يتطور عدد متزايد باستمرار من حالات الاستخدام لعلوم البيانات في معظم الشركات من كل قطاع تقريبًا، من الشركات الصغيرة إلى الصناعات الكبيرة، يرتفع عدد علماء البيانات باستمرار ومعهم يرتفع حجم وتعقيد فرق علوم البيانات، وفي الوقت نفسه يُذكر أن عددًا قليلاً فقط (22%) من مشاريع علوم البيانات تظهر عائدات عالية وأنّ مشاريع البيانات الضخمة تفشل بأعداد كبيرة (60% إلى 85%).
ما هي مراحل عملية علم البيانات
من خلال الجمع بين البيانات والعلوم الحاسوبية والتكنولوجيا مع المعرفة التجارية الموجهة نحو المستهلك تدور وظائف ومهام عالم البيانات حول القيادة وإنتاج رؤى عالية القيمة لصانعي القرار في الأعمال التجارية.
1. مرحلة تحسين المنتجات
يقدم عالم البيانات رؤى لتحسين المنتجات واستراتيجيات الشركة، وقد يكون هذا لاستراتيجية عالية المستوى أو تحليل تكتيكي عملي أكثر فيما يتعلق بأداء منتج معين، المهارات التالية مطلوبة لأداء هذه الوظيفة:
أولاً: التحليل الاستكشافي
باستخدام النصوص البرمجية ولغة البرمجة (SQL)، يستكشف عالم البيانات ويلخص مجموعات البيانات للإجابة على الأسئلة الرئيسية حول المنتج، مثل: ما هو السلوك الفريد المهم لتتبع صحة المنتج وهل يمكن تحديد العوامل المرتبطة به هذا السلوك؟
ثانيًا: ذكاء الأعمال
لا يقتصر علماء البيانات دائمًا على تقديم رؤية خاصة بالبيانات، ويمكن أيضًا أن يُطلب منهم تقديم المشورة بشأن الكيفية التي يجب أن يتفاعل بها النشاط التجاري مع البيانات، ويتحول دورهم إلى المزيد من وظيفة ذكاء الأعمال والتي ستتطلب بعد ذلك مزيدًا من التعاون مع العمليات.
2. مرحلة استخدام البيانات كمنتج
في هذه الوظيفة يستخدم عالم البيانات البيانات لتحسين منتجات الأعمال التي تواجه العملاء، وكذلك استخدام التعلم الآلي لصنع منتجات البيانات التي تدعم المساعي التي تواجه العملاء، وتتضمن بعض المهارات الأساسية لتنفيذ هذه المهام ما يلي:
- المعرفة العملية حول كيفية دمج قدرة التعلم الآلي على تطبيق الخوارزميات على فئات كبيرة من البيانات من مصادر البيانات البديلة مثل: النصوص والصور والفيديو والتعلم منها، والتنبؤ بالاتجاهات ستمنح علماء البيانات مزيد من البصيرة من خلال النمذجة التنبؤية
- النماذج الأولية؛ بحيث يجب أن يكون علماء البيانات قادرين على تصميم منتجات برمجيات التعلم الآلي ووضع نماذج أولية لها قبل بدء “البث المباشر”، ومن خلال إنشاء الحد الأدنى من المنتجات القابلة للتطبيق يمكنهم تقييم ما إذا كان يجب على الشركة تخصيص الموارد لبناء نظام كامل.
- هندسة البرمجيات؛ حيث عندما يتعلق الأمر بتنفيذ شيء من شأنه أن يؤثر على المؤسسة فإنّهم يحتاجون إلى عملية موثوقة وقابلة للتكرار، هناك حاجة إلى نهج منظم جيدًا ومع الحفاظ على المرونة لتبسيط إنتاج أحد الأصول من التطوير، من خلال مراحل الاختبار وعملية التدريج ثم إلى الإنتاج.
- عادةً ما يتضمن أشخاصًا من العديد من الأدوار متعددة الوظائف، ويسمح فهم لغات برمجة النظام لعالم البيانات ببناء وإصدار منتجات بيانات قابلة للتكيف ويمكن نشرها في بيئات مختلفة، وباستخدام أفضل الممارسات في هندسة البرمجيات، سيضمن عالم البيانات أن برمجة البرامج المستخدمة لمنتجات البيانات قوية وموثوقة ويمكن صيانتها.
3. مرحلة بناء البيانات كجزء من العمليات
- في هذه الوظيفة يكون عالم البيانات عادةً عضوًا في فريق هندسي وهدفه هو بناء منتجات بيانات لا تواجه العملاء ضرورية لإدارة الأعمال، وقد تتطلب هذه الوظيفة المهارات التالية:
- التعليم على الانترنت؛ تعني طبيعة متطلبات النظام في الوقت الفعلي أن التعلم الجماعي القياسي غير قابل للتطبيق، ويجب استخدام طرق عبر الإنترنت لتحديث النماذج.
- سيحتاج عالم البيانات الذي يتم استخدامه في (DevOps) إلى معرفة كيفية إنشاء وصيانة منتجات البيانات التي تعمل عليها وظائف الأعمال.
- الاتصالات؛ وسيحتاج عالم البيانات إلى مهارات اتصال قوية لشرح الاستراتيجية والدافع لخطة المشروع مع أصحاب الأعمال.
4. مرحلة استخدام علم البيانات للعمليات
في هذا الدور، يُطلب من علماء البيانات استخدام تحليل السبب الجذري لتحديد انهيار أداء النظام، وسيساعد بناء النموذج في اكتساب نظرة ثاقبة حول كيفية تأثير العوامل المختلفة الداخلية والخارجية على الأنظمة، فيما يلي المهارات المطلوبة لهذه الوظيفة:
أولاً: فهم النظام
إنّ الفهم الشامل للأنظمة والبنية التحتية المستخدمة في بناء المنتجات سيسهل التعرف على كيفية تأثير العوامل المختلفة على المقاييس التشغيلية.
ثانياً: التنبؤ
لكي يتمكن عالم البيانات من تحديد الحالات المختلفة في البيانات؛ فإنّ معرفة كيفية إنشاء خط أساس معياري للبيانات ثم التنبؤ بسلوك البيانات المتوقع هو مطلب أساسي.
ثالثاً: التنبيه
في هذا الدور قد يُطلب من عالم البيانات التأكد عندما يكون من الضروري التواصل مع فرق أخرى بشأن سلوك النظام غير المعتاد.
كيفية أتمتة مهام علوم البيانات
تتم أتمتة مهام علوم البيانات من خلال واجهة مستخدم تحت نظام أساسي موحد، حيث يشتمل النظام على خادم منصة علم البيانات، مجموعة أجهزة العميل وخادم إنتاج وجامع بيانات ومخزن بيانات مرتبط، ويمثل إشارة إلى العنصر الذي له هذا الرقم المرجعي المحدد.
قد يتم تكوين مكونات خادم النظام الأساسي لعلوم البيانات لتنفيذ وحدة علوم البيانات، حيث في بعض عمليات التنفيذ يوفر خادم النظام الأساسي لعلوم البيانات خدمات لعملاء تحليل البيانات، من خلال توفير واجهات مستخدم بديهية لأتمتة مهام علوم البيانات ضمن نظام أساسي لعلوم البيانات قابل للتوسيع وموحد، كما يقوم خادم النظام الأساسي لعلوم البيانات بأتمتة عمليات علم البيانات مثل: إنشاء النماذج وإدارة النماذج وإعداد البيانات وتوليد التقارير والتصورات وما إلى ذلك، من خلال واجهات المستخدم التي تتغير ديناميكيًا بناءً على سياق العملية.
في بعض عمليات التنفيذ قد يكون خادم النظام الأساسي لعلوم البيانات خادم ويب يرتبط مع واحد أو أكثر من أجهزة العميل كالتفاوض على بروتوكول اتصال، وقد يقوم بإعداد البيانات أو المعلومات مثل: النماذج والويب الصفحات والجداول والمؤامرات والتصورات وما إلى ذلك، التي يتم تبادلها مع جهاز عميل واحد أو أكثر.
أتمتة مهام علوم البيانات باستخدام الخوادم
قد ينشئ خادم النظام الأساسي لعلوم البيانات واجهة مستخدم لإرسال مجموعة من البيانات للمعالجة ثم إعادة واجهة المستخدم إلى عرض نتائج اختيار طريقة التعلم الآلي، وتحسين المعلمات كما هو مطبق على البيانات المقدمة، أو بدلاً من ذلك قد يقوم خادم النظام الأساسي لعلوم البيانات بتنفيذ واجهة برمجة التطبيقات الخاصة به لنقل التعليمات والبيانات والنتائج والمعلومات الأخرى بين خادم النظام الأساسي لعلوم البيانات، والتطبيق المثبت أو المنفذ بطريقة أخرى على جهاز العميل.
كما أنّ خادم النظام الأساسي لعلوم البيانات، يجب أن يكون مفهومًا أنه قد يكون هناك عدد من خوادم منصة علوم البيانات أو مجموعة الخوادم والتي قد تكون متوازنة التحميل، وبالنسبة لخادم الإنتاج يكون هناك عدد من خوادم الإنتاج أو مجموعة الخوادم والتي قد تكون متوازنة التحميل.
أمّا جامع البيانات هو خادم أو خدمة تجمع البيانات أو التحليل من خوادم أخرى مقترنة بالشبكة، وقد يكون مجمع البيانات خادمًا أول أو خادمًا خارجيًا والذي يستخرج البيانات أو يستقبل ويسترجع البيانات من خوادم أخرى، وقد يقوم جامع البيانات بجمع بيانات المستخدم أو بيانات العنصر أو بيانات تفاعل عنصر المستخدم من خوادم أخرى ثم توفيرها أو إجراء تحليل عليها كخدمة.
