مرحبًا بك في مقالنا عن علم البيانات – Data science، حيث تتلاقى التحليلات الرائدة والتكنولوجيا لإنتاج رؤى قيمة تسهم في اتخاذ القرارات الاستراتيجية. إذا كنتم من رجال الأعمال الذين يبحثون عن طرق مبتكرة لتحسين أداء أعمالهم، فقد وصلتم إلى المكان الصحيح.
في هذا المقال، سنستعرض مفاهيم علم البيانات بشكل مبسط ونلقي نظرة على كيفية استخدامه في تحليل البيانات الكبيرة لاستخلاص الأنماط واتخاذ قرارات مستنيرة. سنتناول أمثلة عملية وتطبيقات على أرض الواقع لتوضيح كيف يمكن أن يلعب علم البيانات دورًا حيويًا في تحسين أداء الأعمال.
سواء كنتم تديرون شركة صغيرة أو مؤسسة كبيرة، ستجدون هنا إلهامًا وفهمًا عميقًا حول كيف يمكن لعلم البيانات أن يكون شريككم في رحلة الابتكار والنجاح. استعدوا لاستكشاف عالم يجمع بين الأفكار الرائدة والتكنولوجيا المتقدمة، حيث يكمن الفرص الغير محدودة.
جدول المحتويات
ما هو علم البيانات (Data science)؟
علم البيانات هو مجال أكاديمي يركز على تحليل كميات كبيرة من البيانات باستخدام التقنيات والمنهجيات المعاصرة من أجل اكتشاف الأنماط المخفية، واستخراج رؤى قيمة، وتوجيه عملية صنع القرار التجاري.
تعتمد عمليات علم البيانات على استخدام البرمجة والتقنيات المتقدمة مثل التعلم الآلي وتعلم الآلة، وذلك لتحليل البيانات والكشف عن الاتجاهات والأنماط.
يشمل نطاق علم البيانات مجموعة واسعة من المجالات مثل استخراج المعلومات، وتحليل البيانات الكبيرة، وتصور البيانات، وتحسين النماذج التنبؤية.
بعد أن اكتسبنا فهمًا لمفهوم علم البيانات، دعونا الآن نتعمق في نمط الحياة المرتبط بهذا المجال.
دورة حياة علوم البيانات
تتضمن دورة حياة علم البيانات أدوارًا وأدوات وعمليات مختلفة، مما يمكّن المحللين من استخلاص رؤى قابلة للتنفيذ. عادةً ما يمر مشروع علم البيانات بالمراحل التالية:
استيعاب البيانات
تبدأ دورة الحياة بالحصول على البيانات، بما في ذلك البيانات الأولية المنظمة وغير المنظمة من جميع المصادر ذات الصلة، باستخدام مجموعة متنوعة من المنهجيات. قد تشمل الأساليب المدخلات البشرية، والتجميع عبر الإنترنت، وتدفق البيانات الحية من أنظمة وأجهزة مختلفة.
تتضمن مصادر البيانات البيانات المنظمة، مثل بيانات العملاء، والبيانات غير المنظمة، بما في ذلك ملفات السجل والفيديو والصوت والصور وإنترنت الأشياء (IoT) ووسائل التواصل الاجتماعي ومصادر أخرى مماثلة.
تخزين البيانات ومعالجة البيانات
ونظرًا للتنوع في تنسيقات البيانات وبنيتها، يجب على الشركات اختيار حلول التخزين المناسبة التي تتوافق مع متطلبات البيانات المحددة. تقوم فرق إدارة البيانات بإنشاء بروتوكولات لتخزين البيانات وتنظيمها، والتي تعمل على تبسيط العمليات المتعلقة بالتحليلات والتعلم الآلي ونماذج التعلم العميق.
تشمل هذه المرحلة تطهير البيانات، وإزالة التكرارات، وتحويل البيانات إلى التنسيق المطلوب، ودمج البيانات عبر مهام ETL (الاستخراج والتحويل والتحميل) أو تقنيات تكامل البيانات الأخرى.
يعد إعداد البيانات أمرًا بالغ الأهمية لتحسين جودة البيانات قبل وضعها في مستودع البيانات أو بحيرة البيانات أو أي منشأة تخزين أخرى.
تحليل البيانات
يقوم علماء البيانات بتحليل البيانات الاستكشافية للتحقيق في التحيزات والاتجاهات والنطاقات وتوزيعات القيم في البيانات. يسهل تحقيق تحليل البيانات هذا صياغة الفرضيات لاختبار أ/ب. علاوة على ذلك، فهو يمكّن المحللين من تقييم أهمية البيانات لاستخدامها في مساعي النمذجة للتحليلات التنبؤية و/أو التعلم الآلي و/أو التعلم العميق.
قد تعتمد المؤسسات على دقة رؤى النموذج لاتخاذ قرارات العمل، مما يمكنها من تحقيق قابلية أكبر للتوسع.
التواصل
في نهاية المطاف، يتم نقل الأفكار عبر التقارير وتصورات البيانات الأخرى، مما يسهل فهم الحواس وآثارها التجارية لمحللي الأعمال وغيرهم من صناع القرار.
تحتوي لغات برمجة علوم البيانات مثل R أو Python على وحدات لإنشاء تمثيلات مرئية. وبدلاً من ذلك، قد يستخدم علماء البيانات أدوات تصورية متخصصة.
التطور التاريخي لمجال علم البيانات
في عام 1962، ناقش جون توكي الجمع بين الإحصاء وأجهزة الكمبيوتر لتوفير نتائج كمية سريعة. في كتابه الذي صدر عام 1974 بعنوان “مسح موجز لأساليب الكمبيوتر”، أشار بيتر نور إلى مصطلح “علم البيانات” كثيرًا.
تأسست الرابطة الدولية للحوسبة الإحصائية (IASC) في عام 1977 لربط تكنولوجيا الكمبيوتر السائدة، والأساليب الإحصائية التقليدية، والخبرة الميدانية لتحويل البيانات إلى معلومات. وقام توكي بتأليف بحث بعنوان “تحليل البيانات الاستكشافية” في نفس العام، يوضح فيه أهمية البيانات.
في عام 1994، بدأت الشركات في جمع كميات كبيرة من البيانات الفردية تحسبًا للحملات الإعلانية القادمة. وعام 1999، سلط جاكوب زاهافي الضوء على الحاجة إلى تطوير تقنيات جديدة لإدارة الحجم الهائل من البيانات التنظيمية بشكل فعال.
بعام 2001، حددت خطة عمل ويليام س. كليفلاند تنمية الفهم المتخصص والاتساع لعلماء البيانات، إلى جانب ستة مجالات للدراسة في كل من البيئات المهنية والأكاديمية.
في عام 2002، أنشأ المجلس الدولي للعلوم مجلة علوم البيانات. تناولت هذه المجلة على وجه التحديد موضوعات علم البيانات، بما في ذلك توضيح وتنفيذ أنظمة البيانات. أنشأت جامعة كولومبيا مجلة علوم البيانات في عام 2003 لتكون بمثابة منصة مخصصة لفرق البيانات.
في عام 2005، أصدر مجلس العلوم الوطني مجموعة حديثة من المعلومات الرقمية. في عام 2013، قالت شركة IBM أن 90% من البيانات العالمية تم إنشاؤها خلال العامين الماضيين. لقد أدركت المؤسسات الحاجة إلى علم البيانات لتحويل مجموعات البيانات الكبيرة إلى معلومات قيمة للحصول على رؤى مهمة.
متطلبات علم البيانات
بعد أن تعرفنا على ما هو علم البيانات وتاريخه، من الضروري أن نعرف أن هناك مفاهيم ومتطلبات أساسية ورئيسية في علم البيانات يجب أن نتعرف عليها. وبالطبع لا نقصد في هذه المقال الدخول في تعريف هذه المفاهيم والموضوعات، ولكن لا بد من معرفة ما هي هذه الأشياء.
- التعلم الآلي (Machine Learning): يمكن للمرء أن يصف التعلم الآلي بأنه أساس علم البيانات. التعلم الآلي هو أسلوب تحليل البيانات الذي يبني نماذج تحليلية من تلقاء نفسه. هذا المجال من الدراسة هو مجال فرعي من الذكاء الاصطناعي القائم على فكرة أن أجهزة الكمبيوتر قادرة على التعلم من البيانات، ورؤية الأنماط، واستخلاص النتائج منها مع القليل من المساعدة من البشر. يجب أن يكون عالم البيانات على دراية جيدة بالتعلم الآلي والمجالات المرتبطة به.
- النمذجة (Modeling): يمكنك الحساب وإجراء التنبؤات بسرعة باستخدام النماذج الرياضية بناءً على معرفتك بالبيانات. النمذجة، أحد مكونات التعلم الآلي، هي عملية تحديد الخوارزميات الأكثر ملاءمة لمعالجة المشكلات وكيفية تدريب النماذج.
- الإحصاء (Statistics): يدور علم البيانات حول المبادئ الأساسية للإحصاء. إن امتلاك فهم جيد للإحصاءات سيمكنك من اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً والحصول على نتائج أكثر أهمية.
- البرمجة (Programming): من أجل التنفيذ الفعال لمشروع في مجال البيانات، من الضروري إتقان البرمجة. Python و R هما لغات البرمجة السائدة. تحظى لغة Python بتفضيل كبير من قبل مهندسي البيانات نظرًا لسهولة الوصول إليها للتعلم ودعمها المكثف للعديد من أطر علم البيانات والتعلم الآلي.
- قاعدة البيانات (Database): يجب أن يمتلك عالم البيانات الماهر المعرفة في إدارة قواعد البيانات، بما في ذلك إدارة قواعد البيانات وتقنيات استخراج البيانات.
قد يلزم تقديم أفكار ومواضيع إضافية لمعالجة الوظائف العديدة للبيانات بشكل كامل في مؤسسة وشركة تعتمد على البيانات. ومع ذلك، في الوقت الحاضر، قمنا بإدراج المفاهيم الأكثر أهمية لغرض هذه المناقشة.
عملية علم البيانات
تحليل البيانات والإجراءات اللاحقة بناءً على نتائج التحليل لا تتبع تقدمًا خطيًا ولكنها تتضمن عمليات تكرارية ومتبادلة. يتضمن التسلسل النموذجي للأحداث في مجال علم البيانات، والمعروف باسم دورة حياة علم البيانات، مراحل نمذجة البيانات وتحليلها.
الخطوة 1 – الاكتشاف (Discovery): قبل البدء بالمشروع، من الضروري التأكد من مواصفات المهمة وأولوياتها وحجمها. من المهم أن تمتلك القدرة على طرح الاستفسارات ذات الصلة.
بالإضافة إلى ذلك، من المهم التأكد من أنك تمتلك الموارد الأساسية، بما في ذلك الموظفين الأكفاء والتكنولوجيا المتقدمة والوقت الكافي والبيانات الشاملة، من أجل تنفيذ المشروع بنجاح. في هذه المرحلة، من المفيد تحديد هيكل المشكلة وكذلك توفير افتراضات العمل الأساسية.
الخطوة 2- إعداد البيانات (Data Preparation): تتضمن هذه المرحلة فحص البيانات وتنفيذ مهام المعالجة الأساسية قبل النمذجة. بعد ذلك، من الضروري القيام بعملية الاستخراج والتحويل والتحميل من أجل إعداد البيانات للتحليل.
يمكّن برنامج R المستخدمين من القيام بتنظيف البيانات وتحويلها وتصورها. باستخدام هذه الطريقة، سيتم تسهيل تحديد نقاط البيانات الشاذة وتمكين إنشاء الارتباطات بين المتغيرات المختلفة. بعد الانتهاء من تنظيف البيانات وإعدادها، فإن الخطوة التالية هي إجراء التحليل الاستكشافي عليها.
الخطوة 3 – تخطيط النموذج (Model Planning): خلال هذه المرحلة، يمكنك اختيار النهج والمنهجية المناسبين لبناء الارتباط بين المتغيرات. ستعتمد الخوارزميات في المرحلة التالية على هذه الارتباطات كأساس لها.
يمكن إجراء تحليل البيانات الاستكشافية (EDA) باستخدام الأساليب الإحصائية المختلفة وأدوات التصور:
- بعض أدوات برمجة النماذج الشائعة هي: SQL، R، SAS/ACCESS.
- R: يحتوي على مجموعة كاملة من إمكانيات النمذجة ويوفر بيئة جيدة لبناء نماذج تفسيرية.
- SQL: يمكنه إجراء تحليل داخل قاعدة البيانات باستخدام وظائف استخراج البيانات الشائعة والنماذج التنبؤية البسيطة.
- SAS/ACCESS: يمكن استخدامه للوصول إلى بيانات Hadoop وإنشاء مخططات نموذجية قابلة للتكرار. الآن بعد أن اكتسبت بعض المعرفة حول طبيعة البيانات وحددت الخوارزمية التي ستستخدمها. يمكنك استخدام هذه الخوارزمية وإجراء النمذجة في الخطوة التالية.
يتيح SAS/ACCESS استرجاع بيانات Hadoop وإنشاء مخططات نموذجية قابلة للتكرار. الآن بعد أن اكتسبت فهمًا أعمق لخصائص البيانات واتخذت قرارًا بشأن الخوارزمية التي ستستخدمها. استخدم هذه الطريقة للقيام بالنمذجة في المرحلة اللاحقة.
الخطوة 4 – بناء نموذج (Model building): خلال في هذه الخطوة، يمكنك إنشاء مجموعة البيانات لتدريب النموذج واختباره. هنا، يجب عليك التحقق مما إذا كانت أدواتك الحالية كافية لتشغيل النماذج أو ما إذا كانت هناك حاجة إلى بيئة أكثر قوة (مثل المعالجة السريعة والمتوازية).
لبناء النموذج، ستقوم بتحليل تقنيات التعلم المختلفة مثل التصنيف والارتباط والتجميع. يمكنك النمذجة باستخدام هذه الأدوات:
- SAS Enterprise Miner، WEKA، SPCS Modeler، Matlab، Alpine Miner، Statistica
الخطوة 5 – التشغيل (Operationalize): خلال هذه المرحلة، يمكنك تقديم تقارير نهائية وعروض تقديمية وكود برمجة ووثائق فنية. بالإضافة إلى ذلك، هناك حالات يتم فيها إجراء مشروع اختباري داخل نظام إنتاج فعلي في الوقت الفعلي. وهذا يوفر فهمًا شاملاً للأداء والقيود الأخرى ذات الصلة على نطاق أصغر قبل اكتمال التنفيذ.
الخطوة 6 – توصيل النتائج (Communicate Results): من الضروري تقييم مدى تحقيق الهدف الأساسي. في هذه المرحلة، يمكنك تحديد الاكتشافات الرئيسية، والتواصل مع أصحاب المصلحة، والتأكد من نجاح أو فشل نتائج المشروع باستخدام المعايير المحددة في المرحلة الأولية.
الخطوة 7 – مراقبة النموذج (Monitoring Model): من المهم أن تتذكر أن إنشاء النموذج لا يعني إكمال المهمة. من المهم إجراء التحقق الشامل من النماذج بعد نشرها لضمان عملها بشكل سليم.
قد تصبح البيانات المستخدمة لتدريب النموذج قديمة لإجراء تنبؤات مستقبلية مع مرور الوقت. على سبيل المثال، في الأنشطة الاحتيالية، يبتكر الجناة باستمرار أساليب جديدة للوصول غير المصرح به إلى الحسابات.
ما هي تطبيقات علم البيانات؟
يمكن للعديد من الصناعات التي يتم فيها جمع كميات هائلة من البيانات الاستفادة من خوارزميات علوم البيانات، بما في ذلك التمويل والأعمال والتسويق وإدارة المشاريع والتأمين والطب والتعليم والتصنيع والموارد البشرية واللغويات وعلم الاجتماع وما إلى ذلك.
قد تستفيد كل شركة تستخدم علم البيانات تقريبًا بشكل كبير من جمع المعلومات وتحليلها ووضع نماذج لها. فيما يلي بعض الاستخدامات العملية لعلوم البيانات.
1. البنوك والأسواق المالية
تعتمد المؤسسات المصرفية على علم البيانات أكثر من أي وقت مضى لتكون قادرة على المنافسة. نتيجة لذلك، أصبح اعتماد علم البيانات في البنوك أمرًا ضروريًا.
قد تستفيد البنوك من التركيز على تكنولوجيا البيانات الضخمة بعدة طرق، بما في ذلك اتخاذ قرارات أفضل، وتخصيص موارد أكثر كفاءة، وأداء أفضل. لفهم الاستخدام الفعال والناجح لعلوم البيانات في الأعمال المصرفية، ومع ذلك، يلزم تعليم علوم البيانات بدوام كامل.
جدير بالذكر فقد وفر التعلم الآلي وعلوم البيانات الصناعة المالية للأسواق المالية ملايين الدولارات. بفضل علم البيانات، يمكن الآن إكمال المهمة التي كانت تستغرق مئات الآلاف من ساعات العمل اليدوي في غضون ساعات.
بالإضافة إلى ذلك، تستثمر الشركات المالية مثل PayPal حاليًا في علم البيانات لتطوير أدوات التعلم الآلي التي يمكنها تحديد الأنشطة الاحتيالية ومنعها بسرعة.
2. الأعمال التجارية
علم البيانات مهم في الأعمال التجارية لمجموعة متنوعة من الأسباب. تساعد Data Science الشركات على مراقبة مقاييس الأداء وتتبعها وتسجيلها من أجل تحسين عملية صنع القرار على مستوى المؤسسة. قد تستخدم الشركات تحليل الاتجاه لاتخاذ قرارات رئيسية من شأنها تحسين مشاركة المستهلك ونجاح الشركة والربحية.
تستخدم نماذج علوم البيانات المعلومات الحالية لتكرار مجموعة متنوعة من الأحداث. نتيجة لذلك، قد ترسم الشركات مسارًا لتحقيق أكبر قدر ممكن من نتائج الأعمال.
تساعد داتا ساينس المؤسسات في تحديد الجماهير المستهدفة وتحسينها من خلال دمج البيانات الموجودة مع نقاط المعلومات الإضافية لتوفير رؤى ذات مغزى.
تساعد Data Science أيضًا جهات التوظيف من خلال دمج أجزاء البيانات لتحديد الأفراد الذين يلبيون متطلبات شركتهم على أفضل وجه.
3. الطب
يساعد في إدارة وتحليل البيانات الطبية والرعاية الصحية والتي بدورها تساعد في اتخاذ القرار من قبل الأطباء. كما أنه يساعد في عمليات فحص السلامة، ويجعل إدارة المستشفى أكثر فعالية، ويتتبع العلامات الحيوية للمرضى ويساعد أيضًا في تشخيص المرض.
لذلك يمكن للباحثين الآن فهم كيف يتصرف المرض بشكل أسرع بسبب أحدث تقنيات وتطبيقات علوم البيانات. ضع في اعتبارك هذا: بعد 4 أعوام فقط من ظهور فيروس COVID-19، يعرف العلماء بالفعل الكثير عن كيفية إصابة الجسم بالفيروس، وكيفية المساعدة في علاجه، وكيفية الحد من انتشاره.
بمعنى السيطرة على خطر الإصابة بأمراض خطيرة – ويرجع الفضل في ذلك إلى حد كبير إلى مشاركة البيانات غير المسبوقة بين الباحثين من جميع أنحاء العالم.
4. النقل والخدمات اللوجستية
تستخدم صناعة النقل البيانات الضخمة لتحليل المسارات والرحلات. فهي تساعد في رسم خرائط الطرق وتزويد الأشخاص بأقصر الرحلات. كما أنه يساعد في تتبع تفاصيل السفر في الماضي ويزود العملاء بحزم سفر مخصصة.
تساعد البيانات الضخمة أيضًا صناعة السكك الحديدية من خلال استخدام البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة أجهزة الاستشعار لفهم آليات الانهيار والمسافة المقطوعة.
في الخدمات اللوجيستية، يمكن أن يساعد تطبيق علم البيانات في الشركات في تحسين العمليات بشكل أفضل. يشمل هذا كل شيء بدءًا من طرق التسليم التي يجب استخدامها، وكيفية إدارة الوقود بفعالية (ومتى تذهب) إلى أدق توقعات العرض والطلب.
يسمح استخدام علم البيانات في اللوجستيات للمؤسسات باستخدام الرؤى المقدمة بسرعة لإجراء التعديلات حسب الحاجة على طول الطريق، حيث يمكن التعامل مع عوامل مختلفة (مثل رغبة العميل أو تكاليف البنزين) بسرعة أكبر. تستخدم DHL Smart Truck علوم البيانات والتحليلات لتحديد أكثر الطرق كفاءة وفعالية من حيث التكلفة وتوفير الوقت.
5. علم البيانات في الاتصالات
علم البيانات هو جزء مهم من صناعة الاتصالات السلكية واللاسلكية وأدوات البيانات الضخمة آخذة في النمو. في السنوات القادمة، يمكن للشركات التي يمكنها تحقيق أقصى استفادة من بيانات الشبكة تقليل التكاليف، وفهم عملائها بشكل أفضل، وزيادة الإيرادات.
لن تصبح مؤسسات الاتصالات شركات تعتمد على البيانات بين عشية وضحاها. لا يكفي تنفيذ خطط وبرامج التحليلات المتقدمة في حد ذاته.
بدلاً من ذلك، يتم إنشاء القيمة عندما يمكن للمؤسسات دمج العمليات مع هذه التصميمات. فيما يلي الخطوات الأربع الرئيسية التي تساعد شركات الاتصالات في تحقيق أقصى استفادة من التحليلات المتقدمة:
التفكير فيما وراء البيانات التقليدية: يجب على شركات الاتصالات أولاً تحديد مصادر بياناتها المختلفة لإنشاء نموذج بيانات متكامل ثم تطوير رؤية أولية لتحليلات البيانات.
تعتمد النماذج التحليلية بشكل كبير على كمية البيانات والمصادر المختلفة. يمكن أن يؤدي الجمع بين البيانات الداخلية والمصادر الخارجية إلى زيادة وضوح التحليل ودقته.
تؤدي النمذجة الإبداعية إلى نماذج رائعة: يجب أن تكون شركات الاتصالات قادرة على تحديد المتغيرات والتنبؤ بالنتائج. يمكنهم بناء نموذج إبداعي باستخدام أبحاث الذكاء الاصطناعي وأدوات التحقيق. تحدد شركات الاتصالات الأدوات والأساليب المناسبة باستخدام نماذج تحليلية مختلفة.
تحويل النموذج إلى واقع: تقوم الفرق ببناء نماذج تنبؤية لتحسين الدقة وتحديد التفاعلات بناءً على هذا النموذج.
تطبيق الرؤى في المنظمة: أخيرًا، يمكن لشركات الاتصالات دمج رؤاها مع أساليب عملها باستخدام النموذج الذي تم الحصول عليه وحلوله.
6. الترفيه
هل تساءلت يومًا كيف تعرف Spotify الموسيقى التي توصي بها؟ بدلاً من ذلك، كيف تعرف Netflix ما تفضل مشاهدته؟ تستخدم هذه الوسائط العملاقة المتدفقة علم البيانات لدراسة أذواقك وتقترح بعناية ما يروق لك من مواردها الضخمة اعتمادًا على اهتماماتك.
أهمية علم البيانات
في السابق، كانت البيانات في كثير من الأحيان غير منظمة وكانت موجودة بأعداد صغيرة للغاية. تسمح هذه الخصائص بتحليلها باستخدام أدوات ذكاء الأعمال البسيطة؛ ومع ذلك، في السنوات الأخيرة، ومع نمو التقنيات الرقمية وتطور الوصول إلى الإنترنت وإنترنت الأشياء (IoT)، قامت الشركات بتخزين كمية كبيرة من البيانات، ونحن نواجه الآن طوفانًا من البيانات.
البيانات التي، إذا تم الحفاظ عليها بشكل صحيح، لديها العديد من التطبيقات. الطب، وعلم الجريمة، والصناعات، والعلاقات الاجتماعية، والأعمال التجارية، وكل إجراء يتم تنفيذه في العالم اليوم يمكن أن يعتمد على البيانات؛ بالطبع، بشرط أن يكون لدينا ما يكفي من البيانات، ومحو الأمية البيانات، والأشخاص من جانبنا الذين هم خبراء في إدارة البيانات واستخدامها.
سنعرض لك الآن مثالاً لما يمكنك فعله بالبيانات:
افترض أنك تمتلك شركة لتصنيع الهواتف المحمولة. قمت بطرح منتجك الأول في السوق، وهو موضع ترحيب كبير؛ ومع ذلك، نعلم جميعًا أن كل تقنية لها مدة صلاحية، لذا يجب عليك التفكير في دمج الأصالة والابتكار في المنتج في نفس الوقت.
يقترح أحد الموظفين الاستفادة من تعليقات العملاء لفهم الميزات الجديدة التي يبحثون عنها من أجل التكيف مع توقعات المستهلكين. يمكنك الحصول على النتائج المرجوة من المستخدمين من خلال تطبيق أساليب استخراج البيانات.
يؤدي علم البيانات والنهج المبني على البيانات لحل المشكلات إلى تحسين عملية صنع القرار والتحليل التنبؤي وإيجاد الأنماط، بالإضافة إلى القدرات التالية:
- تحديد مصدر المشكلة.
- إجراء تحليل البيانات الاستكشافية
- نمذجة البيانات باستخدام طرق مختلفة
- يقوم بتوصيل النتائج وإظهارها عبر الرسوم البيانية ولوحات المعلومات.
وهنا مثال آخر:
خذ أعمال الطيران على سبيل المثال. يؤدي استخدام علم البيانات في شركات الطيران إلى تحسين العمليات وبالتالي معالجة المشكلات لكل من شركات الطيران والركاب؛ النظر في التطبيقات التالية:
- اختيار أفضل الطرق وما إذا كان السفر مباشرة أو غير مباشر إلى مكان ما
- تطوير الأساليب التنبؤية للتنبؤ بتأخير الرحلات
- العملاء الذين يتلقون عروضًا ترويجية مستهدفة بناءً على اتجاهات حجز السفر
- اختيار درجة الرحلة المراد شراؤها لتحقيق أقصى قدر من الأرباح
ما الفرق بين علم البيانات واستخراج البيانات؟
استخراج البيانات (Data Mining) هو عملية اكتشاف الأنماط في مجموعات البيانات (Datasets) باستخدام التعلم الآلي والإحصائيات وأنظمة قواعد البيانات (Database Systems). يعد التنقيب عن البيانات العلمية مجالًا متعدد التخصصات يقع تحت مظلة علوم الكمبيوتر.
الغرض النهائي لاستخراج البيانات هو استخراج المعلومات من البيانات باستخدام خوارزميات ذكية وترجمة هذه المعلومات إلى هياكل واضحة للاستخدام التجاري.
صاغ غريغوري بياتتسكي شابيرو عبارة “اكتشاف المعرفة في قاعدة البيانات (Knowledge Discovery in Database)” في عام 1989. وقد تم استخدام استخراج البيانات في الأصل من قبل خبراء قواعد البيانات في التسعينيات.
يتم استخدام استخراج البيانات من قبل الشركات المالية وشركات التجزئة لتحليل البيانات والعثور على الأنماط من أجل تعزيز قاعدة عملائها والتنبؤ بالتقلبات في أسعار الفائدة وأسعار الأسهم وطلب المستهلكين.
علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يستخرج المعلومات والرؤى من كميات هائلة من البيانات المنظمة أو غير المنظمة باستخدام التقنيات والإجراءات والخوارزميات والأنظمة العلمية. يرتبط استخراج البيانات والتعلم العميق (Deep Learning) والبيانات الضخمة بعلم البيانات.
صاغ بيتر ناور عبارة “علم البيانات” في عام 1974 كبديل لمصطلح “علوم الكمبيوتر”. في عام 1997، اقترح جيف وو تغيير اسم الإحصاء إلى علم البيانات لتجنب الأحكام المسبقة التي كانت موجودة حول الإحصاء، والتي اعتبرتها قابلة للمقارنة بالمحاسبة أو تقتصر على وصف البيانات. من ناحية أخرى، ادعى تشيكيو هاياشي في عام 1998 أن علم البيانات فكرة جديدة ومتعددة التخصصات.
على الرغم من أن المتخصصين الأكاديميين والصناعيين ما زالوا يختلفون حول التعريف الدقيق لاستخراج البيانات وعلوم البيانات؛ اقرأ الجدول أدناه لفهم المزيد عن الاختلافات بين هاتين الفكرتين وأين يتم استخدامهما في أغلب الأحيان:
الفرق بين علم البيانات واستخراج البيانات
| العنصر | علم البيانات | استخراج البيانات |
|---|---|---|
| التعريف | يركز على تحليل واستخدام البيانات لاستخراج المعلومات واتخاذ القرارات الفاعلة. | يعني جمع البيانات من مصادر متنوعة بغرض التخزين والاحتفاظ بها للاستفادة في وقت لاحق. |
| الهدف الرئيسي | استخدام البيانات لفهم الأنماط والاتجاهات واتخاذ قرارات مستنيرة. | جمع البيانات الأولية وتنظيمها بشكل أساسي للاحتفاظ بها والرجوع إليها. |
| التقنيات المستخدمة | يستخدم تقنيات التحليل الإحصائي والتعلم الآلي لاستخدام البيانات بشكل فعال. | يركز على تقنيات تخزين البيانات وقد تشمل قواعد البيانات وتقنيات الاستعلام. |
| المجالات الرئيسية | يشمل علم البيانات مجالات متنوعة مثل التنبؤ، وتصور البيانات، والتحليل الاستراتيجي. | يكون استخراج البيانات أحد المراحل الأولية في عملية تحليل البيانات والتي يمكن استخدامها في مختلف المجالات. |
| التأثير النهائي | يسهم في اتخاذ قرارات أفضل وتحسين الأداء بناءً على الفهم العميق للبيانات. | يقدم البيانات الأولية التي يمكن استخدامها لأغراض متعددة، بدءًا من التحليل البسيط إلى الاستفادة منها في مشروعات أكبر. |
العلاقة بين علم البيانات والذكاء الاصطناعي
علم البيانات والذكاء الاصطناعي مجالان مترابطان. يوفر علم البيانات الأدوات والتقنيات الأساسية للذكاء الاصطناعي. يستخدم علماء البيانات خوارزميات التعلم الآلي والنماذج الإحصائية لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يمكنها التعلم من البيانات وإجراء التنبؤات.
يعزز الذكاء الاصطناعي بدوره علم البيانات من خلال توفير خوارزميات وتقنيات متقدمة لمهام مثل التعرف على الصور ومعالجة الكلام وفهم اللغة الطبيعية. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي معالجة وتحليل كميات هائلة من البيانات ، مما يمكّن علماء البيانات من استخراج الأفكار واتخاذ قرارات مستنيرة.
باختصار، يركز علم البيانات على استخراج الرؤى من البيانات، بينما يركز الذكاء الاصطناعي على إنشاء أنظمة ذكية. يشكل علم البيانات أساس الذكاء الاصطناعي، حيث يوفر التقنيات والأدوات اللازمة لبناء خوارزميات ونماذج ذكية. يلعب كلا المجالين أدوارًا حيوية في تسخير قوة البيانات وتطوير حلول ذكية للمشكلات المعقدة.
من هو عالم البيانات؟
عالم البيانات (data scientist) هو محترف يمتلك مزيجًا من المهارات التقنية والقدرات التحليلية وخبرات المجال لاستخراج الرؤى والمعرفة من البيانات. لديهم فهم عميق للإحصاء والرياضيات وعلوم الكمبيوتر، إلى جانب مهارات حل المشكلات القوية.
يتقن علماء البيانات لغات البرمجة مثل Python أو R، بالإضافة إلى أدوات معالجة البيانات والتصور مثل SQL و Pandas و Tableau. لديهم خبرة في التحليل الإحصائي وخوارزميات التعلم الآلي وتقنيات نمذجة البيانات. يمتلك علماء البيانات أيضًا القدرة على تنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا، وإجراء تحليل البيانات الاستكشافية، وتطوير النماذج التنبؤية والتعليمية.
بصرف النظر عن المهارات التقنية، فإن علماء البيانات هم متواصلون فعالون يمكنهم ترجمة نتائج البيانات المعقدة إلى رؤى ذات مغزى لأصحاب المصلحة. إنهم يعملون بشكل وثيق مع فرق العمل وخبراء المجال لتحديد مصادر البيانات ذات الصلة، وصياغة مشاكل الأعمال، وتقديم حلول تعتمد على البيانات.
يعمل علماء البيانات في مختلف الصناعات، بما في ذلك التمويل والرعاية الصحية والتجارة الإلكترونية والتسويق والتكنولوجيا. يلعبون دورًا حاسمًا في استخراج رؤى قيمة من مجموعات البيانات الكبيرة، وتطوير النماذج التنبؤية، وتحسين العمليات، واتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على البيانات.
ما الفرق بين هذا العمل وما الذي يفعله الإحصائيون؟
الجواب يكمن في الاختلاف بين التفسير والتنبؤ. كما هو موضح في الصورة أعلاه، يشرح محلل البيانات بشكل متكرر ما يجري من خلال معالجة البيانات.
من ناحية أخرى، لا يقوم عالم البيانات بالتحليل الأساسي للكشف عن الفكرة فحسب، بل يستخدم أيضًا مجموعة متنوعة من خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة للتنبؤ بتكرار حدث معين في المستقبل.
في الأساس، يقوم عالم البيانات بفحص البيانات من مجموعة متنوعة من وجهات النظر، بما في ذلك تلك التي لم تكن معروفة من قبل. نتيجة لذلك، يعالج علم البيانات أولاً كميات هائلة من البيانات لفهم كيفية عمل النظام ثم يستخدم نتائج التحليلات والتعلم الآلي لإصدار الأحكام والتنبؤات.
وظائف علم البيانات
علم البيانات يفتح الأبواب أمام مجموعة واسعة من الوظائف في مختلف الصناعات. إليك بعض الوظائف التي يمكن لخبراء علم البيانات أداءها:
- محلل بيانات (Data Analyst): يقوم بجمع وتحليل البيانات لفهم الاتجاهات والأنماط، ويقدم تقارير تفسيرية لدعم عمليات اتخاذ القرار في المؤسسة.
- مهندس بيانات (Data Engineer): يعمل على بناء وصيانة البنية التحتية لتخزين البيانات وضمان توفيرها بشكل فعّال وآمن.
- عالم بيانات (Data Scientist): يستخدم التحليل الإحصائي والتعلم الآلي لفهم البيانات واستخراج رؤى قيمة تساعد في اتخاذ القرارات الاستراتيجية.
- مطور تعلم آلي (Machine Learning Engineer): يقوم بتطوير وتحسين النماذج الرياضية التي تستخدم في تنبؤ الاتجاهات المستقبلية.
- مهندس تحليل البيانات الكبيرة (Big Data Engineer): يدير ويعالج البيانات الكبيرة ويضمن استدامتها وإمكانية استخدامها بفعالية.
- محلل تحليل الأداء (Performance Analyst): يقوم بقياس وتحليل أداء المؤسسة باستخدام البيانات لتحسين العمليات.
- مستشار بيانات (Data Consultant): يقدم استشارات حول كيفية استخدام البيانات بشكل فعّال لتحسين الأداء واتخاذ القرارات.
- مطور تصور بيانات (Data Visualization Developer): يقوم بإنشاء رسوم بيانية وتصورات بيانية تسهل فهم البيانات للأفراد غير المتخصصين.
- مدير علم البيانات (Data Science Manager): يدير ويشرف على فريق علم البيانات ويتولى تنسيق الجهود لتحقيق أهداف المؤسسة.
- محلل أمان البيانات (Data Security Analyst): يعمل على حماية البيانات من التهديدات الأمنية ويضمن سرية وسلامة المعلومات.
هذه مجرد بعض الوظائف التي يمكن أداؤها في مجال علم البيانات، وتشير إلى تنوع الفرص المتاحة للمحترفين في هذا المجال.
فوائد علم البيانات
يتم إنشاء البيانات خلال تقديم الخدمة، وتصنيع العديد من العناصر، وجميع العمليات التنفيذية المستمرة. وتشمل هذه البيانات بيانات حركة السيارات، وبيانات خطوط التصنيع، ونتائج إعطاء تطعيم جديد لعدد كبير من المتقدمين، وما إلى ذلك.
قد يقدم علم البيانات مزايا مختلفة ويساعدنا على تقليل الاعتماد على الحدس واتباع مسارات أقل تكلفة وقائمة على التجربة والخطأ بدءًا من مرحلة التصميم وحتى مرحلة تعديل تلك الخدمات والسلع والأنشطة.
وتوقعت شركة ماكينزي (وهي منظمة استشارات إدارية أمريكية) هذا العام أن مشاريع البيانات الضخمة في نظام الرعاية الصحية في الولايات المتحدة قد توفر ما بين 300 إلى 450 مليار دولار، أو 12 إلى 17 في المائة من 2.6 تريليون دولار في الإنفاق على الرعاية الصحية.
قد تتساءل كيف؟
قد يكون لبعض المبادرات المتواضعة القائمة على البيانات تأثير كبير. وتشير البيانات، على سبيل المثال، إلى أن استخدام الأسبرين من قبل البالغين المعرضين لخطر الإصابة بأمراض القلب التاجية، جنبا إلى جنب مع فحص الكولسترول في وقت مبكر والإقلاع عن التدخين، قد يوفر التكلفة الإجمالية لعلاج هؤلاء المرضى بأكثر من 30 مليار دولار سنويا.
واليوم، تتيح البيانات إمكانية تحديد المرضى المعرضين للخطر بشكل أسرع، وعلاجات أكثر فعالية، والمراقبة الدقيقة، مما يؤدي إلى تخفيضات كبيرة في النفقات الصحية السنوية.
قد تساهم إدارة البيانات في الأعمال التجارية في تطوير وصيانة الميزة التنافسية للشركات.
كن على علم بما يلي:
- يتم العثور على أسباب تعاسة العملاء من خلال تحليل البيانات التي تم الحصول عليها من مراكز الاتصال، مما يسمح لوحدة التسويق باتخاذ خطوات ذكية وفي الوقت المناسب للاحتفاظ بهؤلاء المستهلكين.
- يساعد تحليل البيانات شركات النقل في تحسين سرعة تسليم البضائع وخفض التكاليف من خلال التنبؤ بأنماط حركة المرور، والظروف الجوية، والمتغيرات الأخرى.
- ومن خلال تقييم الاختبارات الطبية وإبلاغ الأطباء بالأعراض، يتم تسريع تشخيص المرض وقد يبدأ العلاج في وقت أسرع وأكثر كفاءة.
- التنبؤ بتوقف المعدات لتحسين سلسلة التوريد
- كشف الاحتيال في الأنظمة المالية من خلال مراقبة السلوكيات والأنشطة المشبوهة
- زيادة المبيعات من خلال تقديم عروض للعملاء بناءً على عمليات الشراء السابقة.
- والعشرات من الأمثلة الأخرى التي سيكون من المستحيل تحقيقها في عالم اليوم بدون بيانات.
أعطت العديد من المنظمات الأولوية واستثمرت على نطاق واسع في علم البيانات. في دراسة حديثة أجريت على أكثر من 3000 من كبار مسؤولي المعلومات (CIOs) أجرتها شركة Gartner (شركة استشارات أمريكية مشهورة في مجال تكنولوجيا المعلومات)، اختار المشاركون التحليلات وذكاء الأعمال (BI) كأفضل تقنية تفصلهم عن المنافسين.
لقد نظر المديرون الذين تمت مقابلتهم في هذه الدراسة إلى هذه التقنيات باعتبارها إجابات استراتيجية لنمو شركاتهم، ونتيجة لذلك، أنفقوا مبالغ كبيرة عليها.
المستقبل والآثار الواعدة لعلوم البيانات
وفقًا لـ IDC، ستصل البيانات العالمية إلى 175 زيتابايت بحلول عام 2025. تساعد Data Science الشركات على فهم كميات هائلة من البيانات بسهولة من العديد من المصادر واكتساب رؤى مهمة من أجل اتخاذ خيارات أفضل تعتمد على البيانات.
كما ذكرنا، يتم استخدام علوم البيانات على نطاق واسع في مجموعة متنوعة من الصناعات، بما في ذلك التسويق والرعاية الصحية والتمويل والبنوك وعمل السياسات. يوضح ذلك أهمية علم البيانات.
لتلخيص فائدة علم البيانات من منظور الشخص العادي، يمكنك القول أنه يقسم البيانات المعقدة إلى نموذج أولي وقابل للاستخدام. أتاح هذا المجال متعدد التخصصات الوصول إلى البيانات الضخمة وتفسيرها. على هذا النحو ، يمكن للأفراد العمل دون عناء بكميات كبيرة لتحديد العمليات المثلى.
بسبب الارتباط الوثيق بين البيانات الضخمة والعالم. يسمح هذا الارتباط للفرد بتغيير نماذج الأعمال السائدة للصناعات والشركات القديمة لإنشاء شركات جديدة.
تساعد هذه التعديلات قطاعات مختلفة مثل التسويق، والنقل، والبنوك، والتجارة الإلكترونية، والزراعة، والتمويل، والرعاية الصحية، وما إلى ذلك، على التحسين والازدهار. نتيجة لذلك، تكتسب المؤسسات التي تعتمد على البيانات القدرة على كسب التريليونات. وفقًا لـ Glassdoor، يمكن لعلماء البيانات كسب ما يصل إلى 166 ألف دولار سنويًا في الولايات المتحدة.
لماذا تهتم السعودية بتدريس علم البيانات؟
أظهرت المملكة العربية السعودية اهتمامًا متزايدًا بعلوم البيانات لعدة أسباب رئيسية. أولاً، تعمل الدولة بنشاط من أجل التنويع الاقتصادي بهدف تقليل اعتمادها على النفط.
يقدم علم البيانات فرصًا للابتكار وتطوير الصناعات القائمة على المعرفة. من خلال الاستثمار في علوم البيانات، يمكن للمملكة العربية السعودية تعزيز الاقتصاد الرقمي وخلق فرص عمل جديدة ودفع النمو الاقتصادي في المجالات الناشئة.
ثانيًا، أدى دفع الحكومة نحو التحول الرقمي عبر مختلف القطاعات إلى زيادة الاهتمام بعلوم البيانات. تسعى المملكة العربية السعودية إلى الاستفادة من البيانات لتعزيز الكفاءة التشغيلية وتقديم خدمات أفضل للمواطنين.
من خلال استخدام تقنيات علم البيانات، يمكن للدولة تحليل مجموعات كبيرة من البيانات، وتوليد رؤى قيمة، وتحسين عمليات صنع القرار. يساهم هذا في الهدف العام المتمثل في تعزيز تقديم الخدمات، وتحسين تخصيص الموارد، وتحسين الحوكمة.
أخيرًا، تتوافق رؤية المملكة العربية السعودية 2030، وهي خطة شاملة لمستقبل البلاد، مع السعي وراء علوم البيانات. تهدف رؤية 2030 إلى تنويع الاقتصاد وتحسين نوعية الحياة وجذب الاستثمار الأجنبي.
يلعب علم البيانات دورًا محوريًا في قطاعات مثل الرعاية الصحية والمدن الذكية والتجارة الإلكترونية والتعليم، مما يساهم في الابتكار والنمو الاقتصادي المستدام. من خلال تبني علم البيانات، تضع المملكة نفسها كمركز للتقدم التكنولوجي وتسعى إلى تطوير قوة عاملة ماهرة قادرة على قيادة أجندة التحول الرقمي.
إستنتاج
في ختام هذا المقال عن علم البيانات، نكتشف كيف يُمكننا تحويل مجرد البيانات إلى قوة محركة للتحول والابتكار. إن علم البيانات ليس مجرد مجموعة من الأدوات والتقنيات، بل هو رؤية تستند إلى فهم عميق للبيانات واستخدامها لتحقيق أهداف محددة.
في هذا العصر الرقمي، يصبح علم البيانات ذا أهمية خاصة للأعمال والمؤسسات، حيث يفتح آفاقًا جديدة للابتكار واتخاذ القرارات الاستراتيجية. يمكن لقوة التحليل والتنبؤ التي يقدمها علم البيانات أن تلعب دورًا حيويًا في تحسين الأداء وتحقيق التفوق التنافسي.
لن تكون رحلة استكشاف علم البيانات مكتملة إلا بالتطبيق الفعّال للمفاهيم والأساليب المكتسبة. إن كل تحليل وكل نموذج يقدم فرصة لتعزيز الفهم واتخاذ قرارات أفضل في المستقبل.
فلنبني جسراً قوياً بين البيانات والتحول، ولنجعل علم البيانات ليس فقط أداة في يدينا ولكنه رفيقًا في رحلتنا نحو الابتكار والتفوق. إن استثمار الوقت والجهد في فهم علم البيانات يعد خطوة حاسمة نحو مستقبل يعتمد بشكل أساسي على قوة البيانات وفهمها العميق.
