يتم تحديد علم البيانات على أنّه نطاق متنوع الفئات يعتمد الأساليب والعمليات والخوارزميات والأنظمة للوصول إلى المعرفة والأراء من البيانات، ولقد ظهر بفضل تقارب مجموعة واسعة من العوامل الأفكار الجديدة بين الإحصائيين الأكاديميين، وانتشار علوم الكمبيوتر في مختلف المجالات والسياق الاقتصادي الملائم.
تاريخ ظهور علم البيانات
إنّ الإحصاءات واعتماد النماذج الإحصائية متجذرة بعمق في مجال علم البيانات، حيث بدأت علوم البيانات بالإحصاءات، وتطورت لتشمل مفاهيم أو ممارسات مثل: الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وإنترنت الأشياء ومع توفر المزيد والمزيد من البيانات، عن طريق سلوكيات واتجاهات التسوق المسجلة قامت الشركات بجمعها وتخزينها بكميات أكبر من أي وقت مضى.
مع نمو الإنترنت وإنترنت الأشياء والنمو الهائل لأحجام البيانات المتاحة للشركات، كان هناك فيضان من المعلومات الجديدة أو البيانات الضخمة، بمجرد أن تم فتح الأبواب من قبل الشركات التي تسعى إلى زيادة الأرباح ودفع عملية صنع القرار بشكل أفضل، بدأ استخدام البيانات الضخمة يطبق في مجالات أخرى مثل: الطب والهندسة والعلوم الاجتماعية.
عالم البيانات الوظيفي على عكس الإحصائي العام لديه فهم جيد لهندسة البرمجيات ويفهم لغات البرمجة المتنوعة ويحدد عالم البيانات المشكلة، ويعين المصادر الرئيسية للمعلومات ويصمم إطارًا لجمع البيانات المطلوبة وفحصها وعادةً ما يكون البرنامج مسؤولاً عن الوصول على البيانات ومعالجتها ونمذجتها.
كما يستخدمون مبادئ علم البيانات وجميع المجالات الفرعية والممارسات ذات الصلة المتضمنة في علوم البيانات لاكتساب نظرة أعمق على أصول البيانات قيد المراجعة، وهناك العديد من التواريخ والجداول الزمنية المختلفة التي يمكن استخدامها لتتبع النمو البطيء لعلوم البيانات وتأثيرها الحالي على صناعة إدارة البيانات.
تمنح القدرة على جمع ومعالجة وتحليل وعرض البيانات والمعلومات في “الوقت المطلوب” فرصة غير مسبوقة لإجراء شكل جديد من اكتشاف المعرفة، ولمعالجة هذا الكم الهائل من البيانات يحتاج علماء البيانات إلى أداء مرتفع أيضًا لمجموعة كبيرة من التقنيات لتسريع المهام ومعالجة البيانات في غضون ثوانٍ، والتقنيات مثل: الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم المناسب متاح في الوقت الحاضر لعلماء البيانات بفضل المنصات القوية المتاحة.
تاريخ موجز لعلوم البيانات
- في عام (1962م)، كتب “جون دبليو توكي” في كتابه “مستقبل تحليل البيانات” أول معلم في تاريخ علم البيانات معترف به عالميًا لعالم الرياضيات الأمريكي اللامع “جون توكي”، إنّ تأثير “جون توكي” من الناحية الإحصائية هائل لكن أشهر البيانات المنسوبة إليه تتعلق بعلوم الكمبيوتر، وفي الواقع تجدر الإشارة إلى أنّه كان أول من أدخل مصطلح “بت” باعتباره انكماشًا لـ “رقم ثنائي”.
- في عام (1974) نشر “بيتر ناور” مسحًا موجزًا لأساليب الكمبيوتر والذي فحص طرق معالجة البيانات عبر مجموعة متنوعة من التطبيقات وأصبح مصطلح “علم البيانات” أكثر وضوحًا، حيث وضع تعريفه الخاص عليه: “علم التعامل مع البيانات بمجرد إنشائها، في حين يتم تفويض علاقة البيانات بما تمثله إلى مجالات وعلوم أخرى. “
- في عام (1977م)، تم تأسيس الرابطة الدولية للحوسبة الإحصائية (IASC).
- في عام (1989م)، نظم “جريجوري بياتسكي شابيرو” ورأس ورشة العمل الأولى لاكتشاف المعرفة في قواعد البيانات (KDD).
- في عام (1994م)، نشرت “بيزنس ويك” قصة غلاف عن “تسويق قواعد البيانات”.
- في عام (1996م)، بمناسبة مؤتمر الاتحاد الدولي لجمعيات التصنيف (IFCS) ولأول مرة تم تضمين مصطلح “علم البيانات” في عنوان المؤتمر “علم البيانات والتصنيف والأساليب ذات الصلة”، وفي نفس العام نشر “أسامة فياض” و”غريغوري بياتيتسكي شابيرو” و”بادرايك سميث” مصطلح “التنقيب عن البيانات إلى اكتشاف المعرفة في قواعد البيانات”.
- في عام (1997م)، خلال محاضرته الافتتاحية بصفته رئيس (H.C Carver) في الإحصاء بجامعة ميشيغان، دعا (جيف وو) إلى إعادة تسمية الإحصاء بـ “علم البيانات” وإعادة تسمية الإحصائيين “بعلماء البيانات”.
- في التسعينيات وأوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين، تطور علم البيانات بالتأكيد كمجال معترف به ومتخصص في التسعينيات وأوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين، وبدأت العديد من المنشورات الأكاديمية لعلوم البيانات في الانتشار واستمر المؤيدون مثل (Jeff Wu) و(William S) وفي الواقع من المعروف أنّ (William S Cleveland) قد أحدث مفهوم علم البيانات الحديث.
- منذ بداية القرن الحادي والعشرين توسعت مخزونات البيانات بشكل كبير ويرجع الفضل في ذلك إلى حد كبير إلى التطورات في المعالجة والتخزين التي تتسم بالكفاءة والفعالية، من حيث التكلفة على نطاق واسع.
ملاحظة:“IFCS” هي اختصار لـ “Indian Financial System Code”.
ملاحظة:“KDD” هي اختصار لـ “Knowledge Discovery in Database”.
ملاحظة: “IASC” هي اختصار لـ “International Association for Statistical Computing”.
كيف تطور علم البيانات
يستمر علم البيانات في التطور كنظام يستخدم علوم الكمبيوتر والمنهجية الإحصائية لعمل تنبؤات مفيدة واكتساب رؤى في نطاق واسع من مجالات، بينما يتم استخدام (Data Science) في مجالات مثل: علم الفلك والطب ويتم استخدامه أيضًا في الأعمال التجارية للقدرة على اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً.
في الثلاثين عامًا الماضية نما (Data Science) بهدوء ليشمل الشركات والمؤسسات في جميع أنحاء العالم ويتم استخدامه الآن من قبل الحكومات وعلماء الوراثة والمهندسين وحتى علماء الفلك، وأثناء تطورها لم يكن استخدام (Data Science) للبيانات الضخمة مجرد تمديد للبيانات، ولكنّه شمل التحول إلى أنظمة جديدة لمعالجة البيانات وطرق دراسة البيانات وتحليلها.
أصبح علم البيانات جزءًا مهمًا من الأعمال التجارية والبحث الأكاديمي، ومن الناحية الفنية يشمل ذلك الترجمة الآلية والروبوتات والتعرف على الكلام والاقتصاد الرقمي ومحركات البحث، ومن حيث مجالات البحث توسعت علوم البيانات لتشمل العلوم البيولوجية والرعاية الصحية والمعلوماتية الطبية، وكذلك العلوم الإنسانية والعلوم الاجتماعية ويؤثر علم البيانات على الاقتصاد والحكومات والأعمال والتمويل.
كانت إحدى النتائج المثيرة للفضول وربما السلبية لثورة علوم البيانات هي التحول التدريجي لكتابة المزيد والمزيد من البرامج المتحفظة، وتم اكتشاف أنّه يمكن لعلماء البيانات وضع الكثير من الوقت والطاقة في تطوير خوارزميات معقدة بشكل غير ضروري عندما تعمل الأبسط منها بشكل أكثر فعالية، ونتيجةً لذلك فإنّ التغييرات الدراماتيكية “المبتكرة” تحدث بشكل أقل وأقل.
يعتقد العديد من علماء البيانات الآن أنّ المراجعات الشاملة تنطوي على مخاطرة كبيرة وبدلاً من ذلك يحاولون تقسيم الأفكار إلى أجزاء أصغر، كما يتم اختبار كل جزء ثم يتم نقله بحذر إلى تدفق البيانات وبينما تكون البرمجة الأكثر تحفظًا أسرع وأكثر كفاءة، فإنّها تقلل أيضًا من التجريب وتحد من التفكير والاكتشافات الجديدة.
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.
