الفرق بين علم البيانات وهندسة البيانات

لسنوات أبلغ قادة الأعمال والتكنولوجيا عن الحاجة الملحة للشركات لتنفيذ علوم البيانات والتحليلات لتحسين استراتيجيات الأعمال، وفي عام (2017م) دخلت الحاجة إلى متخصصي علوم البيانات والتحليلات ولقد وجدوا طلبًا هائلاً وأدلة على أن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق ومهارات البرمجة تظل ذات صلة إلى حد كبير بالأعمال التجارية.

ما هو علم البيانات

علم البيانات: هو موضوع متعدد التخصصات يستغل الأساليب والأدوات من الإحصاء ومجال التطبيق وعلوم الكمبيوتر لمعالجة البيانات المنظمة أو غير المهيكلة من أجل اكتساب رؤى ومعرفة ذات مغزى، وعلم البيانات هو عملية استخراج رؤى تجارية مفيدة من البيانات وتقوم هندسة البيانات بتصميم وإنشاء مكدس العمليات؛ لجمع البيانات أو إنشائها وتخزينها وإثرائها ومعالجتها في الوقت الفعلي.

ما هي هندسة البيانات

هندسة البيانات: هو مجال يقوم بإنشاء واجهات برمجة التطبيقات وأطر عمل لاستهلاك البيانات من مصادر مختلفة، وهي فرع من فروع علوم البيانات يهتم بشكل أساسي بالتطبيقات العملية لاكتساب البيانات وتحليلها، وهي تركز على تصميم وبناء خطوط أنابيب البيانات التي يمكنها جمع البيانات (المهيكلة وغير المهيكلة)، وإعدادها وتحويلها إلى تنسيقات قابلة للاستخدام يطلع عليها علماء البيانات.

تسهل هندسة البيانات تطوير مكدس معالجة البيانات لتجميع البيانات وتخزينها وتنظيفها ومعالجتها في الوقت الفعلي أو على دفعات وإعداد البيانات لمزيد من التحليل، حيث في الأساس ينشئ مهندسو البيانات أنظمة دعم لعلماء البيانات، وإنّ هندسة البيانات هي المسؤولة عن بناء خط نقل البيانات أو سير العمل من أجل النقل السلس للبيانات من مثيل إلى آخر، ويهتم المهندسون المعنيون بمتطلبات الأجهزة والبرامج جنبًا إلى جنب مع جوانب أمن وحماية تكنولوجيا المعلومات.

الفرق بين علم البيانات وهندسة البيانات

علم البيانات وهندسة البيانات هما تخصصان متميزان ولكن هناك بعض وجهات النظر التي يستخدمها الناس بالتبادل، كما يعتمد هذا أيضًا على المنظمة أو فريق المشروع الذي يضطلع بمثل هذه المهام، حيث لا يتم تمييز هذا التمييز على وجه التحديد وعلى الرغم من أن هندسة البيانات قد لا تتضمن التعلم الآلي والنموذج الإحصائي، إلّا أنّها تحتاج إلى تحويل البيانات حتى يتمكن علماء البيانات من تطوير نماذج التعلم الآلي فوقها.

على الرغم من أنّ علماء البيانات قد يطورون خوارزمية أساسية لتحليل وتصور البيانات إلّا أنّهم يعتمدون اعتمادًا تامًا على مهندسي البيانات لمتطلباتهم من البيانات المعالجة والمعززة، حيث يتمتع كلا المجالين بالكثير من الفرص ونطاق العمل ومع زيادة البيانات وظهور تقنيات إنترنت الأشياء والبيانات الضخمة، سيكون هناك متطلبات هائلة لعلماء البيانات ومهندسي البيانات في كل مؤسسة قائمة على تكنولوجيا المعلومات تقريبًا.

• هندسة البيانات هي النظام الذي يهتم بتطوير إطار العمل لمعالجة البيانات وتخزينها واسترجاعها من مصادر البيانات المختلفة، ومن ناحية أخرى علم البيانات هو النظام الذي يطور نموذجًا لاستخلاص رؤى مفيدة وذات مغزى من البيانات الأساسية.

• هندسة البيانات هي المسؤولة عن اكتشاف أفضل الطرق وتحديد الحلول المثلى ومجموعات الأدوات للحصول على البيانات، وعلم البيانات مسؤول عن تطوير النماذج والإجراءات لاستخراج رؤى تجارية مفيدة من البيانات.

• يضع مهندس البيانات الأساس أو يعد البيانات التي سيطور عليها عالم البيانات التعلم الآلي والنماذج الإحصائية.

• تستخدم هندسة البيانات عادةً أدوات ولغات برمجة لبناء واجهة برمجة تطبيقات لمعالجة البيانات على نطاق واسع وتحسين الاستعلام، وعلى العكس من ذلك يستخدم علم البيانات المعرفة بالإحصاء والرياضيات وعلوم الكمبيوتر والمعرفة التجارية لتطوير نماذج التحليل والذكاء الخاصة بالصناعة.

• بينما تهتم هندسة البيانات أيضًا بالاستخدام الصحيح للأجهزة لمعالجة البيانات وتخزينها وتوزيعها قد لا يهتم علم البيانات كثيرًا بتكوين الأجهزة ولكن معرفة الحوسبة الموزعة مطلوبة.

• يحتاج علماء البيانات إلى إعداد تمثيل مرئي أو رسومي من البيانات الأساسية ولا يُطلب من مهندس البيانات القيام بدراسات المجموعة نفسها.

العلاقة بين علم البيانات وهندسة البيانات

يشترك مهندسو البيانات وعلماء البيانات في هدف مشترك وهي مساعدة المؤسسات على استخدام البيانات بشكل أفضل حيث يلعب كل منها دورًا مهمًا في مساعدة قادة الأعمال على اكتشاف فرص جديدة؛ للنمو والتغلب على التحديات المعقدة ولكنّ هندسة البيانات وعلوم البيانات مجموعتان من المهارات المتميزة.

بشكل عام يهتم مهندسو البيانات بإنشاء خطوط نقل البيانات وبنيتها التحتية وتحسينها وصيانتها، كما يستفيد علماء البيانات من نتائج ومخرجات خطوط أنابيب البيانات هذه للوصول إلى البيانات، واستخلاص المعنى من البيانات باستخدام الإحصائيات أو خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة.

يبني علماء البيانات نماذج معقدة لتحليل البيانات وإيصال نتائج تحليلهم إلى قادة الأعمال، حيث في الماضي وكان من المتوقع أن يتعامل علماء البيانات مع العديد من المسؤوليات التي تقع الآن في مجال مهندس البيانات، وما زالوا يقومون بهذا الدور في المنظمات الأصغر ولكنّ مجال البيانات الضخمة قد نضج لدرجة أن هندسة البيانات وعلوم البيانات أصبحت الآن مسارات وظيفية متميزة.

أشكال العلاقة بين علم البيانات وهندسة البيانات

إن امتلاك موارد علوم البيانات فقط قد ينجح على المدى القصير أو مع المبادرات التي تتمحور حول التحليل المخصص، ولكن لن تزدهر مؤسستك على المدى الطويل فحسب فلن يتمكن علماء البيانات أيضًا من أداء وظائفهم بشكل صحيح، ويمكن لعلم البيانات غير المدعوم بهندسة البيانات أن يخلق موقفًا صعباً، ولا يمكن لأحد أن يثق فيه بالبيانات التي تهدف إلى دعم المشاريع الإستراتيجية واتخاذ القرارات.

كما تعمل الأدوات الجديدة على أتمتة العديد من الأنشطة اليدوية مرة واحدة لذلك يجب أن يكون علماء البيانات ومهندسو البيانات قادرين على التركيز بشكل أكبر على الإستراتيجية، ولكن إذا كانت بياناتك تفتقر إلى البداية نظراً لعدم وجود مهندسي بيانات يقومون بجمعها وإدارتها بشكل صحيح، فستكون استراتيجيتك مضللة في أحسن الأحوال وستكون غير مكتملة بشكل خطير أو غير دقيقة في أسوأ الأحوال.

في الأساس يستخلص علم البيانات الرؤى من البيانات، توجد هذه الرؤية عمومًا في ثلاثة أشكال وصفية أي ما حدث وتنبؤية أي ما يمكن أن يحدث أو سيحدث وصيغة توجيهية أي كيفية الاستجابة لما تم اكتشافه، وهذا يميز علم البيانات عن ذكاء الأعمال فالأخير يحلل الأحداث الماضية فقط، كما يستمد علم البيانات المعرفة من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة، وإنّها مركزية لأنشطة استخراج البيانات والبيانات الضخمة وكلاهما يشكل أدوات أساسية للمؤسسات التي تعتمد على البيانات.

مثل فروع الهندسة الأخرى تعتبر هندسة البيانات تقنية عالية، وعلاوةً على ذلك فإنّ أفضل مهندسي البيانات ماهرون في عدد لا يحصى من المجالات ذات الصلة مثل البرمجة والرياضيات، ومثل نظرائهم من علماء البيانات فإنهم يحتاجون إلى مزيج فريد من المهارات المادية والناعمة لتحقيق النجاح، كما يجب أن يتبع مهندسو البيانات وأن يكونوا قادرين على إيصال اتجاهات البيانات إلى الزملاء وتقديم إرشادات حول استخدام البيانات التنظيمية.