علم البيانات

أصبح التحول الرقمي تقنية رائعة وبدأت العديد من الشركات رحلتها التحويلية من خلال تنفيذ التحول الرقمي من حيث نماذج الأعمال والعمليات والتقنيات الجديدة، كما يرتبط علم البيانات بالتحول الرقمي بشكل كبير.

مع الكميات الهائلة من البيانات التي يتم إنتاجها اليوم أصبح علم البيانات جزءًا لا يتجزأ من الأعمال، وبدأت الشركات في استخدامه لتوسيع أعمالها وتعزيز رضا العملاء من خلال تطوير تطبيقات الأجهزة المحمولة.

في هذا العالم المدفوع بالتكنولوجيا إنّ الطريقة الوحيدة لاستخراج رؤى حقيقية من هذه المدخلات الأولية هي من خلال التكامل والبيانات المتكاملة لها تأثير تسلسلي على جميع العمليات التجارية وذكاء الأعمال.

إنّ التداخل بين تكامل البيانات وتكامل التطبيقات في مبادرات التحول الرقمي هو أنّهما يشتملان على تكامل تقنيات وأنظمة مختلفة لدعم العمليات والخدمات الرقمية المتطورة.

بشكل دوري يجب تقييم عمليات تنظيف البيانات الخاصة وتعديلها حسب الضرورة، وعلى الرغم من أنّ كل مجموعة بيانات فريدة من نوعها إلا أنّه لا يزال من المهم تطوير عملية موحدة إلى حد ما إدارة البيانات لاستخدامها كنقطة بداية.

تتضمن التحليلات السحابية نشر الحوسبة السحابية القابلة للتطوير باستخدام برنامج تحليلي قوي لتحديد الأنماط في البيانات واستخراج رؤى جديدة، حيث تعتمد المزيد والمزيد من الشركات على تحليل البيانات.

البيانات المهيكلة هي البيانات التي تتوافق مع نموذج البيانات ولها هيكل معين جيدًا وتتبع ترتيبًا ثابتًا ويمكن الانتقال إليها بسهولة واستعمالها من قبل شخص أو برنامج كمبيوتر.

تستخدم Java في كثير من الأحيان (JVM) على نطاق واسع للمشتقات والأطر التي تؤثر على الأنظمة الموزعة لتحليل بيانات التعلم الآلي في إعدادات المؤسسة.

البيانات الاسمية هي البيانات التي يمكن تصنيفها إلى فئات متنافية داخل متغير، كما لا يمكن ترتيب هذه الفئات بطريقة هادفة وتوفر البيانات الاسمية تفاصيل صغيرة جدًا بينما تعطي الفاصل الزمني والنسبة أقصى قدر من التفاصيل.

يُعد كل من (Python) و(R) مناسبين لـ (EDA)، لكنّ (Python) له ميزة على السابق نظرًا لسهولة استخدامه وقابليته للقراءة ونظرًا لأنّ (EDA) يتم إجراؤه في الغالب مع التصور ويركز جزء منه على الإحصائيات

يأخذ تحليل البيانات الاستكشافية في الاعتبار ما الذي تبحث عنه وكيفية البحث عنه وكيفية تفسير ما نكتشفه، حيث في جوهرها إنّ (EDA) هي أكثر من كونها عملية تدريجية.

يعد تحليل البيانات الاستكشافية إحدى الخطوات الأولى في عملية تحليل البيانات، ولا تقدم الأساليب غير الرسومية خلفية شاملة للبيانات لذلك فإنّ الأساليب الرسومية لها أهمية كبيرة.

دعمت (SQL) التنقيب عن البيانات منذ إصدارها في عام 2000م وتتضمن (SQL Data Mining) العديد من الخوارزميات مثل طرق التجميع والشبكات العصبية والانحدار اللوجستي والانحدار الخطي وأشجار القرار ومصنفات (Bayes)، وتتضمن جميع النماذج صورًا مدمجة للمساعدة في تطوير النماذج وتحسينها وتقييمها.

كان الذكاء الاصطناعي (AI) والتنقيب عن البيانات من الموضوعات المهمة في أخبار الصناعة اليوم مع العديد من الشركات والجامعات التي تسعى جاهدة لتحسين الحياة المهنية والشخصية من خلال استخدام هذه التقنيات. 

يشتمل نظام التنقيب عن الصوت على كل ما يلزم لمعالجة كميات كبيرة من الوسائط السمعية البصرية من أرشيف الوسائط إلى مزامنة البيانات الوصفية بين الحالات والقدرة على مراقبة العمليات المختلفة الداخلية للنظام.

قبل تحليل البيانات من الضروري إزالة البيانات المعيبة وهيكل البيانات الأولية وملء القيم الخالية، حيث يُعد تنظيف البيانات المادة لاستخراج البيانات ممّا يسحب أهم المعلومات من البيانات، وعادة ما يكون التنقيب عن البيانات تحليليًا

يتم تطبيع البيانات هو نهج لتنظيم البيانات في قواعد بيانات متعددة ذات صلة،  حيث يوفر تحويل الجداول من أجل الابتعاد عن تكرار البيانات والخصائص غير المرغوب فيها مثل الحالات الشاذة في الإدراج والتحديث والحذف.

هناك العديد من طرق استكشاف القيم المتطرفة في التنقيب عن البيانات، وومن الضروري إجراء الكشف عن القيم المتطرفة أثناء المعالجة المسبقة للبيانات وتؤثر القيم المتطرفة بشدة على أداء نماذج التصنيف والتجميع.

يحدث أي خطأ غير مرغوب فيه في عملية التنقيب عن البيانات في بعض المتغيرات التي تم قياسها مسبقًا أو يوجد أي تباين في المتغير الذي تم قياسه مسبقًا والذي يسمى الضوضاء، وقبل العثور على القيم المتطرفة الموجودة في أي مجموعة بيانات يجب أولاً بإزالة الضوضاء.

إنّ الجدولة تنجح في تصنيف البيانات في علم البيانات، وهذا يعني أنّ العرض المجدول للبيانات يمكن أن يتم فقط عندما يتم تصنيفها إلى فئات مختلفة، ويتضمن العرض الجدولي للبيانات ترتيب البيانات المصنفة في صفوف وأعمدة ذات رؤوس وعناوين فرعية مناسبة.

التوقع التنبؤي هو امتداد للتوقع الذي يوجه الشركات لتحقيق المزيد من الأرباح والاستجابة بسرعة للظروف المتغيرة وتطورات الأعمال الجديدة، ويستخدم البيانات التاريخية ويتنبأ بالاتجاهات المستقبلية لمساعدتك على اتخاذ قرارات

لم تُعد جودة البيانات تتعلق فقط بدقة البيانات، حيث يتعلق الأمر أكثر برؤية البيانات وسهولة التسوق للحصول على البيانات الصحيحة، بحيث يجب التركيز على سلسلة التوريد لتقديم البيانات الصحيحة إلى مستهلكي البيانات.

لم يكن التنبؤ بالأهداف والفرص المستقبلية أسهل من أي وقت مضى باستخدام التحليلات التنبؤية، والنتائج دقيقة للغاية وأكثر موثوقية من الأدوات الموجودة، وإنها إحدى الأدوات الأساسية لكل نشاط تجاري لتقديم حلول شاملة وتحقيق أقصى قدر من الأرباح.

البيانات الضخمة موجودة لتبقى في السنوات القادمة لأنّه وفقًا لاتجاهات نمو البيانات الحالية، سيتم إنشاء بيانات جديدة بمعدل (1.7 مليون ميجابايت في الثانية) بحلول عام 2020م، وسيكون لهذا النمو في البيانات الضخمة إمكانات هائلة ويجب أن تدار بشكل فعال من قبل المؤسسات.

يرتبط كل نوع من أنواع تحليل البيانات هذه ويعتمد على بعضها البعض إلى حد ما، وكل منها يخدم غرضًا مختلفًا ويقدم رؤى متباينة ويتطلب الانتقال من التحليل الوصفي إلى التحليل التنبئي والتعليمي قدرًا أكبر من القدرات الفنية، ولكنّه يفتح أيضًا مزيدًا من البصيرة لمؤسستك.

إنّ نوع البيانات هو سمة مرتبطة بجزء من البيانات يخبر نظام الكمبيوتر بكيفية تفسير قيمته، ويضمن فهم أنواع البيانات جمع البيانات بالتنسيق المفضل وأن تكون قيمة كل خاصية كما هو متوقع.

يحتاج عالم البيانات إلى (SQL) من أجل التعامل مع البيانات المنظمة، ويتم تخزين هذه البيانات المنظمة في قواعد البيانات المترابطة، لذلك من أجل الاستعلام عن قواعد البيانات هذه يجب أن يكون لدى عالم البيانات معرفة جيدة بـ (SQL).

يتطلب تنفيذ عملية علم البيانات هذه الوصول إلى العديد من مجموعات البياناتأي  الكبيرة والصغيرة ممّا يوفر فرصًا وتحديات جديدة لعلوم البيانات، وقد تحتاج عمليات علم البيانات إلى تفاعل المستخدم والعمليات اليدوية الأخرى أو أن تكون مؤتمتة بالكامل.

يتم تطوير العديد من الأساليب والتقنيات لإعداد البيانات واستكشاف البيانات هو الخطوة الأولى في تحليل البيانات، والتي تنطوي على استعمال أدوات تصور البيانات والتقنيات الإحصائية للكشف عن خصائص مجموعة البيانات والأنماط الأولية.

علم البيانات هو الرابط المشترك بين الأنظمة والأعمال وهو أساسي لأي عمل يريد تحقيق ميزة تنافسية والحفاظ عليها، ويلعب عالم البيانات دورًا رائدًا في إدارة المشاريع التي تتطلب كميات كبيرة ومتنوعة من البيانات لمعالجتها.