ما المقصود بعِلم البيانات؟

يُعد عِلم البيانات مهمًا لأنه يجمع بين الأدوات والأساليب والتكنولوجيا للوصول إلى معلومات ذات مغزى من خلال البيانات. وتتوفر البيانات بوفرة كبيرة لدى المنظمات الحديثة، وتنتشر الأجهزة التي يمكنها جمع المعلومات وتخزينها تلقائيًا. تجمع الأنظمة وبوابات الدفع عبر الإنترنت كمًا أكبر من البيانات في مجالات التجارة الإلكترونية والطب والمال وكل أوجه الحياة البشرية الأخرى. تتوفر لدينا بيانات من النصوص والأصوات ومقاطع الفيديو والصور بكميات هائلة.  

لقد أصبحت معالجة البيانات أسرع وأكثر كفاءة بفضل الابتكارات القائمة على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. وكان الطلب على هذه الصناعة الشرارة التي شكلت منظومة من الدورات التدريبية والشهادات والمناصب الوظيفية ضمن مجال عِلم البيانات. ولأن مجموعة المهارات والخبرات متعددة الوظائف مطلوبة، فمن المتوقع بشدة أن يشهد عِلم البيانات نموًا خلال العقود القادمة.

يغير عِلم البيانات طريقة عمل الشركات تغييرًا جذريًا. فإن الكثير من الأعمال، بغض النظر عن حجمها، بحاجة إلى إستراتيجية عِلم بيانات قوية لدفع النمو والحفاظ على الميزة التنافسية. وتشمل بعض الفوائد الأساسية ما يلي:

استكشاف الأنماط التحويلية المجهولة

يسمح عِلم البيانات للأعمال بكشف النقاب عن أنماط وعلاقات جديدة بإمكانها تحويل المنظمة بصورة جذرية. ويمكنه الكشف عن تغييرات منخفضة التكلفة لإدارة الموارد، وذلك من أجل تحقيق أعظم تأثير في هوامش الربح. فمثلاً، استخدمت شركة تجارة إلكترونية عِلم البيانات ومن ثم اكتشفت أن الكثير من استفسارات العملاء يتم إنشاؤها بعد ساعات العمل. وكشفت التحقيقات أن العملاء على الأرجح سوف يتمموا عملية الشراء إذا تلقوا ردًا عاجلاً بدلاً من الرد عليهم في يوم العمل التالي. ومن خلال تطبيق خدمة عملاء تعمل على مدار الساعة في جميع أيام الأسبوع، شهدت الشركة زيادة في إيراداتها قدرها 30%.

ابتكار المنتجات والحلول الجديدة

يمكن أن يكشف عِلم البيانات عن ثغرات ومشكلات لم يكن من الممكن الكشف عنها بطريقة أخرى. وما يدفع عجلة الابتكار في العمليات الداخلية والحلول الخارجية هو الرؤى الأكبر بشأن قرارات الشراء وملاحظات العملاء والعمليات التجارية. فمثلاً، قام فريق معني بأحد حلول الدفع عبر الإنترنت بجمع تعليقات العملاء حول الشركة على الوسائط الاجتماعية وتحليلها. وكشف هذا التحليل أن العملاء ينسون كلمات السر في أثناء فترات ذروة الشراء وهم غير راضين عن النظام الحالي لاستعادة كلمة السر الحالية. ومن ثم، تستطيع الشركة ابتكار حل أفضل لزيادة رضا العملاء بشكل بالغ.

التحسين في الوقت الفعلي

يصعب جدًا على الأعمال، لا سيما المؤسسات كبيرة النطاق، الاستجابة إلى الظروف المتغيرة في الوقت الفعلي. ويمكن أن يسبب ذلك خسائر أو انقطاعات بالغة في النشاط التجاري. ويستطيع عِلم البيانات أن يساعد الشركات في التنبؤ بالتغيير والتفاعل بطريقة مثالية لقاء الظروف المختلفة. فمثلاً، استخدمت شركة شحن قائمة على الشاحنات عِلم البيانات من أجل الحد من وقت التعطل عندما تتعطل الشاحنات. وتعرفت الشركة على أنماط المسارات ودوام العمل التي تؤدي إلى فترات تعطل أقصر في المدة وعدلت على جداول الشاحنات. وجهزت أيضًا مخزونًا من قطع الغيار الشائعة التي تحتاج إلى استبدالها بشكل متكرر بحيث يمكن إصلاح الشاحنات بصورة أسرع.  

يستخدم متخصصو عِلم البيانات أنظمة حوسبة لتنفيذ عملية عِلم البيانات. أفضل التقنيات التي يستخدمها علماء البيانات هي:

التصنيف

التصنيف هو فرز البيانات إلى مجموعات أو فئات محددة. وتُدرَّب الحواسيب للتعرف على البيانات وفرزها. وتُستخدم مجموعات بيانات معلومة لبناء لوغاريتمات القرار في جهاز حاسوب يعالج البيانات ويصنفها بسرعة. على سبيل المثال:  

• صنِّف المنتجات إلى شائع أو غير شائع.  
• صنِّف طلبات التأمين إلى عالي المخاطر أو منخفض المخاطر.  
• صنِّف تعليقات الوسائط الاجتماعية إلى إيجابية أو سلبية أو حيادية.

يستخدم متخصصو عِلم البيانات أنظمة حوسبة لتنفيذ عملية عِلم البيانات. 

الانحدار

الانحدار هو أسلوب إيجاد علاقة بين نقطتي بيانات غير مرتبطتين على ما يبدو. وعادةً ما يُبنى نموذج للرابط على أساس معادلة رياضية، التي يتم تمثيلها في شكل مخطط أو منحنيات. عندما تكون قيمة نقطة بيانات واحدة معلومة، يُستخدم الانحدار للتنبؤ بنقطة البيانات الأخرى. على سبيل المثال:  

• معدل انتشار الأمراض المحمولة جوًا 
•  العلاقة بين رضا العملاء وعدد الموظفين  
• العلاقة بين عدد محطات الإطفاء وعدد الإصابات الناتجة عن وقوع حريق في مكان معين 

التجميع

التجميع هو أسلوب لتجميع البيانات وثيقة الصلة معًا للبحث عن الأنماط والقيم الشاذة. يختلف التجميع عن الفرز لأن البيانات يتعذر تصنيفها بشكل دقيق إلى فئات ثابتة. ولذلك، تُجمع البيانات إلى العلاقات الأكثر احتمالاً. ويمكن استكشاف أنماط وعلاقات جديدة باستخدام التجميع. على سبيل المثال: ·  

• جمَّع العملاء ذوي سلوك الشراء المماثل لتحسين خدمة العملاء.  
• جمَّع حركة مرور بيانات الشبكة للتعرف على أنماط الاستخدام اليومي واكتشاف الهجمات الشبكية بشكل أسرع.  
• جمَّع المقالات إلى فئات إخبارية مختلفة متعددة، واستخدم هذه المعلومات للعثور على المحتوى الإخباري المزيف.

المبدأ الأساسي وراء تقنيات عِلم البيانات

في حين أن التفاصيل تختلف، فإن المبادئ الأساسية وراء هذه التقنيات هي:

• تعليم الآلة كيفية فرز البيانات استنادًا إلى مجموعة بيانات معلومة. على سبيل المثال، تُقدم عينة من الكلمات الأساسية إلى الحاسوب مع قيمة الفرز الخاصة بها. كلمة "سعيد" تشير إلى إيجابي، بينما "أكره" تشير إلى سلبي.
• تقديم البيانات المجهولة إلى الآلة، والسماح للجهاز بفرز مجموعة البيانات بشكل مستقل.
•  السماح لحالات عدم الدقة في النتائج، والتعامل مع العامل الاحتمالي للنتيجة.

عِلم البيانات هو مصطلح جامع للأدوار والمجالات الأخرى ذات الصلة بالبيانات. دعنا نلقِ نظرة إلى بعض منها فيما يلي:

ما الفرق بين عِلم البيانات وتحليلات البيانات؟

في حين أن المصطلحين يمكن استخدامهما بالتبادل، فإن تحليلات البيانات تُعد مجموعة فرعية من عِلم البيانات. وعِلم البيانات عبارة عن مصطلح جامع لكل جوانب معالجة البيانات، بدءًا من الجمع مرورًا ببناء النماذج ووصولاً إلى الرؤى. من ناحية أخرى، تهتم تحليلات البيانات بشكل رئيس بالإحصاء والرياضيات والتحليل الإحصائي. وهي تركز على تحليل البيانات فحسب، في حين أن عِلم البيانات يرتبط بالصورة الأكبر المتعلقة بالبيانات التنظيمية. في معظم أماكن العمل، يعمل علماء البيانات ومحللو البيانات معًا صوب أهداف تجارية مشتركة. ويمكن أن يقضي محلل البيانات وقتًا أطول في عمل تحليلات روتينية من أجل تقديم تقارير دورية. أما عالِم البيانات، فقد يصمم الطريقة التي يتم بها تخزين البيانات ومعالجتها وتحليلها. بعبارة بسيطة، يفسر محلل البيانات الأحداث استنادًا إلى البيانات الحالية، بينما عالِم البيانات ينشئ أساليب وأدوات جديدة لمعالجة البيانات التي سيستخدمها المحللون.

ما الفرق بين عِلم البيانات وتحليلات الأعمال؟

في حين أن هناك تداخلاً بين عِلم البيانات وتحليلات الأعمال، فإن الفرق الرئيس هو استخدام التكنولوجيا في كل من المجالين. يستخدم علماء البيانات تكنولوجيا البيانات من كثب على نحو يفوق استخدامها من قِبل محللي الأعمال. ويمثل محللو الأعمال همزة الوصل بين الأعمال وتكنولوجيا المعلومات. فإنهم مَن يتولون تعريف حالات العمل أو جمع المعلومات من أصحاب المصلحة أو التحقق من صحة الحلول. ومن ناحية أخرى، يستخدم علماء البيانات التكنولوجيا للعمل على بيانات الأعمال. وربما يصممون برامج، ويطبقون تقنيات التعلم الآلي لبناء نماذج، ويطورون لوغاريتمات جديدة. لا يفهم علماء البيانات المشكلة فحسب، بل يمكنهم أيضًا إنشاء أداة توفر حلولاً لهذه المشكلة. وليس من الغريب أن تجد محللي الأعمال وعلماء البيانات يعملون في الفريق نفسه. يأخذ محللو الأعمال المخرجات من علماء البيانات، ويستخدمونها للوصول إلى تفسير بإمكان عموم القائمين على العمل التجاري فهمه.

ما الفرق بين عِلم البيانات وهندسة البيانات؟

يتولى مهندسو البيانات إنشاء وصيانة الأنظمة التي تسمح لعلماء البيانات بالوصول إلى البيانات وتفسيرها. ويعملون بشكل وثيق بالتكنولوجيا الأساسية أكثر من علماء البيانات. وينطوي دورهم الوظيفي - بوجه عام - على بناء نماذج بيانات وإنشاء مسارات بيانات والإشراف على عمليات الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL). ويمكن أيضًا لمهندس البيانات، حسب تجهيزات المنظمة وحجمها، أن يدير البنية الأساسية ذات الصلة، مثل منصات تخزين البيانات الضخمة وتدفقها ومعالجتها، مثل Simple Storage Service (Amazon S3). ويستخدم علماء البيانات تلك البيانات التي عالجها مهندسو البيانات، من أجل إنشاء نماذج تنبئية وتدريبها. وبعد ذلك، يمكن أن يسلم علماء البيانات النتائج إلى المحللين لدعم عملية صنع القرار.

ما الفرق بين عِلم البيانات والتعلم الآلي؟

التعلم الآلي هو عِلم تدريب الآلات على التحليل والتعلم من البيانات على غرار البشر. وهو واحد من الأساليب المستخدمة في مشروعات عِلم البيانات للحصول على رؤى مؤتمتة من البيانات. ويتخصص مهندسو التعلم الآلي في مهارات الحوسبة واللوغاريتمات والبرمجة الخاصة بأساليب التعلم الآلي. ومن الممكن أن يستخدم علماء البيانات أساليب التعلم الآلي باعتبارها أداة أو العمل بشكل وثيق مع مهندسي التعلم الآلي الآخرين من أجل معالجة البيانات.

ما الفرق بين عِلم البيانات والإحصاء؟ 

الإحصاء هو مجال قائم على الرياضيات يهدف إلى جمع البيانات الكمية وتفسيرها. وفي المقابل، عِلم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يستخدم الأساليب والعمليات والأنظمة العلمية لاستخراج المعرفة من البيانات بأشكال مختلفة. يستخدم علماء البيانات أساليب مشتقة من تخصصات عدة، بما في ذلك الإحصاء. ولكن، تختلف المجالات في عملياتها والمسائل التي تدرسها.  

يستطيع عالِم البيانات استخدام مجموعة متنوعة من التقنيات والأدوات والتكنولوجيات باعتبارها جزءًا من عملية عِلم البيانات. واستنادًا إلى المشكلة، يختار عالِم البيانات أفضل مجموعات مركبة من العناصر للحصول على نتائج أكثر دقة بصورة أسرع.

يختلف الدور الوظيفي والعمل اليومي لعالِم البيانات حسب حجم المنظمة ومتطلباتها. على الرغم من أنه يتبع عملية عِلم البيانات، فإن التفاصيل ربما تكون مختلفة. في الفرق الكبيرة المعنية بعِلم البيانات، يمكن أن يعمل عالِم البيانات مع غيره من المحللين والمهندسين وخبراء التعلم الآلي والإحصائيين لضمان اتباع عملية عِلم البيانات بشكل متكامل وتحقيق أهداف الأعمال. 

أما في الفرق الصغيرة، فقد يؤدي عالِم البيانات أكثر من دور. قد يؤدي عالِم البيانات أدوارًا وظيفية متعددة أو أدوارًا وظيفية متداخلة، ويعتمد ذلك على ما لديه من خبرة ومهارات وخلفية تعليمية. وفي هذه الحالة، ربما تتضمن مسؤولياته اليومية الهندسة والتحليل والتعلم الآلي إلى جانب منهجيات عِلم البيانات الأساسية. 

عادة ما تكون هناك ثلاث خطوات لتصبح عالم بيانات:

1. احصل على درجة البكالوريوس في تكنولوجيا المعلومات أو علوم الكمبيوتر أو الرياضيات أو الفيزياء أو أي مجال آخر ذي صلة.
2. احصل على درجة الماجستير في علوم البيانات أو مجال آخر ذي صلة.
3. اكتسب خبرة في مجال من اهتمامك