علم البيانات مقابل البيانات الكبيرة مقابل تحليلات البيانات | Data Science | Big Data | Data Analytics

الفرق بين تحليل البيانات والبيانات الكبيره وعلم البيانات

 البيانات موجودة في كل مكان وجزء من حياتنا اليومية بطرق أكثر مما يدركه معظمنا، لذلك هناك حاجة إلى مهنيين يفهمون أساسيات علم البيانات والبيانات الضخمة وتحليلات البيانات، ويمكنهم إجراء مقارنات مثل علم البيانات مقابل تحليلات البيانات، مما يساعد على التمييز بين مختلف تخصصات معالجة البيانات.


علم البيانات مقابل البيانات الكبيرة مقابل تحليلات البيانات | Data Science | Big Data | Data Analytics


غالبا ما يتم سماع هذه المصطلحات الثلاثة بشكل متكرر في الصناعة، وعلى الرغم من أن معانيها تشترك في بعض أوجه التشابه، إلا أن لديها بعض الاختلافات العميقة، ستمنحك هذه المقالة فهما واضحا للمعنى والتطبيق والمهارات المطلوبة لتصبح عالم بيانات أو متخصصا في البيانات الكبيرة أو محلل بيانات.


لنبدأ بفحص كل مفهوم على حدة.، هل تتطلع إلى أن تصبح عالم بيانات؟ تحقق من معسكر علوم البيانات وأبدأ اليوم، ارتق بمهاراتك في إدارة البيانات من خلال دورات إدارة البيانات من الدرجة الأولى، اكتسب خبرة عملية وأصبح رصيدا لا يقدر بثمن لأي منظمة.


ما هو علم البيانات؟


علم البيانات هو مجال يتعامل مع البيانات غير المنظمة والمنظمة والبيانات شبه المنظمة، إنه ينطوي على ممارسات مثل تطهير البيانات وإعداد البيانات وتحليل البيانات وغير ذلك الكثير.


علم البيانات هو مزيج من: الإحصاءات والرياضيات والبرمجة وحل المشكلات؛ والتقاط البيانات بطرق بارعة؛ والقدرة على النظر إلى الأشياء بشكل مختلف؛ ونشاط تطهير البيانات وإعدادها ومواءمتها، يتضمن هذا المصطلح الشامل تقنيات مختلفة تستخدم عند استخراج الأفكار والمعلومات من البيانات.


أطلق العنان لإمكانات التحليلات من خلال دورات التحليلات، اكتسب ميزة تنافسية في سوق العمل ودفع حياتك المهنية إلى الأمام.


ما هي البيانات الضخمة (big data)؟


تشير البيانات الضخمة إلى كميات كبيرة من البيانات التي لا يمكن معالجتها بفعالية مع التطبيقات التقليدية المستخدمة حاليا، تبدأ معالجة البيانات الضخمة بالبيانات الخام غير المجمعة وغالبا ما يكون من المستحيل تخزينها في ذاكرة جهاز كمبيوتر واحد.


البيانات الضخمة هي كلمة طنانة تستخدم لوصف كميات هائلة من البيانات، غير المنظمة والمنظمة على حد سواء، والتي يمكن أن تغمر الأعمال التجارية على أساس يومي، تستخدم البيانات الضخمة لتحليل الأفكار، والتي يمكن أن تؤدي إلى قرارات أفضل وتحركات تجارية استراتيجية.


التعريف المتعارف عليه للبيانات الضخمة: "البيانات الضخمة هي أصول معلومات عالية الحجم وعالية السرعة أو عالية التنوع تتطلب أشكالا مبتكرة وفعالة من حيث التكلفة لمعالجة المعلومات تمكن من تعزيز البصيرة وصنع القرار وأتمتة العمليات".


ما هي تحليلات البيانات؟


تحليلات البيانات هي علم فحص البيانات الخام للتوصل إلى استنتاجات معينة.


تتضمن تحليلات البيانات تطبيق عملية خوارزمية أو ميكانيكية لاستخلاص رؤى وتشغيلها من خلال العديد من مجموعات البيانات للبحث عن ارتباطات ذات مغزى، يتم استخدامه في العديد من الصناعات، مما يمكن المنظمات وشركات تحليل البيانات من اتخاذ قرارات أكثر استنارة، بالإضافة إلى التحقق من النظريات أو النماذج الحالية ودحضها، يكمن تركيز تحليلات البيانات في الاستدلال، وهي عملية اشتقاق الاستنتاجات التي تستند فقط إلى ما يعرفه الباحث بالفعل.


الآن، دعونا نستكشف تطبيقات علم البيانات والبيانات الضخمة وتحليلات البيانات.


تطبيقات علم البيانات


1. البحث على الإنترنت

تستخدم محركات البحث خوارزميات علم البيانات لتقديم أفضل النتائج لاستفسارات البحث في ثوان.


2. الإعلانات الرقمية

يستخدم طيف التسويق الرقمي بأكمله خوارزميات علم البيانات، من لافتات العرض إلى اللوحات الإعلانية الرقمية، هذا هو السبب الرئيسي في أن الإعلانات الرقمية لديها معدلات نقر أعلى من الإعلانات التقليدية.


3. أنظمة التوصية

لا تجعل أنظمة التوصية من السهل العثور على المنتجات ذات الصلة من مليارات المنتجات المتاحة فحسب، بل تضيف أيضا الكثير إلى تجربة المستخدم، تستخدم العديد من الشركات هذا النظام للترويج لمنتجاتها واقتراحاتها وفقا لمتطلبات المستخدم وأهمية المعلومات، تستند التوصيات إلى نتائج البحث السابقة للمستخدم.


تطبيقات البيانات الضخمة


1. البيانات الضخمة للخدمات المالية

تستخدم شركات بطاقات الائتمان وبنوك البيع بالتجزئة وإرشادات إدارة الثروات الخاصة وشركات التأمين وصناديق المشاريع وبنوك الاستثمار المؤسسية البيانات الضخمة لخدماتها المالية، المشكلة الشائعة بينهم جميعا هي الكميات الهائلة من البيانات متعددة الهياكل التي تعيش في أنظمة متباينة متعددة، والتي يمكن للبيانات الضخمة حلها، على هذا النحو يتم استخدام البيانات الضخمة بعدة طرق، بما في ذلك:

  1. تحليلات العملاء
  2. تحليلات الامتثال
  3. تحليلات الاحتيال
  4. التحليلات التشغيلية


2. البيانات الضخمة في الاتصالات

يعد كسب مشتركين جدد، والاحتفاظ بالعملاء، والتوسع داخل قواعد المشتركين الحالية من الأولويات العليا لمقدمي خدمات الاتصالات السلكية واللاسلكية، تكمن حلول هذه التحديات في القدرة على الجمع بين جماهير البيانات التي يولدها العملاء والبيانات التي يتم إنشاؤها آليا وتحليلها والتي يتم إنشاؤها كل يوم.


3. البيانات الضخمة للبيع بالتجزئة

سواء كانت شركة شركة تقليدية او متاجر تجزئة عبر الإنترنت، فإن الإجابة على البقاء في اللعبة والقدرة التنافسية هي فهم العميل بشكل أفضل، يتطلب ذلك القدرة على تحليل جميع مصادر البيانات المتباينة التي تتعامل معها الشركات كل يوم، بما في ذلك المدونات الإلكترونية وبيانات معاملات العملاء ووسائل التواصل الاجتماعي وبيانات بطاقات الائتمان ذات العلامات التجارية المتجر وبيانات برنامج الولاء.


تطبيقات تحليلات البيانات


1. رعاية صحية

يتمثل التحدي الرئيسي للمستشفيات في علاج أكبر عدد ممكن من المرضى بكفاءة، مع توفير مستوى عال أيضا، يتم استخدام بيانات الأدوات والآلات بشكل متزايد لتتبع وتحسين تدفق المرضى والعلاج والمعدات المستخدمة في المستشفيات، تشير التقديرات إلى أنه سيكون هناك مكسب كفاءة بنسبة واحد في المائة يمكن أن يحقق أكثر من 63 مليار دولار من وفورات الرعاية الصحية العالمية من خلال الاستفادة من البرامج من شركات تحليل البيانات.


3. سفر

يمكن لتحليلات البيانات تحسين تجربة الشراء من خلال تحليل بيانات الهاتف المحمول والويب ووسائل التواصل الاجتماعي، يمكن لمواقع السفر الحصول على رؤى حول تفضيلات العميل، يمكن بيع المنتجات عن طريق ربط المبيعات الحالية بزيادة التصفح اللاحقة في تحويلات التصفح للشراء عبر الحزم والعروض المخصصة، يمكن لتحليلات البيانات التي تستند إلى بيانات وسائل التواصل الاجتماعي أيضا تقديم توصيات سفر مخصصة.


4. الألعاب

تساعد تحليلات البيانات في جمع البيانات لتحسينها وإنفاقها داخل الألعاب وعبرها، تستطيع شركات الألعاب أيضا معرفة المزيد عما يحبه مستخدموها ولا يحبونه.


5. إدارة الطاقة

تستخدم معظم الشركات تحليلات البيانات لإدارة الطاقة، بما في ذلك إدارة الشبكة الذكية، وتحسين الطاقة، وتوزيع الطاقة، وأتمتة المباني في شركات المرافق العامة، يركز التطبيق هنا على التحكم في أجهزة الشبكة وأطقم الإرسال ورصدها، بالإضافة إلى إدارة انقطاع الخدمة،  المرافق لديها القدرة على دمج ملايين نقاط البيانات في أداء الشبكة وتعطي المهندسين الفرصة لاستخدام التحليلات لمراقبة الشبكة.


كيف تؤثر هذه التقنيات على الاقتصاد؟


أصبحت البيانات المحرك الذي يقود جميع أنشطة اليوم تقريبا، بغض النظر عما إذا كانت في مجالات الرعاية الصحية أو التكنولوجيا أو التعليم أو البحث أو البيع بالتجزئة، بالإضافة إلى ذلك تطور التوجه التجاري من نموذج يركز على المنتج إلى نموذج يركز على البيانات، تقدر الشركات من جميع الأحجام المعلومات، بغض النظر عن مدى تافهة تلك البيانات للوهلة الأولى، يساعد تحليل المعلومات والتصور المسوقين والمحللين على اكتساب رؤى تجارية قابلة للتنفيذ، خلق هذا الطلب حاجة إلى خبراء يمكنهم سحب رؤى مفيدة وذات مغزى من تيرابايت من البيانات المتاحة اليوم.


في حين أن البيانات الضخمة تساعد الصناعات المصرفية وتجارة التجزئة وغيرها من الصناعات من خلال توفير تقنيات مهمة مثل الكشف عن الاحتيال وأنظمة التحليل التشغيلي، فإن تحليلات البيانات تمكن صناعات مثل الخدمات المصرفية وإدارة الطاقة والرعاية الصحية والسفر والنقل من تطوير تطورات جديدة من خلال استخدام تحليل الاتجاهات التاريخية والقائمة على البيانات، يتوسع علم البيانات في ذلك بطرق أكثر من خلال تمكين الشركات من استكشاف استراتيجيات جديدة في الاكتشاف العلمي والتقدم الطبي وتطوير الويب والإعلانات الرقمية والتجارة الإلكترونية، حرفيا أي شيء يمكنك تخيله.


ماذا يفعل عالم البيانات ومحترف البيانات الضخمة ومحلل البيانات؟


في محاولة لفهم مقارنة علم البيانات بالكامل مقابل تحليل البيانات بشكل أفضل، دعونا نلقي نظرة على ما تفعله كل مهنة.


يعمل علماء البيانات عن كثب مع أصحاب المصلحة في الأعمال التجارية لفهم أهدافهم، ومعرفة كيفية استخدام البيانات لتحقيق تلك الأهداف، إنهم مسؤولون عن تنظيف البيانات وتنظيمها، وجمع مجموعات البيانات، واستخراج البيانات للأنماط، وصقل الخوارزميات، ودمج البيانات وتخزينها، وبناء مجموعات التدريب.


أما بالنسبة لمحترفي البيانات الضخمة لم يعد مصطلح "البيانات الكبيرة" شيئا كبيرا عند وصف مهنة أو منصب وظيفي، يعرف محترفو البيانات الضخمة الآن أكثر كمحترفي التحليلات الذين يراجعون الكميات الهائلة من البيانات المخزنة والمحتفظ بها من قبل الشركة ويحللونها ويبلغون عنها، يحدد هؤلاء المهنيون تحديات البيانات الضخمة ويبتكرون الحلول، ويستخدمون التقنيات الإحصائية الأساسية، ويحسنون جودة البيانات للإبلاغ والتحليل، والوصول إلى البيانات وتعديلها ومعالجتها.


وأخيرا، يقوم محللو البيانات بجمع مجموعات البيانات وتنظيفها ودراستها لتحويلها إلى موارد قابلة للتنفيذ للمساعدة في حل المشاكل أو تحقيق الأهداف داخل المنظمة.


إذا بدا أن المهن الثلاث لها قدر كبير من التداخل، فذلك لأنها تفعل ذلك، لكل عمل تجاري هيكله وإجراءاته الخاصة، ولا بد أن ترى بعض عدم وضوح الفروق بين هذه المواقف، ربما في بعض الشركات يرتدي عالم البيانات قبعات متعددة.


المهارات المطلوبة لتصبح عالم بيانات


1. التعليم

88 في المائة حاصلون على درجة الماجستير، و46 في المائة حاصلون على درجة الدكتوراه


2. معرفة متعمقة ب SAS أو R

بالنسبة لعلوم البيانات، يفضل R بشكل عام.


3. ترميز بايثون (Python)

بايثون هي لغة الترميز الأكثر شيوعا المستخدمة في علم البيانات، إلى جانب جافا وبيرل وC/C++.


4. منصة Hadoop

على الرغم من أنها ليست دائما شرطا، إلا أن معرفة منصة Hadoop لا تزال مفضلة لهذا المجال، وجود بعض الخبرة في Hive أو Pig مفيد أيضا.


5. قاعدة بيانات/ترميز SQL

على الرغم من أن NoSQL وHadoop أصبحا جزءا مهما من علم البيانات، إلا أنه لا يزال من المفضل إذا كان بإمكانك كتابة وتنفيذ استعلامات معقدة في SQL.


6. العمل مع البيانات غير المنظمة

من الضروري أن يتمكن عالم البيانات من العمل مع البيانات غير المنظمة، سواء على وسائل التواصل الاجتماعي أو خلاصات الفيديو أو الصوت.


المهارات المطلوبة لتصبح متخصصا في البيانات الضخمة


1. المهارات التحليلية

هذه المهارات تعد ضرورية لفهم البيانات، وايضا تحديد البيانات ذات الصلة عند البحث عن حلول وإنشاء التقارير.


2. الإبداع

يجب أن يكون لديك القدرة على إنشاء طرق جديدة ومبتكرة لجمع استراتيجية البيانات وتفسيرها وتحليلها، الرياضيات والمهارات الإحصائية "تجعد الأرقام" الجيد والقديم الطراز ضروري أيضا، سواء كان ذلك في علم البيانات أو تحليلات البيانات أو البيانات الكبيرة.


3. علوم الكمبيوتر

أجهزة الكمبيوتر هي الاساس وتعد العمود الفقري لكل استراتيجية من استراتيجيات البيانات، حيث يكون المبرمجين بحاجة مستمرة للتوصل إلى خوارزميات وطرق جديدة لمعالجة البيانات وتحويلها الي رؤى.


4. المهارات التجارية

سيحتاج المتخصصون في البيانات الضخمة إلى فهم أهداف الأعمال التجارية المعمول بها، فضلا عن العمليات الأساسية التي تدفع نمو الأعمال التجارية وأرباحها.


المهارات المطلوبة لتصبح محلل بيانات


  • مهارات البرمجة، معرفة لغات البرمجة، مثل R وPython، أمر حتمي لأي محلل بيانات.


  • المهارات الإحصائية والرياضيات، الإحصاءات الوصفية والاستدلالية، وكذلك التصاميم التجريبية، هي مهارات مطلوبة لعلماء البيانات.


  • مهارات التعلم الآلي.


  • مهارات مشاحنات البيانات، القدرة على تعيين البيانات الخام وتحويلها إلى تنسيق آخر يتيح استهلاك البيانات بشكل أكثر ملاءمة.


  • مهارات التواصل وتصور البيانات.


  • حدس البيانات، من الأهمية بمكان أن يكون المحترف قادرا على التفكير كمحلل بيانات.

اتجاهات الراتب


على الرغم من أنهم في نفس المجال، إلا أن كل من هؤلاء المهنيين، علماء البيانات وأخصائيي البيانات الكبيرة ومحللي البيانات، يحصلون على رواتب متنوعة.


راتب عالم البيانات

وفقا ل Glassdoor، يبلغ متوسط الراتب الأساسي لعالم البيانات أكثر من 117000 دولار سنويا.


راتب أخصائي البيانات الضخمة

وفقا ل Glassdoor، يبلغ متوسط الراتب الأساسي لأخصائي البيانات الضخمة أكثر من 104000 دولار سنويا.


راتب محلل البيانات

وفقا ل Glassdoor، يبلغ متوسط الراتب الأساسي لمحلل البيانات أكثر من 69000 دولار سنويا.


بالطبع هذه مجرد متوسطات وستختلف بناء على عدة عوامل،  يكسب العديد من المهنيين، أو لديهم القدرة على كسب  رواتب أعلى بالمؤهلات المناسبة.


بغض النظر عن المسار الذي تقرر اتخاذه في نهاية المطاف، إذا كنت ترغب في أن تصبح خبيرا في علوم البيانات أو تحليلات البيانات أو البيانات الضخمة، فتحقق من برنامج الدراسات العليا في علوم البيانات وتحليلات البيانات وهندسة البيانات.


مع مسارات التعلم الموصى بها في الصناعة، والوصول الحصري إلى الخبراء في الصناعة، والخبرة العملية في المشروع، وشهادة الماجستير الممنوحة عند الانتهاء، ستمنحك هذه الدورات عبر الإنترنت ما تحتاجه للتفوق في هذه المجالات سريعة النمو وتصبح خبيرا.


خلاصة القول


في هذه المقالة، ناقشنا الاختلافات الطفيفة والرئيسية بين علم البيانات مقابل البيانات الكبيرة مقابل تحليلات البيانات، وتطرقنا إلى مفاهيم مثل التعريف والتطبيق والمهارات والراتب المتعلقة بالمنصب المحدد.

إرسال تعليق