جمع البيانات هو جمع المعلومات من مصادر مختلفة وتهدف تحليلات البيانات إلى معالجتها للحصول على رؤى مفيدة منها، ويكمن الاختلاف بينهما بصرف النظر عن وظائفهم الأساسية في نمط الأنشطة المترابطة.
عملية تحليل البيانات مقابل عملية جمع البيانات
- بالنسبة للبيانات التي تم جمعها من مصادر وإمكانيات متنوعة تحتاج إلى طرق وأدوات محددة لتحليل البيانات للمعالجة والحصول على رؤى منها.
- يتضمن تحليل البيانات الإجراءات والطرق التي يتم اعتمادها على البيانات التي تساعد في تحديد الحقائق والوصول إلى الأنماط وتطوير التفسيرات واختبار الفرضيات، ويتضمن ذلك ضمان جودة البيانات وتحليل البيانات الإحصائية والنمذجة وتفسير النتائج.
- يمكن أن يساعد جمع البيانات في تحسين الخدمات وفهم احتياجات المستهلك وتحسين استراتيجيات الأعمال وتنمية العملاء والاحتفاظ بهم وحتى بيع البيانات على أنّها بيانات تابعة لطرف ثانٍ للشركات الأخرى.
- كما أنّ أدوات جمع البيانات وتحليلها هي سلسلة من الأساليب والخرائط والرسوم البيانية المعدّة لجمع وتفسير وعرض البيانات لمجموعة واسعة من التطبيقات والصناعات.
- يتم تطوير برامج ومنهجيات مختلفة للاستخدام في أي صناعة تقريبًا بدءًا من التصنيع وضمان الجودة إلى مجموعات البحث وشركات جمع البيانات.
- بعد عملية جمع البيانات يتم تحليل مجموعة من البيانات مع ظروف تخزين مختلفة يتم تقييمها، ونظرًا لتعقيد بيانات الإدخال والإخراج فمن الأفضل معرفة توصيف البيانات.
- تعتبر عملية جمع البيانات مهمة صعبة وتتضمن العديد من القضايا التي يجب معالجتها قبل جمع البيانات واستخدامها، وقد لا تكون البيانات التي تم جمعها في شكل قابل للاستعمال بشكل مباشر وقد تتطلب جهودًا إضافية لجعلها قابلة للاعتماد.
- في عصر التصنيع المستند إلى البيانات أحدث انفجار كمية البيانات ثورة في كيفية جمع البيانات وتحليلها ويحتوي تحليل البيانات القائم على النموذج المادي، ويمتلك التعلم الآلي وخاصةً نهج التعلم العميق إمكانات كبيرة لوضع قرارات أفضل لأتمتة العملية عند تغذيتها ببيانات وفيرة.
