin artmasına neden oluyor.

Müşterilerinin ihtiyaçlarını anlayabilen veri modelleyiciler, işletmelerin verilerinden en iyi şekilde yararlanmalarına yardımcı olabilecekleri için yüksek talep göreceklerdir. Ek olarak, veri modelleyicilerin çeşitli veri kaynaklarıyla çalışabilmeleri için çeşitli farklı veri biçimlerine ve teknolojilerine aşina olmaları gerekecektir.

Çevik Olmanın Önemi

Çevik olmanın önemi, veri modelleme dünyasında giderek daha belirgin hale geliyor. İşletmeler verilere daha fazla bağımlı hale geldikçe, değişen gereksinimlere hızla uyum sağlayabilecek profesyoneller arıyorlar.

Eğrinin önünde kalabilen veri modelleyiciler, günümüz işletmelerinin ihtiyaçlarını karşılayan modeller oluşturabilecekleri için yüksek talep göreceklerdir. Ayrıca hızlı ve verimli çalışabilen veri modelleyiciler, daha kısa sürede daha kaliteli işler üretebileceklerdir.

Güvenliğe Odaklanma

Veriler giderek daha değerli hale geldikçe, işletmeler güvenliğe daha fazla önem veriyor. Bu durum veri modelleyicilerinin veri güvenliği önlemleri konusunda güçlü bilgiye sahip olması gerektiği anlamına gelir.

Verileri yetkisiz erişimden korumak için, veri modelleyicilerin en baştan güvenli veritabanlarını nasıl tasarlayacaklarını bilmeleri gerekecektir. Ayrıca potansiyel güvenlik açıklarını tespit edebilmeleri ve onlar için çözümler önerebilmeleri gerekecektir.

Nasıl Veri Modelleyici Olunur?

Bir veri modelleyici kariyer yolu çok faydalı olabilir. Bir veri modelinin nasıl oluşturulacağı ve iş sorunlarını çözmek için nasıl kullanılacağı dahil olmak üzere veri modellemenin temellerini öğrenerek başlamak önemlidir. Varlık-ilişki modelleri, boyutlu modeller ve ağ modelleri gibi uygulamada kullanılan farklı veri modelleri türlerini de öğrenmelisiniz.

Temel bilgilerde uzmanlaştıktan sonra, büyük veri için veri modelleri tasarlama, analitik için veri modelleri tasarlama ve bulut bilişim için veri modelleri tasarlama gibi daha gelişmiş konulara geçebilirsiniz. Ayrıca, gerçek dünya projelerinde veri modellerini uygulamaya yönelik en iyi uygulamaları da öğrenebilirsiniz.

Dipnot: Veri Modelleyici İçin CV Hazırlama Rehberini İncelemenizi Tavsiye Ederiz.

Kariyer ve İş İmkanları

Veri modelleyiciler, veri modellerinin tasarımına ve uygulanmasına daha fazla dahil olarak kariyerlerini ilerletebilirler. Ayrıca, müşterilerin ihtiyaçlarını ve gereksinimlerini anlamak için müşterilerle birlikte çalışarak işlerin iş tarafına daha fazla dahil olabilirler. Ek olarak, veri modelleyiciler, diğer veri modelleyicilerin çalışmalarını denetleyerek yönetim rollerine geçebilir.