مجال علم البيانات وتحليلها وأهم التطبيقات

مجال علم البيانات هو مجال واسع متعدد التخصصات يهدف إلى فهم البيانات الأولية. علم البيانات: التعريف ومجالات التطبيق والحدود الحالية ، اكتشف كل ما تحتاج لمعرفته حول هذا المجال المعقد الذي أصبح قضية ذات أولوية في الشركات في جميع الصناعات.

ما هو علم البيانات؟

لتعريف علم البيانات بأبسط طريقة ، يتعلق الأمر باستخراج رؤى قابلة للتنفيذ من البيانات الأولية. يهدف هذا المجال متعدد التخصصات إلى تحديد الاتجاهات والأنماط والصلات والارتباطات في مجموعات البيانات الكبيرة.

يشمل علم البيانات مجموعة واسعة من الأدوات والتقنيات مثل برمجة الكمبيوتر أو التحليل التنبئي أو الرياضيات أو الإحصاء أو الذكاء الاصطناعي. الآن ، يتضمن علم البيانات أيضًا خوارزميات التعلم الآلي.

تدعي كل شركة تقريبًا هذه الأيام أنها تمارس علم البيانات بشكل أو بآخر. ومع ذلك ، قد تختلف الأساليب والأساليب المستخدمة من منظمة إلى أخرى.

لذلك يصبح تقديم تعريف دقيق لعلوم البيانات أمرًا معقدًا للغاية. خاصة وأن التقنيات الجديدة تظهر باستمرار وتحول هذا المجال باستمرار. لذا ، لتعريف علم البيانات ، فإن أفضل سؤال يجب طرحه هو "لماذا؟" ".

إذا كان مجال علم البيانات يشهد ارتفاعًا نيزكيًا في جميع قطاعات النشاط ، فذلك لأن البشرية تولد المزيد والمزيد من البيانات. بين عامي 2011 و 2013 ، في غضون عامين فقط ، تضاعف الحجم العالمي للبيانات بمقدار 9 مرات.

كيف نفسر هذه الظاهرة؟ العديد من التقنيات الناشئة تولد البيانات. هذه هي حالة الكائنات المتصلة أو الشبكات الاجتماعية أو الهواتف الذكية أو محركات البحث على الويب.

ومع ذلك ، فإن كل هذه البيانات توفر فرصًا لا تصدق للشركات في جميع الصناعات أو المؤسسات البحثية أو القطاع العام. هذا هو السبب في أن البيانات غالبًا ما يشار إليها باسم "نفط القرن الحادي والعشرين".

كيف يعمل علم البيانات؟

يغطي مجال علم البيانات مجموعة واسعة من التخصصات ومجالات الخبرة. ومع ذلك ، يظل الغرض منه هو فهم البيانات الأولية.

لتحقيق ذلك ، يجب أن يتمتع علماء البيانات بمهارات في هندسة البيانات والرياضيات والإحصاء وعلوم الكمبيوتر وتصور البيانات. ستمكنهم هذه المهارات من التدقيق في مجموعات كبيرة من البيانات الخام لاستخراج المعلومات الأكثر صلة وإيصالها إلى صانعي القرار في مؤسساتهم.

يستغل علماء البيانات أيضًا الذكاء الاصطناعي ، وبالتحديد التعلم الآلي والتعلم العميق. تُستخدم هذه التقنيات لإنشاء نماذج وإجراء تنبؤات باستخدام الخوارزميات والتقنيات المختلفة.

بشكل عام ، ينقسم مجال علم البيانات إلى خمس خطوات. تتطلب كل خطوة من هذه الخطوات تقنيات وأدوات ومهارات مختلفة.

في البداية ، يجب جمع البيانات واستخراجها من مصادر مختلفة.

ثم يتعلق الأمر بتخزينها في مستودع بيانات وتنظيفها وتحويلها بحيث يمكن تحليلها. الخطوة التالية هي معالجة البيانات ، من خلال التنقيب في البيانات (التنقيب في البيانات) ، أو التجميع ، أو التصنيف ، أو النمذجة.

ثم يتم تحليل البيانات باستخدام تقنيات مثل التحليل التنبئي أو الانحدار أو التنقيب عن النص. أخيرًا ، تتمثل الخطوة الأخيرة في توصيل المعلومات التي تم الحصول عليها من خلال إعداد التقارير أو لوحة القيادة أو تصور البيانات.

تطبيقات علم البيانات

تتعدد حالات استخدام علوم البيانات بقدر تنوعها. تُستخدم هذه التكنولوجيا للمساعدة في اتخاذ القرار في الأعمال ، ولكنها تسمح أيضًا بأتمتة مهام معينة.

يتم استخدامه لأغراض الكشف عن الشذوذ أو الاحتيال. يسمح علم البيانات أيضًا بالتصنيف ، على سبيل المثال لفرز رسائل البريد الإلكتروني تلقائيًا في صندوق البريد الخاص بك.

كما يسمح بالتنبؤ ، على سبيل المثال للمبيعات أو الدخل. باستخدامه ، من الممكن اكتشاف الاتجاهات أو "الأنماط" في مجموعات البيانات.

علم البيانات مخفي أيضًا وراء تقنيات التعرف على الوجه أو الصوت أو النص. كما أنه يغذي محركات التوصية القادرة على اقتراح منتجات أو محتوى بناءً على تفضيلاتك.

من قطاع أعمال إلى آخر ، يتم استغلال علوم البيانات بطرق مختلفة. في مجال الصحة ، تتيح البيانات الآن فهم الأمراض بشكل أفضل ، واستخدام الطب الوقائي ، وابتكار علاجات جديدة أو تسريع التشخيص.

في مجال الخدمات اللوجستية ، يساعد علم البيانات Data Science على تحسين المسارات والعمليات الداخلية في الوقت الفعلي من خلال مراعاة عوامل مثل الطقس أو حركة المرور. في مجال التمويل ، يجعل من الممكن أتمتة معالجة بيانات اتفاقية الائتمان باستخدام البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لمعالجة اللغة الطبيعية أو للكشف عن الاحتيال باستخدام التعلم الآلي.

تستخدمه شركات البيع بالتجزئة لاستهداف الإعلانات والتسويق المخصص. يتم استخدام محركات التوصية ، استنادًا إلى تحليل تفضيلات المستهلك ، بواسطة جوجل لمحرك بحث الويب الخاص بها ، ومن خلال منصات البث مثل Netflix أو Spotify ، ومن قبل شركات التجارة الإلكترونية مثل Amazon.

تتجه شركات الأمن السيبراني إلى الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات للكشف عن برامج ضارة جديدة كل يوم. حتى السيارات ذاتية القيادة تعتمد على علم البيانات والتحليلات التنبؤية لضبط سرعتها ، وتجنب العوائق والتغييرات الخطيرة في الممرات ، أو اختيار المسار الأسرع.

الهدف من علم البيانات هو استغلال هذه البيانات ، لمنحها معنى. يهدف هذا التخصص إلى تصفح "بحيرات البيانات" الشاسعة بحثًا عن الاتصالات والاتجاهات ونقاط الاهتمام.

بناءً على هذه الاكتشافات ، من الممكن إنشاء منتجات وخدمات مبتكرة جديدة ، لحل المشكلات الملموسة ، وتحسين أدائها بشكل لم يسبق له مثيل. يسمح علم البيانات باتخاذ القرارات بناءً على البيانات ، بدلاً من الحدس البسيط. وبالتالي ، فإنه يُحدث ثورة في حياتنا اليومية ويسمح لنا بالانفتاح على آفاق جديدة. باختصار ، سيمثل علم البيانات علمًا أساسيًا للعالم غدًا!

علم البيانات والتخصصات الأخرى

لقد ناقشنا إلى الآن مجال علم البيانات وتطبيقاته وطريقة عمله. الآن دعنا نرى كيف يقارن علم البيانات مع التخصصات الأخرى.

علم البيانات وتحليلات البيانات

يتمثل الاختلاف الرئيسي بين علم البيانات وتحليلات البيانات في كيفية استخدام البيانات الأولية.

يقوم محللو البيانات بفحص مجموعات كبيرة من البيانات لتحديد الاتجاهات وتطوير المخططات وإنشاء العروض التقديمية المرئية. بالمقارنة ، علماء البيانات مسؤولون عن تصور البيانات وتصميم البيانات وتطوير عمليات جديدة للنمذجة وإنتاج البيانات. يركز محللو البيانات عادةً على البيانات التاريخية ، بينما ينظر علماء البيانات إلى البيانات المنظمة وغير المنظمة.

يحتاج محللو البيانات إلى إظهار المعرفة بالإحصاءات الوسيطة وإظهار مهارات حل المشكلات.

علم البيانات والتعلم الآلي

يركز علم البيانات على استخراج المعنى من مجموعات البيانات ، ويركز التعلم الآلي على أدوات وتقنيات بناء النماذج التي يمكنها التعلم بمفردها من خلال البيانات.

ينشئ عالم البيانات منهجية البحث والنظرية وراء الخوارزميات التي يستخدمها مهندس التعلم الآلي لبناء النماذج.

علم البيانات والذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي (AI) هو مجال متخصص في علم البيانات ، وهو مجال أوسع. الذكاء الاصطناعي عبارة عن مجموعة من خوارزميات الكمبيوتر المعقدة التي تحاكي الذكاء البشري.

يتمثل الاختلاف بين علم البيانات والذكاء الاصطناعي في أن علم البيانات يتضمن تحليل المعالجة المسبقة والتنبؤ والتصور. من ناحية أخرى ، فإن الذكاء الاصطناعي هو النموذج التنبئي القادر على التنبؤ بالأحداث.

علوم البيانات وهندسة البيانات

يتمثل الاختلاف الرئيسي بين علم البيانات وهندسة البيانات في أن مهندسي البيانات مسؤولون عن بناء وصيانة الأنظمة والهياكل التي تخزن البيانات وتسترجعها وتنظمها.

ثم يقوم علماء البيانات بتحليل هذه البيانات للتنبؤ بالاتجاهات وتقديم رؤى تجارية قيمة.

ما هي المسؤوليات الرئيسية لعالم البيانات؟

يهدف عالم البيانات ، المرتبط بشكل عام بقسم نظم المعلومات (DSI) لشركة ما ، إلى تحليل واستغلال جميع بيانات العملاء أو العملاء المحتملين أو حتى الموظفين الذين تستردهم الشركة عبر قنوات مختلفة. الهدف هو إنشاء نماذج تنبؤية والمساعدة في اتخاذ القرار من خلال بناء الخوارزميات.

إذا كان لدى محلل البيانات أيضًا مهمة استغلال البيانات وتفسيرها ، فإن عالم البيانات لديه رؤية أكثر شمولية. إنه مسؤول عن ترجمة مشاكل العمل إلى مشاكل رياضية وإحصائية ، من أجل تقديم تقارير لتوجيه عملية اتخاذ القرارات الإدارية وتحسين الأداء واستراتيجيات التسويق. وغالبًا ما يُطلب منه التفاعل مع فرق العمل. مثل التسويق أو التمويل أو حتى موظفي المبيعات ). عمله له تأثير مباشر على تحسين الأعمال العامة للشركة.

تتنوع مهام عالم البيانات:

• تحديد أدوات التحليل ؛
• تعريف حلول تخزين البيانات ؛
• جمع وتحليل البيانات ذات الصلة للشركة ؛
• بناء الخوارزميات لتحسين نتائج البحث والاستهداف ؛
• تطوير نماذج التنبؤ لتوقع التغيرات في البيانات والاتجاهات ؛
• إنشاء لوحات معلومات مُكيَّفة من أجل جعل النتائج قابلة للقراءة وقابلة للاستخدام من قبل جميع المهن ؛
• مراقبة التكنولوجيا (جمع البيانات ، منصات المعالجة ، التجريب).

على الرغم من أنها مهنة حديثة ، إلا أننا نجد علماء البيانات في العديد من قطاعات النشاط: المالية ، وتكنولوجيا المعلومات ، والتأمين ، والتجارة الإلكترونية ، أو حتى التوزيع الشامل.

الأسئلة الشائعة