ما هي أهمية علم البيانات

يُعد علم البيانات (Data Science) أحد المجالات الناشئة الأكثر شيوعًا وخيارات التوظيف الأكثر رواجًا، حيث يهيمن (Data Science) على تصنيفها الوظيفي الناشئ، مع نمو هائل في التوظيف بنسبة (37%) خلال السنوات الثلاث الماضية، بحيث تُحدث (Data Science) ثورة في كل صناعة تقريبًا وتكتسب شعبية يومًا بعد يوم.

ما هو علم البيانات ولماذا هو مهم

البيانات لا معنى لها حتى يتم تحويلها إلى معلومات قيمة، حيث يتضمن علم البيانات التنقيب عن مجموعات البيانات الكبيرة التي تحتوي على بيانات منظمة وغير منظمة، وتحديد الأنماط المخفية لاستخراج رؤى قابلة للتنفيذ، تكمن أهمية (Data Science) في استخداماته التي لا حصر لها والتي تتراوح من الأنشطة اليومية مثل: مطالبة (Siri) أو (Alexa) بالتوصيات لتطبيقات أكثر تعقيدًا مثل تشغيل سيارة ذاتية القيادة.

يشمل مجال علوم البيانات متعدد التخصصات علوم الكمبيوتر والإحصاء والاستدلال وخوارزميات التعلم الآلي والتحليل التنبئي والتقنيات الجديدة، بحلول عام (2025م) ستنمو البيانات العالمية إلى (175 زيتابايت)، وتمكّن (Data Science) الشركات من فهم البيانات الضخمة بكفاءة من مصادر متعددة واشتقاق رؤى قيمة لاتخاذ قرارات أكثر ذكاءً تعتمد على البيانات.

تُستخدم علوم البيانات على نطاق واسع في مجالات الصناعة المختلفة وهذا يفسر سبب أهمية علم البيانات، تنتشر أهمية علم البيانات على نطاق واسع في جميع الصناعات، وسيزداد الطلب على المتخصصين الخبراء فقط، الآن هو الوقت المناسب للاستثمار في الأعمال التجارية مع تطبيق علوم البيانات، وتوسيع النطاق على المستوى الأمثل.

أهمية تطبيق علم البيانات في مجالات الحياة المختلفة

1- استخدام علم البيانات في الأعمال التجارية

• هناك العديد من الأسباب التي تجعل علم البيانات مهمًا في الأعمال التجارية، حيث يمكّن علم البيانات المؤسسات من قياس مقاييس الأداء وتتبعها وتسجيلها لتسهيل اتخاذ القرارات المحسّنة على مستوى المؤسسة.

• يمكن للشركات تحليل الاتجاهات لاتخاذ قرارات حاسمة لإشراك العملاء بشكل أفضل وتعزيز أداء الشركة وزيادة الربح.

• تستخدم نماذج علوم البيانات البيانات الموجودة ويمكنها محاكاة العديد من الإجراءات، وبالتالي يمكن للشركات أن تبتكر الطريق لجني أفضل نتائج الأعمال.

• يساعد علم البيانات المؤسسات على تحديد الجماهير المستهدفة وتحسينها من خلال دمج البيانات الموجودة مع نقاط البيانات الأخرى لتطوير رؤى مفيدة.

• يساعد (Data Science) أيضًا جهات التوظيف من خلال الجمع بين نقاط البيانات لتحديد المرشحين الأكثر ملاءمة لاحتياجات الشركة.

• تبسيط عملية التصنيع، بحيث تحديد أوجه القصور في عمليات التصنيع هو نهج آخر لاستخدام علم البيانات في الأعمال التجارية.

• يتم جمع كميات كبيرة من البيانات بواسطة آلات التصنيع خلال أنشطة الإنتاج، وعندما تكون كمية البيانات التي يتم إنشاؤها هائلة جدًا بحيث يتعذر على الإنسان تقييمها يدويًا، يمكن إنشاء خوارزمية لتنظيفها وفرزها وتحليلها بسرعة وموثوقية للحصول على رؤى.

• توقع اتجاهات السوق في المستقبل، حيث يمكن تحديد اتجاهات التطوير في السوق من خلال جمع وتحليل البيانات على نطاق أوسع.

2- صناعة تكنولوجيا المعلومات

في العالم الحالي، يُعد توليد المعلومات وتطبيقها نشاطًا اقتصاديًا بالغ الأهمية، يسهل (Data Science) من خلال قدرته على استخراج المعلومات من كميات كبيرة من البيانات، تجعل تكنولوجيا المعلومات حياتنا أسهل من خلال جمع ومعالجة المزيد من البيانات بسرعة وكفاءة لتقديم نتائج في ساعات على عكس الأيام والأسابيع.

3- أهمية علم البيانات في المستقبل

• تمتلك الشركات الآن مجموعات بيانات هائلة تحت تصرفها بفضل توثيق كل جانب من جوانب تفاعل العملاء.

• علم البيانات مهم في تحليل وإنشاء نماذج التعلم الآلي بناءً على هذه البيانات، وذلك لأنّ مجموعات البيانات هذه تُستخدم لتكوين رؤى قيمة، لذلك من المعقول أن نفترض أنّه مع تحسن التحليل والتعلم الآلي سيتزايد الطلب على علوم البيانات أيضًا.

• مع توسع المجال يجب توفير المزيد من الوظائف حيث يلزم المزيد من علماء البيانات للتحليل.

• يمكن للأفراد الذين يرغبون في ممارسة مهنة في علم البيانات أن يتطلعوا إلى مستقبل مشرق مع علم البيانات.

• علم البيانات له نطاق واسع في جميع الصناعات.

• جانب آخر مهم في مستقبل علم البيانات هو الذكاء الاصطناعي، ومن المحتمل أن يكون الذكاء الاصطناعي أقوى تقنية سيتعين على علماء البيانات التعامل معها في المستقبل.

• عند تطبيقه على مواقف العالم الحقيقي، سيستخدم الذكاء الاصطناعي حلولاً آلية لفحص كميات هائلة من البيانات للكشف عن الأنماط التي تساعد الشركات الحالية في اتخاذ قرارات أفضل.

4- أهمية علم البيانات في الاقتصاد

• تعمل (Data Science) على تعطيل العديد من الصناعات بما في ذلك التمويل والتأمين والرعاية الصحية وكذلك السياسة العامة، ونظرًا لأنّ هذه الصناعات شديدة التنظيم، فإن التوثيق التفصيلي لإجراءات النمذجة مطلوب.

• يعمل العديد من الاقتصاديين في الأدوار التي تواجه العملاء في مثل هذه الصناعات، لذا فهم معتادون على تلخيص نتائج الدراسات الكمية للعملاء ولديهم فهم قوي للموضوع على سبيل المثال القضايا التنظيمية.

• تزداد شعبية البرمجة مفتوحة المصدر بشكل مطرد، وبالمقارنة مع البرامج الاحتكارية وتوجد مكتبات (R) و(Python) تجعل العمليات التحليلية أسهل، كتنظيف البيانات والبرمجة النصية لأتمتة المهام ونمذجة أكثر مرونة.

• عند مقارنتها بمنحنى التعلم الذي يواجهه مهندسو برمجيات معينون، فإنّ منحنى التعلم لعلوم البيانات ليس مهمًا.

• يعتمد التعلم الآلي على نفس الأسس الإحصائية مثل الاقتصاد القياسي وتعتمد مشكلات الأعمال الآن على كميات هائلة من البيانات، مثل البيانات الوصفية.

• يتطلب التفاعل مع تلك البيانات الإلمام بمجموعة متنوعة من أنواع البيانات وقواعد البيانات وتقنيات البيانات الضخمة المتخصصة.

5- أهمية علم البيانات في البحث

• تظهر تطبيقات التعلم الآلي الجديدة في الأكاديميين التي تزيد من دقة العملية وكفاءتها بينما تمهد أيضًا الطريق للحلول القائمة على البيانات.

• إنّه بسيط، حيث إنّ علم البيانات وظيفة سريعة النمو، لكن خبراء الصناعة يقولون إنها لا تزال في مهدها.

• من السمات المهمة لعلم البيانات أنّه يمكن تطبيق نتائجه على جميع أنواع الصناعات تقريبًا، وبمساعدة (Data Science) يمكن للصناعات تحليل تحدياتها بسهولة ويمكن أيضًا معالجتها بفعالية.

• في الوقت الحالي يتوفر علم البيانات في جميع المجالات تقريبًا وهناك قدر هائل من البيانات الموجودة في العالم اليوم إذا تم استخدامها بشكل صحيح يمكن أن يؤدي المنتج إلى النجاح أو الفشل، وإذا تم استخدام البيانات بشكل صحيح فستكون لها أهمية لتحقيق أهداف المنتج في المستقبل.

• البيانات الضخمة آخذة في الظهور والنمو باستمرار، وباستخدام الأدوات المختلفة التي يتم تطويرها بانتظام تساعد البيانات الضخمة المنظمة على حل المشكلات المعقدة، والمتعلقة بتكنولوجيا المعلومات والموارد البشرية وإدارة الموارد بكفاءة ونجاح.

• يكتسب علم البيانات شعبية في كل صناعة وبالتالي يلعب دورًا مهمًا في أداء ونمو أي منتج، لذلك يتم أيضًا زيادة متطلبات عالم البيانات، حيث يتعين عليهم أداء المهمة المهمة المتمثلة في معالجة البيانات وتقديم الحلول لمشاكل محددة.

في النهاية، في مجال علم البيانات المتطور باستمرار تتسارع التطورات والاكتشافات الجديدة في البحث بسرعة، ممّا يجعل العمل اليومي مثيرًا ويمكن اكتساب مهارات جديدة في علوم البيانات إلى ما لا نهاية.