الفرق بين تحليل البيانات وعلوم البيانات رغم من اختلافهم لكن بينهم تكامل كبير حيث أنه لا يمكن لعالم البيانات البدء في بناء نماذج تنبؤية معقده دون فهم للبيانات وهنا يأتي دور تحليل البيانات في تلخيصها، وتصورها حتي يتشكل الأساس الذي يبني عليه عالم البيانات عمله.
أيضا يكتشف محلل البيانات المشكلات أو فرص عمل محددة ثم يبدأ علماء البيانات ببناء حلول تنبؤية أو توجيهية لها وأثناء بناء نماذج التعلم الآلي هي عملية اختيار لكن الفهم العميق للبيانات الذي يوفره تحليل البيانات يساعد عالم البيانات في اختيار وتصميم هذه الميزات بفعالية.
الفرق بين تحليل البيانات وعلوم البيانات :
يبقى الطلب على علماء ومحللي البيانات مرتفع للغاية بسبب النمو الكبير في الوظائف والأجور لكن سوف تتغير المهارات المطلوبة. لتشمل فهم أعمق للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وأخلاقيات البيانات بالإضافة إلى القدرة على التواصل بفعالية مع أصحاب المصلحة التجاريين.
تحليل البيانات :
هي عملية فحص البيانات الموجودة لتحديد الأساسيات وتقديم أنماط قابلة للتنفيذ للإجابة على أسئلة محددة حول الماضي أو الحاضر. لأنه يركز على فهم “ماذا حدث” و “لماذا حدث” وتحديد نقاط الضعف في العمليات لتحسينها حتي يؤدي إلى توفير التكاليف أو زيادة الإيرادات.
الأساليب والأدوات المستخدمه :
1. التحليل الوصفي هو الخطوة الأولى بسبب قدرته على تلخيص وتنظيم وعرض البيانات التاريخية بطريقة واضحة ويجيب علي سؤال “ماذا حدث؟”. لكنه لا يهدف إلى تفسير العلاقات السببية لكن يقدم نظرة شاملة للوضع الراهن ويساعد في الكشف عن أشهر المبيعات الأكثر نشاطا.
2. التحليل التشخيصي سوف نشير إلى استخدام مبادئ تحليل البيانات لتتبع وفهم جوانب من حياة الفرد نفسه ليتم اكتساب رؤى حول سلوكياته، عاداته، صحته، إنتاجيته، وحتى حالته العقلية والهدف هو تحسين الذات، اتخاذ قرارات شخصية أفضل، وتحقيق الأهداف الفردية ويدفع إلى تغييرات إيجابية.
المهام الرئيسية لمحلل البيانات :
1. جمع البيانات من المصادر باستخدام استعلامات أو أدوات ETL ثم تنظيفها من خلال تصحيح الأخطاء الإملائية أو التنسيقية وتوحيد التنسيقات. والهدف هو التأكد من أن البيانات دقيقة ومتسقة وجاهزة للتحليل.
2. تصور البيانات من خلال المخططات وتقارير سهلة الفهم لتقديم نتائج التحليل باستخدام أدوات مثل Tableau لجعل البيانات مرئية لأصحاب المصلحة. والهدف توصيل الرؤى المعقدة بطريقة مختصرة للجميع.
3. تفسير النتائج وتقديم التوصيات لمساعدة الإدارة أو الأقسام الأخرى على اتخاذ قرارات استراتيجية أو تشغيلية وهذا يتم من خلال عروض تقديمية والتعاون والعمل عن كسب التعامل الجيد مع فريق العمل.
التحديات التي تواجه تحليل البيانات :
1. إذا كانت البيانات غير دقيقة أو تحتوي على أخطاء، فستؤدي التحليلات إلى استنتاجات خاطئة وقرارات سيئة مع إضاعة الوقت والجهد في عمليات التنظيف اليدوية كما أن الكميات الضخمة من البيانات تتطلب بنية تحتية قوية وموارد حوسبة كبيرة للتخزين والمعالجة والتحليل.
2. غالبل تكون البيانات موزعة عبر أنظمة وقواعد بيانات مختلفة داخل المؤسسة بالإضافة إلى المصادر الخارجية لكن دمج هذه البيانات في عرض موحد ومتناسق للتحليل يُعد مهمة صعبة بسبب أن الأقسام المحتفظه بالبيانات تكون منفصله مما يعيق الرؤية الشاملة.
3. دائما يكون طلب كبير على محللي البيانات وعلماء البيانات المهرة ولكن هناك نقص في المواهب التي تمتلك المزيج المطلوب من المهارات التقنية (البرمجة، الإحصاء، أدوات التحليل) والفهم التجاري فــ بالتالي يؤدي صعوبة في توظيف وتدريب الكفاءات وتباطؤ في تنفيذ مشاريع التحليل.
4. تحليل البيانات لا يقتصر على مجرد استخراج الأرقام بل يطلب القدرة على تفسيرها وتحويلها إلى قصة واضحة ومفهومة لأصحاب المصلحة غير التقنيين من خلال كتابه تقارير فعالة تنقل الرسالة بوضوح وتجنب التضليل مع التأكد التام أن التحليلات والتفسيرات موضوعية وغير متحيزة.
5. يواجه محللو البيانات قضايا أخلاقية عندما يتعلق الأمر بالتحيز في الخوارزميات أو انتهاك خصوصية الأفراد لأن التحيز بشكل عام يؤدي إلى نتائج غير عادلة أو تمييزية لذلك لابد من ضمان استخدام البيانات بطريقة أخلاقية ومسؤولة لمنع الوصول الي أي شكوي تمس بالمؤسسه.
أقرأ أيضا : خطوات تحليل البيانات خطوة بخطوة
علوم البيانات :
هو مجال متعدد التخصصات يجمع بين الأساليب العلمية، العمليات سواء كانت مهيكلة منظمة في قواعد بيانات أو غير مهيكلة مثل النصوص والصور والفيديوهات ويهدف هذا النوع من العلوم فهم الظواهر المعقدة التي لا يمكن اكتشافها بالطرق التقليدية حيث أنه يشمل مجال الإحصاء لـ فهم الاحتمالات والعلاقات بين المتغيرات.
له القدرة في التعامل مع البيانات الضخمة بجميع اللغات الشائعة التي تشمل Python و R حيث أن التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي يمثلان جزء كبير من علم البيانات والقدرة علي التعامل معها أيضا بشكلها الخام التي تكون فوضوية وغير منظمةمع فعل اختبار مدى دقة وفعالية النماذج التي تم بناؤها وتحسينها إذا لزم الأمر.
أهمية علوم البيانات في العصر الحديث :
1. تسمح علوم البيانات ببناء نماذج يمكنها التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية وسلوك العملاء والأحداث المحتملة. هذه القدرة على التنبؤ أمر بالغ الأهمية للتخطيط الاستراتيجي وتقليل المخاطر وتحديد الاختناقات ونقاط الضعف. وفهم العملاء لـ تلبية احتياجاتهم بشكل فردي وهذا يكون أمرا حاسما.
2. اكتشاف فرص جديدة في السوق وفهم احتياجات العملاء غير الملباة وتحديد مجالات الابتكار لتطوير المنتجات ومع تزايد المعاملات الرقمية. أصبحت القدرة على اكتشاف الأنشطة الاحتيالية أمر بسيط مثل البنوك التي تستخدم علم البيانات للكشف عن المعاملات المشبوهة أو غسيل الأموال.
3. يتجاوز تأثير علوم البيانات ويشمل مجالات مثل الرعاية الصحية سواء في تشخيص الأمراض أو تطوير الأدوية. ولها دور قوي في البيئة والمدن الذكية في تحسين حركة المرور والأمن العام في تحديد أنماط الجريمة. حيث أن الشركات التي تتبنى علوم البيانات تصبح في وضع أفضل للتفوق على منافسيها.
مستقبل علوم البيانات :
1. تستمر أدوات AutoML في التطور ويقلل من الحاجة إلى الخبرة البشرية في بناء نماذج التعلم الآلي وتدريبها وتقييمها كما أن هذا لا يحل محل علماء البيانات بل يحررهم للتركيز على المشكلات الأكثر تعقيدا.
2. سيكون هناك تركيز أكبر على بناء نماذج ذكاء اصطناعي عادلة وشفافة وقابلة للتفسير حتي يتم التعامل مع تحديات التحيز في البيانات والخوارزميات لضمان أن النماذج لا تعزز التمييز أو تؤدي إلى نتائج غير عادلة.
3. سيعمل علماء البيانات بشكل متزايد ضمن فرق متعددة التخصصات ويتعاونون بشكل وثيق مع خبراء المجال، ومهندسي البيانات، ومديري المنتجات لضمان أن حلول البيانات تلبي احتياجات العمل الحقيقية.
4. تبدأ قدرات NLP في التطور لتحليل أعمق للنصوص، وفهم المشاعر، وتحسين التفاعلات بين البشر والآلة كما أن يحدث تقدم في رؤية الحاسوب إلى تطبيقات أكثر قوة في مجالات متعدده مثل التعرف على الوجوه.
Comments are closed.