اقرأ في هذا المقال
- ما هو علم البيانات Data Science
- ما هو تحليل البيانات Data Analytics
- أوجه التشابه بين علم البيانات وتحليل البيانات
- أوجه الاختلاف بين علم البيانات وتحليل البيانات
- شرح الاختلافات الأساسية بين علم البيانات وتحليل البيانات
مع إدراك المزيد من المؤسسات للحاجة إلى فهم وإدارة البيانات التي تنتجها يستمر الطلب على علماء البيانات ومحللي البيانات في النمو، وتتشابه مجالات علم البيانات وتحليلات البيانات من نواحٍ كثيرة ويعتمد كلاهما على البيانات للمساعدة في فهم عمليات المؤسسة والتي بدورها تدعم اتخاذ القرار، كما يركز كلا الحقلين بشكل كبير على العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات وكلاهما مطلوب بشدة في العديد من الصناعات.
ما هو علم البيانات Data Science
علم البيانات: هو عملية شاملة لاستخراج المعلومات من مجموعات البيانات الكبيرة وهي عملية مستمرة توفر فترة استعمال للشركات في أوقات الحاجة، بحيث يتم استخدامها أيضًا أثناء إطلاق منتج وصياغة استراتيجية تسويق واتخاذ قرارات تجارية مهمة ومعالجة مخاطر الأعمال والمواقف الصعبة.
كمجال متنوع المجالات يجمع علم البيانات بين المهارات التي تبدأ من تحليلات البيانات والتعلم الآلي إلى علوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي، والهدف من علم البيانات باختصار هو تحليل كميات هائلة من البيانات الأولية غير المهيكلة والبحث عنها لاستنباط أسئلة استراتيجية من شأنها أن تساعد في دفع المؤسسة إلى الأمام، وإذا كان هذا يبدو غامضًا إلى حد ما فهذا أمر مقبول، علم البيانات هو دور متنوع ومعقد للغاية وتعتمد المسؤوليات الدقيقة لعالم البيانات على الأولويات المحددة في الخطة الإستراتيجية لمنظمتهم.
ولهذا السبب فإنّ أحد الجوانب التي لا غنى عنها في وظيفة عالم البيانات هو الحفاظ على الإشراف على كل من مؤسستهم والعوامل الداخلية والخارجية التي تؤثر على كيفية عملها، واستنادًا إلى المعلومات التي يمكنهم الحصول عليها من البيانات الضخمة سيقوم عالم البيانات بالبحث وتحديد الفرص الجديدة التي يمكن أن تتابعها الأعمال التجارية أو مجالات الاهتمام التي قد تعتبرها جديرة بمزيد من الاستكشاف.
كقاعدة عامة يتضمن علم البيانات العديد من المهام المعقدة والمترابطة، ويمكن أن يشمل نمذجة البيانات وبناء الخوارزميات من البداية وإدارة الفرق الكبيرة أو أصحاب المصلحة وبناء وتنفيذ هياكل بيانات جديدة، وعمومًا أن تكون خبير البيانات “انتقل إلى” داخل المؤسسة ومع ذلك فإنّ الخلاصة الرئيسية هي أن تركيز عالم البيانات أقل على الاهتمامات الجزئية واليومية، وأكثر على وضع الأسئلة الإستراتيجية الكلية وطويلة المدى ولهذا السبب عادةً ما يكون علم البيانات دورًا رئيسيًا إلى حد ما.
ما هو تحليل البيانات Data Analytics
تحليل البيانات: هي عملية فحص مجموعات البيانات الكبيرة لتقديم إجابات لمشكلة الأعمال المعقدة وتوجيه الشركات في وضع القرارات المهمة وتحليل سوق المنتجات، وإنشاء أفضل طريقة لتقديم هذه البيانات وبشكل أكثر بساطة يتم توجيه مجال البيانات والتحليلات نحو حل المشكلات للأسئلة والأهم من ذلك أنّه يعتمد على إنتاج نتائج يمكن أن تؤدي إلى تحسينات فورية.
أحد أسباب الخلط بين علم البيانات وتحليلات البيانات هو أنّ كلاهما يعمل مع البيانات الضخمة، ومع ذلك بحلول الوقت الذي يستخدم فيه محللو البيانات هذه البيانات، يتم تنظيمهم عادةً في تنسيق أكثر تنظيماً يناسب السؤال المحدد الذي يحتاج المحلل إلى إجابته.
أوجه التشابه بين علم البيانات وتحليل البيانات
1- وجود كميات هائلة من البيانات
- يتعامل المحترفون في كل من علوم البيانات وتحليل البيانات مع مجموعات البيانات الضخمة بملايين من نقاط البيانات.
- قد تتضمن قواعد البيانات الضخمة هذه على بيانات منخفضة الجودة يجب أن يتم الخلاف عليها (تنظيفها) وصيانتها وتنظيمها بحيث يكون أي تحليل دقيقًا.
2- الحاجة لمهارات تقنية
- يتطلب كلا الحقلين مهارات البرمجة كما هو الحال في (R) و(Python) و(Tableau) و(SQL)، بالإضافة إلى إتقان الإحصاء و(Excel) وتصور البيانات والنمذجة.
- يجب أن يكون المحترفون في كلا المجالين تحليليين للغاية ولديهم نهج منهجي لحل المشكلات وإدارة المشاريع.
3- استخدام مهارات التواصل
يعمل علماء البيانات ومحللو البيانات مع زملائهم عبر الأقسام وقد لا يمتلك الكثير منهم خلفية تقنية، والمهنيون في كلا المجالين مسؤولون عن عرض النتائج التي توصلوا إليها بطريقة واضحة وفعالة.
أوجه الاختلاف بين علم البيانات وتحليل البيانات
الاختلاف الأساسي بين علم البيانات وتحليل البيانات هو النطاق، حيث يُعد دور عالم البيانات أوسع بكثير من دور محلل البيانات على الرغم من أنّ الاثنين يعملان مع نفس مجموعات البيانات، ولهذا السبب غالبًا ما يبدأ عالم البيانات حياته المهنية كمحلل بيانات.
1- المسؤوليات
- يقوم علماء البيانات بنمذجة البيانات لعمل تنبؤات وتحديد الفرص ودعم الإستراتيجية، بحيث يستخدمون البيانات لفهم المستقبل.
- يتمثل دور محلل البيانات في حل المشكلات وتحديد الاتجاهات، وإنّهم يعملون مع البيانات كتنفيذ لما هو موجود الآن.
2- استخدام قاعدة البيانات وإدارتها
يستخدم علماء البيانات الخوارزميات والتعلم الآلي لتحسين الطرق التي تدعم بها البيانات أهداف العمل، بينما يقوم محللو البيانات بجمع البيانات وتخزينها والحفاظ عليها وتحليل النتائج.
3- أسئلة وأجوبة أثناء الحصول على البيانات
- يحدد علماء البيانات الأسئلة ويحددون أفضل طريقة للحصول على الإجابات.
- يتلقى محللو البيانات الأسئلة ويستخدمون تحليل البيانات لتقديم إجابات.
شرح الاختلافات الأساسية بين علم البيانات وتحليل البيانات
على مدى عقود حاول الخبراء تضييق مجال نشاط تخصص أو آخر لكنهم لم ينجحوا دائمًا ومع ذلك منذ عام (1996م) عندما بدأ استخدام مصطلح “علم البيانات” بفضل مقال كتبه غريغوري بياتسكي شابيرو، قطعت التعريفات شوطًا طويلاً وفي حين أنّ العديد من الأشخاص يستخدمون المفردان بالتبادل فإنّ 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، والتحليلات قائمة لتحقيق مجالات قابلة للتنفيذ يمكن تطبيقها على الفور بناءً على الاستعلامات الحالية.
تنتج الشركات الكبيرة أو المتوسطة أو الصغيرة كميات هائلة من البيانات التي غالبًا ما تصبح قديمة، ومع ذلك مع دمج علم البيانات وعملياته الوسيطة في المؤسسات التجارية، يتم تحويل البيانات التي تجمعها المؤسسات إلى استنتاجات عملية المنحى تُستخدم لحل مشاكل الأعمال، وصياغة استراتيجيات الأعمال وفهم الموظفين والأطراف الأخرى المشاركة في الأعمال من بين أمور أخرى.
1. التطبيق
يمكن استخدام علم البيانات لإجراء أنشطة مثل مناظرة البيانات والنمذجة الإحصائية والبرمجة، ومن ناحية أخرى يمكن استخدام تحليلات البيانات لإدارة المخاطر وإعداد الميزانية والتنبؤ والتسويق والمبيعات وتطوير المنتجات وإدارة المشاريع.
2. التقنيات
يعد استخراج البيانات وتنقية البيانات وهندسة البيانات وفرز البيانات من الأنواع الشائعة لتقنيات علوم البيانات التي يتعهد بها علماء البيانات لتسهيل جمع البيانات، وفي الوقت نفسه يستخدم محللو البيانات تقنيات التحليل الوصفي والتشخيصي والتنبؤي والوصفي لتفسير البيانات.
على هذا الأساس هناك اختلاف رئيسي آخر بين المجالين وهو كيفية تطبيقهما في الصناعات المختلفة، حيث في الواقع كان لعلوم البيانات تأثير كبير على محركات البحث، التي تستخدم الخوارزميات لتقديم ردود أفضل على استفسارات المستخدمين وفي أقصر وقت ممكن، وبالمثل كان لعلماء البيانات تأثير كبير على تطوير أنظمة التوصية فيما يتعلق بالمحتوى المرئي في المقام الأول، كما هو الحال مع (Netflix) أو شراء مواقع مثل (Amazon).
