ما المقصود بعِلم البيانات؟
علم البيانات هو دراسة البيانات لاستخلاص رؤى مفيدة للأعمال. وهو نهج متعدد التخصصات يجمع بين مبادئ وممارسات مجالات الرياضيات والإحصاء والذكاء الاصطناعي وهندسة الحاسوب لتحليل كميات كبيرة من البيانات. يسمح هذا التحليل لعلماء البيانات بطرح أسئلة والإجابة عنها مثل ماذا حدث ولماذا حدث وماذا سيحدث في المستقبل وما الذي يمكن فعله حيال النتائج. |
| ما المقصود بعِلم البيانات وأهميته في سوق العمل؟ |
ما أهمية عِلم البيانات؟
علم البيانات مهم لأنه يجمع بين الأدوات والأساليب والتقنيات لإنتاج معلومات مفيدة من خلال البيانات. فالمؤسسات الحديثة غارقة في البيانات، والأجهزة التي يمكنها جمع المعلومات وتخزينها تلقائيًا منتشرة في كل مكان. تقوم الأنظمة عبر الإنترنت وبوابات الدفع بجمع المزيد والمزيد من البيانات في التجارة الإلكترونية والرعاية الصحية والتمويل وجميع جوانب الحياة البشرية الأخرى. وتتزايد البيانات النصية والصوتية والفيديو والصور بشكل كبير.تاريخ عِلم البيانات
مصطلح علم البيانات ليس جديدًا، لكن معناه واستخدامه تغير مع مرور الوقت. فقد ظهر المصطلح لأول مرة في ستينيات القرن الماضي كاسم آخر للإحصاء؛ وفي أواخر التسعينيات، صاغ علماء الحاسوب المصطلح. ويصف التعريف المقترح علم البيانات كتخصص منفصل له ثلاثة جوانب: تصميم البيانات وجمعها وتحليلها. استغرق الأمر عقدًا آخر من الزمن حتى تم استخدام المصطلح خارج الأوساط الأكاديمية.ما مقدار راتب عالم البيانات في السعودية؟
في المملكة العربية السعودية، من المتوقع أن يسهم سوق علوم البيانات والذكاء الاصطناعي في دعم الناتج المحلي الإجمالي للمملكة بمقدار يصل إلى 500 مليار ريال سعودي (ما يعادل 133 مليار دولار أمريكي) بحلول عام 2030. وفقًا لموقع Glassdoor، تبلغ رواتب علماء البيانات في السعودية حوالي 178,757 ريال سعودي سنويًا. كما تشير بيانات موقع Payscale إلى أن متوسط الرواتب في هذا المجال يبلغ حوالي 14,600 ريال سنويًا.
هناك العديد من الفرص لتعلم علوم البيانات في السعودية، مما يمكن الأفراد من استكشاف مختلف المفاهيم في هذا المجال المتنامي. وتتراوح رواتب علماء البيانات في السعودية من 6,860 ريال سعودي شهريًا (كحد أدنى) إلى 23,100 ريال شهريًا (كحد أقصى).
أما عن متوسط الراتب، فيبلغ حوالي 15,500 ريال سعودي شهريًا. وهذا يعني أن نصف العاملين في هذا المجال يحصلون على أقل من هذا المبلغ، بينما يحصل النصف الآخر على أكثر من 15,500 ريال.
مستقبل عِلم البيانات
بفضل الابتكارات القائمة على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، أصبحت معالجة البيانات أسرع وأكثر كفاءة. وقد أدى الطلب على هذه الصناعة إلى تشكيل منظومة من الدورات والمؤهلات والوظائف في مجال علوم البيانات. وبفضل الطلب على مجموعات المهارات والخبرات متعددة الوظائف، فإن علم البيانات يحمل وعودًا كبيرة للنمو خلال العقود القليلة القادمة.حيث أنه من المتعارف عليه أن مجال علم البيانات قد شهد نموًا كبيرًا في السنوات الأخيرة، ومع الاعتماد المتزايد على اتخاذ القرارات القائمة على البيانات، أصبح دور علماء البيانات لا غنى عنه، فهم يلعبون دورًا حيويًا في قطاعات مختلفة.
ما وجه استخدام عِلم البيانات؟
يُستخدم علم البيانات لدراسة البيانات بأربع طرق رئيسية:
1- التحليل الوصفي
يفحص التحليل الوصفي البيانات للحصول على نظرة ثاقبة لما يحدث وما يحدث في بيئة البيانات. ويتميز بتأثير تصوير البيانات، مثل المخططات الدائرية والمخططات الشريطية والرسوم البيانية الخطية والجداول والرسوم التوضيحية الوصفية. على سبيل المثال، قد تقوم شركة حجز تذاكر الطيران بتسجيل بيانات مثل عدد التذاكر المحجوزة كل يوم. يمكن للتحليل الوصفي أن يكشف عن أوقات ذروة الحجز وأوقات تباطؤ الحجز والأشهر ذات الأداء العالي لهذه الخدمة.
2- التحليل التشخيصي
التحليل التشخيصي هو فحص عميق ومفصّل للبيانات بهدف فهم سبب حدوث شيء ما. ويتميز بتقنيات مثل الغوص العميق، واستكشاف البيانات، والتنقيب في البيانات، والتنقيب في البيانات، والترابط. من خلال إجراء عدد من عمليات التلاعب بالبيانات وتحويلها على مجموعة بيانات معينة، يمكن لكل من هذه التقنيات استكشاف أنماط فريدة من نوعها. على سبيل المثال، يمكن لخدمات حجز تذاكر الطيران إجراء عمليات غوص عميق في الأشهر ذات الأداء العالي بشكل خاص لفهم أوقات ذروة الحجز. قد يكشف ذلك عن أن العديد من العملاء يزورون مدينة معينة لحضور حدث رياضي شهري.
3- التحليل التنبؤي
التحليل التنبؤي هو استخدام البيانات التاريخية لوضع تنبؤات دقيقة حول أنماط البيانات التي قد تحدث في المستقبل. ويتميز بتقنيات مثل التعلم الآلي والتنبؤ ومطابقة الأنماط والنمذجة التنبؤية. في جميع هذه التقنيات، يتم تدريب أجهزة الكمبيوتر على الهندسة العكسية للعلاقات السببية في البيانات. على سبيل المثال، يمكن لفرق حجز تذاكر الطيران استخدام علم البيانات للتنبؤ بأنماط حجز الرحلات الجوية للعام الجديد في بداية كل عام. يمكن للبرامج والخوارزميات الحاسوبية فحص البيانات التاريخية والتنبؤ بأوقات ذروة الحجز لوجهات محددة في شهر مايو. ومن خلال التنبؤ بمتطلبات السفر المستقبلية لعملاء الشركة، يمكنها عرض إعلانات مستهدفة لتلك المدن في وقت مبكر من شهر فبراير.
4- التحليل الإرشادي
يرتقي التحليل الإرشادي بالبيانات التنبؤية إلى المستوى التالي. فهو لا يتنبأ فقط بما يحتمل حدوثه، بل يوصي أيضًا بأفضل استجابة للنتيجة المتوقعة. يحلل التحليل الإلزامي التأثير المحتمل للخيارات المختلفة ويوصي بأفضل مسار عمل. يمكن استخدام التحليل البياني، والمحاكاة، ومعالجة الأحداث المعقدة، والشبكات العصبية، ومحركات توصيات التعلم الآلي.
وبالعودة إلى مثال خدمات بيع تذاكر الطيران، يمكن للتحليل الإرشادي فحص الحملات التسويقية السابقة من أجل تحسينها في فترة ذروة الحجز التالية. يمكن لعلماء البيانات التنبؤ بنتائج الحجز لقنوات التسويق المختلفة بمستويات مختلفة من الإنفاق التسويقي. يتيح هذا التنبؤ بالبيانات لشركات الطيران أن تكون أكثر ثقة في قراراتها التسويقية.
ما هي فوائد علم البيانات للأعمال؟
يُحدث علم البيانات تغييرًا جذريًا في طريقة إدارة الأعمال. تحتاج العديد من الشركات، الكبيرة منها والصغيرة، إلى استراتيجية قوية لعلوم البيانات لدفع عجلة النمو والحفاظ على الميزة التنافسية. تشمل الفوائد الرئيسية ما يلي
استكشاف أنماط التغيير غير المعروفة.
يُمكِّن علم البيانات الشركات من اكتشاف أنماط وعلاقات جديدة يمكن أن تحدث تحولاً جذرياً في مؤسساتها. يمكن لعلم البيانات الكشف عن التغييرات منخفضة التكلفة في إدارة الموارد التي لها أكبر الأثر على الربحية. على سبيل المثال، استخدمت إحدى شركات التجارة الإلكترونية علم البيانات لاكتشاف أن معظم استفسارات العملاء كانت تحدث خارج ساعات العمل. وجدت الأبحاث أن العملاء كانوا أكثر عرضة لإتمام عملية الشراء إذا تلقوا ردًا قبل يوم العمل التالي. ومن خلال تقديم خدمة العملاء على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، شهدت الشركة زيادة في المبيعات بنسبة 30%.
ابتكار منتجات وحلول جديدة
يمكن أن يكشف علم البيانات عن الثغرات والمشاكل التي لم تكن لتظهر لولا ذلك. إن زيادة التبصّر في قرارات الشراء وتعليقات العملاء والعمليات التجارية هي التي تدفع الابتكار في العمليات الداخلية والحلول الخارجية. على سبيل المثال، قام أحد فرق حلول الدفع عبر الإنترنت بجمع وتحليل تعليقات العملاء حول الشركة على وسائل التواصل الاجتماعي. وكشف هذا التحليل أن العملاء نسوا كلمات المرور الخاصة بهم خلال فترات ذروة الشراء وكانوا غير راضين عن نظام استعادة كلمات المرور الحالي. وبالتالي يمكن للشركة بناء حلول أفضل لزيادة رضا العملاء.
التحسين في الوقت الحقيقي
من الصعب جدًا على الشركات، وخاصة المؤسسات الكبيرة، الاستجابة للظروف المتغيرة في الوقت الفعلي. وقد يؤدي ذلك إلى خسائر كبيرة وانقطاعات في العمل. يمكن لعلم البيانات أن يساعد الشركات على توقع التغيير والاستجابة على النحو الأمثل للمواقف المختلفة. على سبيل المثال، استخدمت إحدى شركات النقل بالشاحنات علم البيانات لتقليل وقت التوقف عن العمل في حالة تعطل الشاحنات. فقد تعرفت الشركة على المسارات وأنماط المناوبات التي أدت إلى تقليل وقت التعطل وتعديل جداول الشاحنات. كما قامت أيضاً بتخزين قطع الغيار الشائعة التي تحتاج إلى استبدالها بشكل متكرر بحيث يمكن إصلاح الشاحنات بسرعة أكبر.
ما هو علم البيانات؟
تبدأ عملية علم البيانات عادةً بمشكلة في العمل. يعمل عالم البيانات مع أصحاب المصلحة في العمل لفهم احتياجات العمل. بمجرد تحديد المشكلة، يمكن لعالم البيانات استخدام عملية علم البيانات التي تسمى OSEMN لحل المشكلة:
1 - الحصول على البيانات
يمكن أن تكون البيانات موجودة أو تم الحصول عليها حديثًا أو مستودعات بيانات تم تنزيلها من الإنترنت. يمكن لعلماء البيانات استخراج البيانات من قواعد البيانات الداخلية أو الخارجية، أو من برامج إدارة علاقات العملاء في الشركات (CRM)، أو من سجلات خوادم الويب، أو من وسائل التواصل الاجتماعي، أو من مصادر خارجية موثوقة.
2 - تنظيف البيانات
تنقية البيانات (أو تنظيف البيانات) هي عملية توحيد البيانات وفقًا لتنسيق محدد مسبقًا. ويشمل ذلك معالجة البيانات المفقودة وتصحيح أخطاء البيانات وإزالة القيم المتطرفة في البيانات. ومن أمثلة تنقية البيانات ما يلي:
1- تغيير جميع قيم البيانات إلى تنسيق قياسي مشترك
2-تصحيح الأخطاء الإملائية والمسافات الزائدة
3-تصحيح الأخطاء الحسابية أو إزالة الفواصل في الأعداد الكبيرة
3- استكشاف البيانات
استكشاف البيانات هو التحليل الأولي للبيانات المستخدم لتخطيط المزيد من استراتيجيات نمذجة البيانات. ويستخدم علماء البيانات الإحصاءات الوصفية وأدوات تصور البيانات للوصول إلى فهم أولي للبيانات. ثم يقومون بعد ذلك باستكشاف البيانات لتحديد الأنماط المثيرة للاهتمام التي يمكن التحقيق فيها أو معالجتها.
4 - بناء نماذج البيانات
تُستخدم خوارزميات البرمجيات والتعلم الآلي لاكتساب رؤى أعمق والتنبؤ بالنتائج ووصف السلوك الأمثل. يتم تطبيق تقنيات التعلم الآلي مثل الارتباط والتصنيف والتجميع على مجموعة بيانات التدريب. يمكن اختبار النماذج مقابل بيانات تجريبية محددة مسبقًا لتقييم دقة النتائج. يمكن ضبط نموذج البيانات عدة مرات لتحسين نتائج النتائج.
5 - تفسير النتائج
يعمل علماء البيانات مع المحللين ووحدات الأعمال لترجمة رؤى البيانات إلى إجراءات. إنشاء الرسوم البيانية والمخططات والجداول لإظهار الاتجاهات والتوقعات. يساعد تلخيص البيانات أصحاب المصلحة على فهم النتائج وتنفيذها بفعالية.
ما هي تقنيات علم البيانات المختلفة؟
يتعامل المتخصصون في علم البيانات مع مجموعة من التقنيات المعقدة، بما في ذلك
الذكاء الاصطناعي: تُستخدم نماذج التعلّم الآلي والبرمجيات ذات الصلة في التحليل التنبؤي والإرشادي.
الحوسبة السحابية: تمنح تقنية الحوسبة السحابية علماء البيانات المرونة وقوة المعالجة التي يحتاجونها لإجراء تحليل البيانات المتقدمة.
إنترنت الأشياء: يشير إنترنت الأشياء (IoT) إلى مجموعة من الأجهزة التي يمكن توصيلها تلقائيًا بالإنترنت. تجمع هذه الأجهزة البيانات لمبادرات علم البيانات. تخلق هذه الأجهزة بيانات ضخمة يمكن استخدامها للتنقيب عن البيانات واستخراج البيانات.
الحوسبة الكمية: يمكن للحوسبة الكمية إجراء عمليات حسابية معقدة بسرعة عالية. ويستخدمها علماء البيانات المهرة لبناء خوارزميات كمية معقدة.
