يعتمد التنقيب عن البيانات على البيانات الضخمة وعمليات الحوسبة المتقدمة بما في ذلك التعلم الآلي وأشكال أخرى من الذكاء الاصطناعي (AI)، والهدف هو العثور على الأنماط التي يمكن أن تؤدي إلى استدلالات أو تنبؤات من مجموعات بيانات كبيرة أو غير منظمة.
يمكن العثور على رؤى مفيدة في أي مكان تقريبًا إذا كانت الشركات تعرف أين تبحث، حيث يُعد ذكاء الأعمال والتحليلات التنبؤية من أكثر الأدوات فعالية لتحسين وتحسين العمليات التجارية والوظائف الأخرى.
إنّ الجمع بين تدفقات البيانات الضخمة في الوقت الفعلي مع التحليلات التنبؤية والمعروف أيضًا باسم "المعالجة التي لا تنتهي" لديه القدرة على منح الشركات ميزة تنافسية كبيرة، حيث تعد التحليلات التنبؤية للبيانات الضخمة إحدى الوسائل لاستخدام كل تلك البيانات.
لا توجد خوارزمية ذات حجم واحد يناسب الجميع للتحليلات التنبؤية لأنّ النماذج المختلفة لها نقاط قوتها وضعفها، وفي حين أنّ تطبيقات هذه الخوارزميات معقدة، يمكن أن تكون الفكرة الأساسية بسيطة للغاية وهناك نوعان رئيسيان من خوارزميات التنبؤ وهي التصنيف والانحدار.
نمذجة البيانات: هي مهارة حاسمة لكل عالم بيانات وسواء كنت تقوم بتصميم بحث أو تقوم بتصميم مخزن بيانات جديد لشركتك، إنّ القدرة على التفكير بشكل واضح ومنهجي
الخوارزميات الإحصائية: هي نموذج إحصائي لبيانات الإدخال، والذي يتم تمثيله في معظم الحالات على أنّه هيكل بيانات شجرة احتمالية أو بادئة، ثم يتم تمثيل العناصر الفرعية ذات التردد العالي في الجينوم (genome) برموز أقصر.
يعمل التعلم الآلي على أتمتة عملية تحليل البيانات ويذهب إلى أبعد من ذلك لإجراء تنبؤات بناءً على جمع كميات كبيرة من البيانات وتحليلها عن مجموعات سكانية معينة وتم تصميم النماذج والخوارزميات لتحقيق ذلك.
علم البيانات والذكاء الاصطناعي هو برنامج متعدد التخصصات ومكمل، حيث يستخدمان نظريات وأساليب مستمدة من مجالات المعرفة المتعددة في مجالات الرياضيات والإحصاء وعلوم المعلومات وعلوم الكمبيوتر.
نّ علم البيانات هو مصطلح واسع لمجموعة من المجالات التي تُستخدم لتحسين مجموعات البيانات الهائلة، ويُعد برنامج تحليل البيانات إصدارًا أكثر تركيزًا من هذا ويمكن اعتباره جزءًا من عملية أكبر.
إنّ بيانات السلاسل الزمنية ثابتة إذا لم تتغير بمرور الوقت أو إذا لم يكن لديها هيكل زمني، لذلك من الضروري للغاية التحقق ممّا إذا كانت البيانات ثابتة، وفي التنبؤ بالسلاسل الزمنية لا يمكن استخلاص رؤى قيمة من البيانات إذا كانت ثابتة.
يمكن أن يعمل تقديم البيانات بالطريقة الصحيحة على فهم العمليات المعقدة وتحديد الاتجاهات وتمثيل البيانات هو أسلوب لتحليل البيانات الرقمية، ويتم توضيح العلاقة بين الحقائق والأفكار والمعلومات والمفاهيم في رسم تخطيطي عبر تمثيل البيانات.
سيكون لعالم البيانات الفعال أيضًا القدرة على التعلم والاكتشاف ويحتاج علماء البيانات إلى أن يكونوا قادرين على التواصل بشكل جيد، وكل واحدة هذه الخصائص لعلماء البيانات الفعالين تزيد من فرص الشخص في الاستمتاع بما يفعله والبراعة فيه.
ظهر مصطلح "علم البيانات" مؤخرًا فقط لتعيين مهنة جديدة على وجه التحديد من المتوقع أن تكون ذات معنى للمخازن الهائلة للبيانات الكبيرة، ولكن فهم البيانات له تاريخ طويل وقد تمت مناقشته من قبل العلماء والإحصائيين وأصحاب المكتبات وعلماء الكمبيوتر وغيرهم لسنوات.
إنّ المجال الديناميكي في علم البيانات يستخدم لنماذج وطرق مختلفة للحصول على المعلومات وعلم البيانات عبارة عن مجموعة من الأدوات المختلفة، ومبادئ التعلم الآلي والخوارزمية بهدف العثور على الأنماط من البيانات الأولية.
إن علم البيانات هو فرع من فروع العلم الذي يطبق الطريقة العلمية على البيانات بهدف دراسة العلاقات بين الميزات المختلفة واستخلاص استنتاجات ذات مغزى بناءً على هذه العلاقات.
يعمل علماء البيانات على العديد من التقنيات ولغات البرمجة، حيث يستخدمون العديد من الأدوات لحل مشاكل العمل وأثناء العملية ويكتسبون ثقة الأشخاص من الإدارة العليا.
