تعريف علم البيانات
مجال متعدد التخصصات يهدف إلى تقييم البيانات الأولية
علم البيانات هو مجال معقد يمثل تحديا استراتيجيا للشركات ، بغض النظر عن قطاع نشاطها. في الواقع ، يتيح إتقان هذا العلم لصانعي القرار الوصول إلى معلومات مفيدة غنية بالتنبؤات حول اتجاهات السوق. مع وضع ذلك في الاعتبار ، يعتمد المتخصصون مثل محلل البيانات على خبرتهم لجمع البيانات الأولية ومعالجتها لتحويلها إلى معلومات قابلة للتنفيذ. للقيام بذلك ، يجب أن يتمتع الأشخاص الذين يرغبون في ممارسة هذا النوع من المهن بمهارات متعمقة في البيانات الضخمة ، وذلك بفضل معرفتهم بالخوارزميات والرياضيات والإحصاء ... إذا كنت ترغب في متابعة تدريب متخصص في هذا المجال ، يمكنك التسجيل بمنصة مخصصة للاستفادة من منهج تعليمي محدد. ستتاح لك الفرصة لاكتشاف تعريف علم البيانات ومجال تطبيقه ، من خلال سلسلة من الوحدات التي يدرسها المتخصصون في هذا المجال.
الجزء 1 - المبادئ الأساسية
لتنفيذ مهمته ، يستخدم محلل البيانات تقنيات مختلفة ويستغل مجموعة متنوعة من الأدوات المحددة. مثل:
- رياضيات
- برمجة الكمبيوتر,
- الذكاء الاصطناعي
- التحليلات التنبؤية ،
- الاحصاءات
- الاقتصاد القياسي
- خوارزميات التعلم الآلي ...
هذا ما يسمح لخبراء علوم البيانات بتحديد اتجاهات السوق العالمية وفهم أسباب ربط المستخدمين. في نهاية عمليتهم ، سيتمكن متخصصو البيانات الضخمة هؤلاء من تحديد العلاقة بين مجموعة كبيرة من البيانات الأولية.
فهم الأداء العام للنظام
بشكل ملموس ، يمكن أن تتغير أساليب وطرق التنفيذ اعتمادا على كل شركة ، حتى لو كانت معظم الكيانات تستخدم علم البيانات على أساس يومي. نتيجة لذلك ، ليس من السهل إعطاء تعريف دقيق لهذا العلم ، لأن الجميع يطبقونه بطريقتهم الخاصة بأشكال مختلفة. بالإضافة إلى ذلك ، فإن المظهر المستمر للتقنيات الجديدة يجلب باستمرار تحولات على مستوى الممارسة في هذا المجال.
على أي حال ، يظل الغرض من المهام الموكلة إلى خبراء علوم البيانات كما هو ، لأنها تتكون أساسا من:
- القيام بجمع البيانات،
- تنظيم تخزين البيانات ،
- نشر هيكل استخراج البيانات ،
- بدء تحليل البيانات ،
- قم بتشغيل بيانات بمعنى.
ظهور انفجار البيانات الضخمة
من الضروري حقا مراعاة حقيقة أن النمو القوي لعلم البيانات يتولد بشكل أساسي عن انفجار البيانات التي تستخدمها البشرية. في الواقع ، شهدت جميع قطاعات النشاط ارتفاعا هائلا من حيث علم البيانات ، كما توضح الأرقام التالية:
- ضرب الحجم العالمي في 9 بين عامي 2011 و 2013 ،
- زيادة حجم البيانات الإجمالي إلى 44 زيتابايت بحلول أواخر عام 2020 ، ارتفاعا من أقل من 5 زيتابايت وفقا لإحصاءات عام 2013.
في الممارسة العملية ، يتم تفسير هذه الظاهرة من خلال ظهور تقنيات مختلفة مصممة خصيصا لإنتاج البيانات ، مثل الهواتف الذكية والأشياء المتصلة. ناهيك عن الشبكات الاجتماعية ومحركات البحث التي أصبحت ضرورية في عادات العديد من المستخدمين ، سواء لأسباب مهنية أو شخصية.
إمكانية الوصول إلى ثروة من المعلومات الاستراتيجية
في الواقع ، تعتبر مناجم البيانات التي تم إنشاؤها على هذا النحو نفط القرن الحادي والعشرين ، لأنها توفر للمنظمات المختلفة الفرصة للوصول إلى فرص غير مسبوقة. ولسبب وجيه ، فإن استغلال هذه البيانات يسمح لهم بتقييمها من خلال استكشاف مساحة هائلة من بحيرات البيانات. بمعنى آخر ، يمنح علم البيانات صانعي القرار الفرصة لاتخاذ إجراءات استراتيجية ، بالاعتماد على بيانات ملموسة وليس على أساس حدس بسيط. يعني:
- إنشاء منتجات جديدة ،
- تصميم الخدمات المبتكرة ،
- حل المشاكل المختلفة ،
- تحسين أداء الجهة.
وبالتالي ، بفضل علوم البيانات ، يمكن للمؤسسات البحثية أو الشركات أو القطاع العام تحديد طبيعة الطلب على اتصالات السكان المستهدفين. وبالمثل ، فهم قادرون على اتخاذ أفضل القرارات من حيث الاتجاه ، مع التنبؤات التي يقدمها محلل البيانات الخاص بهم حول الاتجاهات المستقبلية. بالإضافة إلى ذلك ، يمكنهم تحديد النقاط الرئيسية التي تهم عملائهم بناء على التفسير الذي اقترحه المتخصصون حول البيانات التي تم جمعها.
الجزء 2 - مجال الخبرة
لتحسين تثمين البيانات الخام ، يجب أن ينجح محلل البيانات في إتقان مجالات الخبرة المختلفة واستيعاب مجموعة واسعة من التخصصات.
المهارات المطلوبة
لتنفيذ مهمتهم ، يجب على خبراء علوم البيانات اكتساب قدر معين من المعرفة ، مثل:
- هندسة البيانات,
- معرفة متعمقة بالرياضيات ،
- المهارات الإحصائية ،
- التخصص في علوم الكمبيوتر ،
- خبرة في تصور البيانات.
في نهاية تدريبهم المهني ، قبل أن يصبحوا محللي بيانات مؤكدين ، يجب أن يتمتع أولئك الذين يرغبون في ممارسة هذه المهن المحددة أيضا بالقدرة على استغلال الذكاء الاصطناعي. بنفس الطريقة ، تعد المهارات في التعامل مع الأدوات المخصصة مثل التعلم العميق وكذلك التعلم الآلي جزءا من المتطلبات التي يجب الوفاء بها.
خلاف ذلك ، لن يكونوا قادرين على تلبية توقعات العمل واستخراج البيانات ذات الصلة للتواصل مع صانعي القرار. وبالمثل ، فإن المعرفة الأفضل بالتقنيات المطلوبة تسمح لهم بتطوير تقنيات مختلفة بالإضافة إلى الخوارزميات ، من أجل إعداد إنشاء نماذج. بالإضافة إلى ذلك ، هذه المهارات ضرورية للنجاح في إجراء تنبؤات مفيدة بشكل خاص أثناء عمليات صنع القرار.
العملية التي يجب اتباعها
لتحقيق القيمة والمعنى في البيانات الأولية ، هناك 5 خطوات أساسية يجب اتباعها. بدءا من جمع البيانات من مصادر مختلفة ، قبل استخراجها. بعد ذلك ، سيهتم أخصائي علوم البيانات بتخزينها في مستودع البيانات وسيتبع تدخله بتنظيف البيانات التي تم جمعها على هذا النحو. ستؤدي هذه الخطوة إلى تحويل هذه البيانات من أجل تسهيل تحليلها وتحسين معالجتها ، وذلك بفضل العمليات التالية:
بعد هذه الإجراءات المختلفة ، سيعتمد الخبير على تقنيات محددة مثل التحليل التنبئي أو التنقيب عن النص أو الانحدار لتحليل هذه البيانات. وفي نهاية هذه العملية ، سيقوم بتوصيل المعلومات ذات الصلة التي سيتم استخراجها عن طريق كتابة لوحة معلومات أو إعداد التقارير أو استخدام تصور البيانات.
الجزء 3 - حالات الاستخدام
في الممارسة العملية ، تختلف حالة استخدام علم البيانات اختلافا كبيرا اعتمادا على كل شركة ، حيث يمكن أن تصبح ملموسة أيضا عبر سياقات مختلفة. لكن بشكل عام ، يستخدم هذا العلم بشكل خاص من أجل:
- تقديم المساعدة في صنع القرار الاستراتيجي ،
- أتمتة المهام المختلفة.
يظل علم البيانات أداة أساسية لأنه يسمح للشركات باكتشاف محاولات الاحتيال أو حالات الشذوذ بسهولة أكبر. بنفس الطريقة ، يمنح الشركات القدرة على فهم أنماط البيانات أو الاتجاهات أو الحصول على تنبؤات بشأن الإيرادات أو المبيعات.
بخلاف ذلك ، يعد علم البيانات أداة قوية لمساعدة الشركات على تصنيف بياناتها ، وذلك بفضل الفرز التلقائي لرسائل البريد الإلكتروني في صندوق الوارد الخاص بك على سبيل المثال. وبالمثل ، فهو ممتاز لأداء أنواع مختلفة من عمليات التعرف (الصوت ، الوجه ، النص) أو تغذية محركات البحث. يوفر استغلال هذه التكنولوجيا للشركات بشكل فعال الفرصة للتخطيط لتوصية منتجات معينة أو اقتراح محتوى معين ، وفقا لتفضيلات هدفها.
الصحة
تتغير حالة استخدام هذا العلم في الواقع بطرق مختلفة ، اعتمادا على المصالح الرئيسية لقطاع النشاط الذي يستغله. وبالتالي ، من حيث الصحة ، فإن تثمين البيانات جعل من الممكن الحصول على:
- فهم أفضل للأمراض ،
- القدرة على استكشاف نطاق الطب الوقائي ،
- إمكانية إجراء بحث متقدم لابتكار علاجات جديدة بنجاح ،
- الفرصة لاتخاذ خطوات لتسهيل تسريع التشخيص.
قطاع الخدمات اللوجستية
بالنسبة للمهنيين في هذا المجال ، أتاح لهم استخدام علوم البيانات الفرصة للاستفادة من مزايا معينة ، مثل:
- تحسين طرق المركبات ،
- إدارة فعالة وفي الوقت الحقيقي للعمليات الداخلية ، مع مراعاة العوامل المهيمنة (حركة المرور والطقس).
فرع البيع بالتجزئة
يستخدم المحترفون في هذا الفرع من النشاط علم البيانات لتنفيذ عمليات محددة ، مثل:
- حملة استهداف الإعلانات ،
- إجراءات التسويق الشخصية.
للقيام بذلك ، يبنون استراتيجيتهم على التوصية بعروض محددة من خلال الرجوع إلى تحليل تفضيلات السكان المستهدفين. هذا هو الحال بشكل خاص بالنسبة ل Google في سياق تشغيل محرك بحث الويب الخاص بها أو محرك Netflix و Spotify على منصة البث الخاصة بهم. تستخدم هذه الممارسة أيضا من قبل العديد من الشركات العاملة في قطاع التجارة الإلكترونية ، مثل Amazon.
قسم الأمن السيبراني
يستغل الخبراء في هذا المجال بشكل أساسي علوم البيانات والذكاء الاصطناعي ، من أجل اكتشاف مخاطر الهجمات بنجاح من خلال تحديد البرامج الضارة الجديدة.
صناعة السيارات ذاتية القيادة
تعد حالة استخدام علوم البيانات ضرورية بشكل خاص لهذه الصناعة ، لأن استغلال تقنيات مثل التحليلات التنبؤية يجعل من الممكن تنفيذ إجراءات استراتيجية. يعني:
- القدرة على ضبط سرعة السيارة وفقا للظروف ،
- القدرة على تجاوز العقبات لتجنب الحوادث المحتملة ،
· الذكاء لتغيير المسارات عن طريق اتخاذ طرق أقل خطورة أو اختيار طريق أسرع.