يتم بالفعل تطبيق قوة علم البيانات على مجموعة واسعة من المجالات، حيث يمكن استخدام مزيج من إدارة البيانات الضخمة ومناقشة البيانات والإحصاءات والتعلم الآلي وغيرها من التخصصات بشكل كبير، ومع استمرار استخدام أدوات وتقنيات علم البيانات في التوسع في المؤسسة ستزداد أيضًا أنواع التطبيقات التي تتيحها.
ما هي مجالات استخدام علم البيانات
أحدث علم البيانات ثورة صناعية أخرى في العالم، وكل صناعة في هذا العالم تتطلب بيانات ومع التقدم في القدرات الحسابية، من الممكن للشركات تحليل البيانات واسعة النطاق وفهم الرؤى من هذا الكم الهائل من المعلومات، وعلاوةً على ذلك مع علم البيانات يمكن للصناعات اتخاذ قرارات مناسبة تعتمد على البيانات.
1- كشف الاحتيال والمخاطر في العلوم المالية
كانت التطبيقات الأولى لعلوم البيانات في العلوم المالية، حيث سئمت الشركات الديون المعدومة والخسائر كل عام، ومع ذلك كان لديهم الكثير من البيانات التي يتم جمعها خلال الأعمال الورقية الأولية أثناء فرض عقوبات على القروض وتم جلب علماء البيانات من أجل إنقاذهم من الخسائر.
على مر السنين تعلمت الشركات المصرفية تقسيم البيانات وقهرها من خلال تحديد سمات العملاء والنفقات السابقة والمتغيرات الأساسية الأخرى لتحليل احتمالات المخاطر والتخلف عن السداد، وعلاوةً على ذلك فقد ساعدهم أيضًا على دفع منتجاتهم المصرفية بناءً على القوة الشرائية للعملاء.
2- الرعاية الصحية
يتلقى قطاع الرعاية الصحية على وجه الخصوص فوائد كبيرة من تطبيقات علوم البيانات، وهي كالتالي:
أولًا: تحليل الصورة الطبية
تستخدم إجراءات مثل اكتشاف الأورام وتضيق الشرايين وترسيم الأعضاء طرقًا وأطرًا مختلفة مثل (MapReduce) للعثور على المعلمات المثلى لمهام مثل تصنيف نسيج الرئة، ويطبق طرق التعلم الآلي وآلات الدعم (SVM) وفهرسة الصور الطبية القائمة على المحتوى وتحليل المويجات لتصنيف النسيج الصلب.
ملاحظة:“SVM” هي اختصار لـ “Support Vector Machine”.
ثانيًا: علم الوراثة وعلم الجينوم
تتيح تطبيقات (Data Science) أيضًا مستوى متقدم من تخصيص العلاج من خلال البحث في علم الوراثة وعلم الجينوم، والهدف هو فهم تأثير الحمض النووي على الصحة وإيجاد روابط بيولوجية فردية بين الجينات والأمراض والاستجابة للأدوية.
كما تسمح تقنيات علم البيانات بدمج أنواع مختلفة من البيانات مع البيانات الجينية في أبحاث الأمراض ممّا يوفر فهماً أعمق للقضايا الوراثية في ردود الفعل على أدوية وأمراض معينة، وبمجرد الحصول على بيانات الجينوم الشخصية الموثوقة سنحقق فهمًا أعمق للحمض النووي البشري، وسيكون التنبؤ المتقدم بالمخاطر الوراثية خطوة كبيرة نحو مزيد من الرعاية الفردية.
3- البحث على الإنترنت
بالنسبة للبحث يستخدم محرك البحث (Google)، ولكن هناك العديد من محركات البحث الأخرى مثل: (Yahoo) و(Bing) و(Ask) و(AOL) وما إلى ذلك، حيث تعتمد جميع محركات البحث هذه (بما في ذلك Google) خوارزميات علوم البيانات للحصول على أفضل نتيجة؛ لإظهار الذي تم البحث عنه في غضون ثوانٍ قليلة وبالنظر إلى حقيقة أنّ (Google) تعالج أكثر من (20 بيتابايت من البيانات) يوميًا.
4- الإعلانات المستهدفة
بدءًا من لافتات الإعلان على مواقع الويب المتنوعة إلى اللوحات الرقمية (Digital billboards) في كل مكان يتم تخصيص جميعها تقريبًا باعتماد خوارزميات علوم البيانات، وهذا هو السبب الذي جعل الإعلانات الرقمية قادرة على الحصول على كمية ظهور (CTR) أعلى بكثير من الإعلانات التقليدية، كما يمكن استهدافها بناءً على السلوك السابق للمستخدم، وهذا هو السبب الذي يجعلك ترى إعلانات برامج التدريب على علوم البيانات.
ملاحظة:“CTR” هي اختصار لـ “Clickthrough rate”.
كيفية استخدام علوم البيانات في الحياة اليومية
1- التعرف المتقدم على الصور
أصبح (Facebook) مركزًا للابتكار حيث يستخدم تقنيات متقدمة في علم البيانات لدراسة سلوك المستخدم واكتساب رؤى لتحسين منتجاته، حيث يستخدم (Facebook) التكنولوجيا المتقدمة في علوم البيانات التي تسمى “التعلم العميق”.
باستخدام التعلم العميق يستخدم (Facebook) التعرف على الوجه وتحليل النص، وفي التعرف على الوجه يستخدم (Facebook) شبكات قوية لتصنيف الوجوه في الصور، ويستخدم محرك فهم النص الخاص به المسمى (DeepText) لفهم جمل المستخدم، كما أنّه يستخدم النص العميق لفهم اهتمامات الناس ومواءمة الصور مع النصوص.
ومع ذلك فإن (Facebook) أكثر من كونه منصة وسائط اجتماعية فهو أكثر من مجرد شركة إعلانية، حيث يستخدم التعلم العميق للإعلان المستهدف، وباستخدام هذا فإنّه يقرر نوع الإعلانات التي يجب على المستخدمين عرضها، كما يستخدم الرؤى المكتسبة من البيانات لتجميع المستخدمين بناءً على تفضيلاتهم ويزودهم بالإعلانات التي تروق لهم.
عندما يتم تحميل صورة على (Facebook) وتبدأ في تلقي اقتراحات للإشارة إلى الأصدقاء، سيتم هنا استخدام ميزة اقتراح العلامات الأوتوماتيكية وهذه هي خوارزمية التعرف على الوجوه، وفي التحديث الأخير حدد (Facebook) التقدم الإضافي الذي أحرزوه في هذا المجال، مع ملاحظة محددة للتقدم الذي أحرزوه في دقة وسعة التعرف على الصور، وبالإضافة إلى ذلك توفر (Google) خيار البحث عن الصور عن طريق تحميلها بحيث يعتمد على التعرف على الصور ويوفر نتائج البحث ذات الصلة.
2- التعرف على الكلام
بعض أفضل الأمثلة على منتجات التعرف على الكلام هي: (Google Voice) و(Siri) و(Cortana) وما إلى ذلك باستخدام ميزة التعرف على الكلام، حتى لو لم تكن في وضع يسمح لك بكتابة رسالة فلن تتوقف حياتك وما يجب هو نطق الرسالة وسيتم تحويلها إلى نص، ومع ذلك في بعض الأحيان قد تدرك أن التعرف على الكلام لا يعمل بدقة.
3- الألعاب
تم تصميم الألعاب الآن باستخدام خوارزميات التعلم الآلي التي تعمل على تحسين أو ترقية نفسها مع انتقال اللاعب إلى مستوى أعلى، وفي الألعاب المتحركة أيضًا يقوم الكمبيوتر بتحليل حركاتك السابقة وبناءً عليه يقوم بتشكيل لعبته، حيث قادت (EA Sports) و(Zynga) و(Sony) و(Nintendo) و(Activision-Blizzard) تجربة الألعاب إلى المستوى التالي باستخدام علم البيانات.
4- الواقع المعزز
هناك علاقة بين علوم البيانات والواقع الافتراضي، فمثلاً مع الأخذ في الاعتبار أنّ سماعة رأس (VR) تحتوي على معرفة بالحوسبة وخوارزميات وبيانات للتزويد بأفضل تجربة مشاهدة، وخطوة صغيرة جدًا نحو هذه اللعبة هي ألعاب التجول الأكثر شيوعًا، وحيث تكون القدرة على التجول حول الأشياء والنظر إلى الجدران والشوارع والأشياء التي ليست موجودة بالفعل.
ملاحظة:“VR” هي اختصار لـ “Virtual Reality”.
5- بث الموسيقى باستخدام Spotify
التالي في حالات استخدام علوم البيانات هو (Spotify)، حيث إنّه عملاق لتدفق الموسيقى عبر الإنترنت ويستخدم (Data Science) لتقديم توصيات موسيقية مخصصة، ومع أكثر من (100) مليون مستخدم يتعامل (Spotify) مع كمية هائلة من البيانات الضخمة، يستخدم (600 جيجابايت من البيانات) اليومية التي تم إنشاؤها بواسطة المستخدمين لبناء خوارزمياته لتعزيز تجربة المستخدم، و(Spotify) هي شركة تعتمد على البيانات وتستفيد من البيانات الضخمة لتوفير قوائم تشغيل مخصصة لمستخدميها.
في هذه المقالة، مررنا بالعديد من حالات استخدام علوم البيانات وتتجذر حالات استخدام علم البيانات هذه في العديد من الصناعات، مثل: وسائل التواصل الاجتماعي والتجارة الإلكترونية والنقل والمصارف وفي هذا العصر تستخدم الشركات علم البيانات لصنع منتجات أفضل.
