علم البيانات مقابل تحليلات البيانات: استكشاف الاختلافات

على الرغم من أنك قد تصادف مصطلحي "علم البيانات" و"تحليلات البيانات" يُستخدمان بالتبادل في المحادثات أو عبر الإنترنت، إلا أنهما يشيران إلى مفهومين مختلفين تمامًا. علم البيانات هو مجال خبرة يجمع العديد من التخصصات مثل الرياضيات وعلوم الكمبيوتر وهندسة البرمجيات والإحصائيات. ويركز على جمع البيانات وإدارة البيانات المنظمة وغير المنظمة على نطاق واسع لمختلف التطبيقات الأكاديمية والتطبيقات التجارية. وفي الوقت نفسه، تحليلات البيانات هي عملية فحص مجموعات البيانات لاستخراج القيمة والعثور على إجابات لأسئلة محددة. دعونا نستكشف علم البيانات مقابل تحليلات البيانات بمزيد من التفصيل.

فكر في علم البيانات بصفته المظلة الشاملة التي تغطي مجموعة واسعة من المهام التي يتم إجراؤها للعثور على الأنماط في مجموعات البيانات الكبيرة، وتنظيم البيانات للاستخدام، وتدريب نماذج التعلم الآلي وتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي (AI). تحليلات البيانات هي مهمة تندرج تحت مظلة علم البيانات ويتم إجراؤها للاستعلام عن مجموعات البيانات وتفسيرها وتصورها. وغالبًا ما يقوم علماء البيانات بمهام تحليل البيانات لفهم مجموعة البيانات أو تقييم النتائج.

سيقوم مستخدمو الأعمال أيضًا بإجراء تحليلات للبيانات داخل منصات ذكاء الأعمال (BI) للحصول على نظرة ثاقبة لظروف السوق الحالية أو النتائج المحتملة لصناعة القرار. العديد من وظائف تحليلات البيانات—مثل إجراء التنبؤات—مبنية على خوارزميات التعلم الآلي ونماذجه التي طورها عالم البيانات. بمعنى آخر، في حين أن المفهومين ليسا متماثلين، إلا أنهما متشابكان بشدة.

كمجال من مجالات الخبرة، يُعد علم البيانات أكبر بكثير في نطاقه من مهمة إجراء تحليلات البيانات ويُعد مسارًا مهنيًا خاصًا به. يُعرف أولئك الذين يعملون في مجال علم البيانات بعلماء البيانات. ويقوم هؤلاء المتخصصون ببناء نماذج إحصائية وتطوير خوارزميات نماذج التعلم الآلي وتدريبها، وإنشاء أطر عمل من أجل:

• توقع النتائج على المدى القصير والطويل
• حل مشكلات العمل
• تحديد الفرص
• دعم الإستراتيجية التجارية
• أتمتة المهام والعمليات
• منصات Power BI

في عالم تكنولوجيا المعلومات، هناك طلب على وظائف علم البيانات في الوقت الحالي في العديد من المجموعات والصناعات. لممارسة مهنة علم البيانات، تحتاج إلى فهم عميق ومعرفة واسعة بالتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. ويجب أن تتضمن مجموعة مهاراتك القدرة على الكتابة بلغات البرمجة Python وSAS وR وScala. ويجب أن تكون لديك تجربة في العمل مع منصات البيانات الكبيرة مثل Hadoop أو Apache Spark. بالإضافة إلى ذلك، يتطلب علم البيانات خبرة في برمجة SQL Database والقدرة على العمل مع بيانات غير منظمة بمختلف أنواعها، مثل الفيديو والصوت والصور والنصوص.

سيقوم علماء البيانات عادة بإجراء التحليلات عند جمع البيانات وتنظيفها وتقييمها. ومن خلال تحليل مجموعة البيانات، يمكن لعلماء البيانات أن يفهموا بشكل أفضل إمكانية استخدامها في خوارزمية أو نموذج التعلم الآلي. يعمل علماء البيانات أيضًا بشكل وثيق مع مهندسي البيانات، الذين يتولون مسؤولية بناء مسارات البيانات التي تزود العلماء بالبيانات التي تحتاجها نماذجهم، بالإضافة إلى مسارات البيانات التي تعتمد عليها النماذج لاستخدامها في الإنتاج على نطاق واسع.

علم البيانات هو علم تكراري، ما يعني أن علماء البيانات يطرحون فرضيات ويجرون تجارب لمعرفة ما إذا كان من الممكن تحقيق النتيجة المرجوة باستخدام البيانات المتاحة. وتُعرف هذه العملية التكرارية باسم دورة حياة علم البيانات، والتي تتبع عادة سبع مراحل:

1. تحديد الفرصة أو المشكلة
2. استخراج البيانات (استخراج البيانات ذات الصلة من مجموعات البيانات الكبيرة)
3. تنظيف البيانات (إزالة التكرارات وتصحيح الأخطاء وما إلى ذلك)
4. استكشاف البيانات (تحليل البيانات وفهمها)
5. هندسة الميزات (باستخدام معرفة المجال لاستخراج التفاصيل من البيانات)
6. النمذجة التنبؤية (استخدام البيانات للتنبؤ بالنتائج والسلوكيات المستقبلية)
7. تصور البيانات (تمثيل نقاط البيانات باستخدام أدوات رسومية مثل المخططات أو الرسوم المتحركة)

تتم مهمة تحليلات البيانات لوضع مجموعة البيانات في سياقها كما هي موجودة حاليًا بحيث يمكن اتخاذ قرارات أكثر استنارة. ويتم تحديد مدى فعالية المجموعة وكفاءتها في إجراء التحليلات من خلال إستراتيجية البيانات وبنيتها الخاصة بها، والتي تسمح للمجموعة، مستخدميها وتطبيقاتها بالوصول إلى أنواع مختلفة من البيانات بغض النظر عن مكان وجود تلك البيانات. يُعد وجود إستراتيجية البيانات الصحيحة وهندسة البيانات أمرًا مهمًا بشكل خاص للمجموعة التي تخطط لاستخدام الأتمتة والذكاء الاصطناعي لتحليلات البيانات الخاصة بها.

التحليلات التنبؤية: تساعد التحليلات التنبؤية على تحديد الاتجاهات والارتباطات والعلاقة السببية ضمن مجموعة بيانات واحدة أو أكثر. على سبيل المثال، يمكن لتجار التجزئة التنبؤ بالتخزين الذي من المرجح أن ينفد منه نوعًا معينًا من المنتجات. ويمكن لأنظمة الرعاية الصحية أيضًا التنبؤ بالمناطق التي ستشهد ارتفاعًا في حالات الإصابة بالإنفلونزا أو غيرها من حالات العدوى.

التحليلات الإلزامية: تتنبأ التحليلات الإلزامية بالنتائج المحتملة وتقدم توصيات بشأن القرارات. ويمكن لمهندس الكهرباء استخدام التحليلات الإلزامية لتصميم الأنظمة الكهربائية المختلفة رقميًا واختبارها لمعرفة ناتج الطاقة المتوقع والتنبؤ بالعمر الافتراضي لعناصر النظام في نهاية المطاف.

التحليلات التشخيصية: تساعد التحليلات التشخيصية على تحديد سبب وقوع حدث ما. ويمكن للمصنعين تحليل العنصر الفاشل في خط التجميع وتحديد السبب وراء فشله.

التحليلات الوصفية: تقوم التحليلات الوصفية بتقييم كميات مجموعة البيانات وخصائصها. وغالبًا ما يستخدم موفر خدمة بث المحتوى التحليلات الوصفية لفهم عدد المشتركين الذين فقدهم أو اكتسبهم خلال فترة معينة والمحتوى الذي تتم مشاهدته.

يمكن لصانعي القرار في مجال الأعمال إجراء تحليلات البيانات للحصول على رؤى قابلة للتنفيذ في ما يتعلق بالمبيعات والتسويق وتطوير المنتجات وغيرها من العوامل التجارية. ويعتمد علماء البيانات أيضًا على تحليلات البيانات لفهم مجموعات البيانات وتطوير الخوارزميات ونماذج التعلم الآلي التي تهدف إلى البحث أو تحسين أداء الأعمال.

يمكن لأي طرف معني في أي تخصص تقريبًا تحليل البيانات. على سبيل المثال، يمكن لمحللي الأعمال استخدام لوحات معلومات ذكاء الأعمال لإجراء تحليلات متعمقة للأعمال وتصور مقاييس الأداء الرئيسية المجمعة من مجموعات البيانات ذات الصلة. ويمكنهم أيضًا استخدام أدوات مثل Excel لفرز البيانات وحسابها وتصورها. ومع ذلك، فإن العديد من المجموعات توظف محللي بيانات محترفين ومتخصصين لتجميع البيانات وتفسير النتائج للإجابة عن أسئلة محددة تتطلب الكثير من الوقت والاهتمام. وتتضمن بعض حالات الاستخدام العامة لمحلل بيانات بدوام كامل ما يأتي:

• العمل على معرفة سبب فشل حملة تسويقية على مستوى الشركة في تحقيق أهدافها
• التحقيق في سبب زيادة استقالات الموظفين في مؤسسة رعاية صحية
• مساعدة المدققين المتخصصين في القضايا المالية على فهم السلوكيات المالية للشركة

يعتمد محللو البيانات على مجموعة من المهارات التحليلية والبرمجية، إلى جانب الحلول المتخصصة التي تشمل:

• برنامج التحليل الإحصائي
• أنظمة إدارة قواعد البيانات (DBMS)
• منصات ذكاء الأعمال
• أدوات عرض مصور للبيانات ومساعدات نمذجة البيانات مثل QlikView وD3.js وTableau

إن ممارسة علم البيانات ليست خالية من التحديات. حيث يمكن أن تكون هناك بيانات مجزأة، ونقص في مهارات علم البيانات، ومعايير صارمة لتكنولوجيا المعلومات للتدريب والنشر. وقد يكون من الصعب أيضًا تشغيل نماذج تحليلات البيانات.

تستند محفظة منتجات IBM الخاصة بعلوم البيانات ودورة حياة الذكاء الاصطناعي إلى التزامنا طويل الأمد بتقنيات المصدر المفتوح. وهي تتضمن مجموعة من القدرات التي تمكن الشركات من إلغاء القفل لقيمة بياناتها بطرق جديدة. ومن الأمثلة على ذلك watsonx، وهي محفظة من منتجات الذكاء الاصطناعي التي تعمل على تسريع تأثير الذكاء الاصطناعي التوليدي في سير العمل الأساسي لتعزيز الإنتاجية.

تتكون Watsonx من ثلاثة عناصر قوية: استوديو watsonx.ai لنماذج الأساس الجديدة، والذكاء الاصطناعي التوليدي والتعلم الآلي؛ تخزين watsonx.data المناسب للغرض من أجل مرونة بحيرة البيانات وأداء مستودع البيانات. بالإضافة إلى مجموعة الأدوات watsonx.governance، لتمكين سير عمل الذكاء الاصطناعي الذي تم تصميمه بالمسؤولية والشفافية وقابلية التفسير.

من خلال هذا التعاون، يوفر watsonx للمؤسسات القدرة على:

1. تدريب الذكاء الاصطناعي وضبطه ونشره عبر جميع جوانب عملك باستخدام watsonx.ai
2. توسيع نطاق أحمال تشغيل الذكاء الاصطناعي، لجميع بياناتك، في أي مكان باستخدام watsonx.data
3. تمكين سير عمل البيانات والذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول وشفاف وقابل للتفسير باستخدام watsonx.governance