علم البيانات

علم البيانات هو علم يجمع بين البرمجة والرياضيات وعلم الإحصاء والتحليل والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، بغرض تحليل بيانات الشركة ومعرفة هل تسير على النهج الصحيح أم أنها تتجه في اتجاه خاطئ، ثم اتخاذ القرارات الصحيحة بناءً على ناتج تلك التحليلات. تُحَلَل البيانات الخاصة بالشركة من أربعة جوانب:

• الدراسة الوصفية: عملية تحليل البيانات لمعرفة ما حدث في الفترات الأخيرة، مثل ارتفاع أو انخفاض أسهم الشركة.
• الدراسة التشخيصية: التوصل لسبب حدوث الشيء، مثل سبب ارتفاع أو انخفاض أسهم الشركة.
• الدراسة التنبئية: تكون لغرض الوصول إلى توقع بما سيحدث في المستقبل، مثل استمرار ارتفاع الأسهم أو بداية انخفاضها.
• الدراسة التحليلية: تحليل البيانات الناتجة عن الدراسة التنبئية للوصول إلى أفضل قرار، فمثلًا في حالة توقع انخفاض الأسهم، فتُساعد الدراسة التحليلية على اتخاذ قرار يُقلل احتمال انخفاضها.

يُعد علم البيانات أحد أهم المجالات اللازم توفرها بكل شركة، لأن له أهمية كبيرة في نجاح الشركة في العديد من الجوانب:

• معرفة المشكلات وحلها: يُساعد علم البيانات على التعرف على المشكلات التي تواجه العملاء، فتحلُها الشركة. فمثلًا يجمع عالم البيانات آراء العملاء في المنتج، فيجد أن جُل المُستخدمين يرون أن المنتج مُبالغ في سعره، فتبدأ الشركة في البحث عن حلول للتقليل من سعر المنتج ليُناسب الفئة المُستهدفة.
• اتخاذ القرارات الصحيحة: قبل إصدار أي قرار من المهم دراسته جيدًا من خلال علماء البيانات بالشركة، ليتوصلوا إلى ما إذا هذا القرار سيفيد الشركة أم لا.
• خلق الفرص: يُتابع علماء البيانات حياة الفئة المُستهدفة، لمعرفة ما يحدث معها ومحاولة استغلال تلك الأحداث في صنع فرص للشركة، مثل تغيير جزء من المنتج أو صناعة منتج جديد يلائم التغيير الحاصل في أحوالهم.

تحتاج في بداية الأمر إنشاء حساب على موقع مستقل، بعد ذلك تتبع الخطوات التالية:

• اضغط على زر أضف مشروع في أعلى يمين الصفحة.
• اكتب عنوانًا يوضح طلبك، مثل "مطلوب عالم بيانات خبير لدراسة بيانات شركتي".
• أدخل تفاصيل طلبك في خانة تفاصيل المشروع، مثل حجم البيانات والتحليلات التي تُريد استخراجها من تلك البيانات.
• أضف المهارات التي ترى أنها مهمة لإتمام المشروع بخانة المهارات المطلوبة، مثل "علم البيانات".
• ضع الميزانية التي تناسبك في خانة الميزانية المتوقعة.
• وضّح المدة التي تتوقع انتهاء المشروع بها في خانة المدة المتوقعة للتسليم.
• في حال وجود ملفات توضيحية لِما تُريد إتمامه فيُفضل إضافتها بخانة ملفات توضيحية.
• إن كان لديك أسئلة تُريد بواسطتها التأكد من خبرة المُتقدم للمشروع فيمكنك إضافتها عن طريق الضغط على خانة إعدادات متقدمة، ثم الضغط على زر إضافة سؤال جديد، ثم كتابة سؤالك.

يوجد عدة نصائح يُفضل اتباعها في أثناء اختيار المُستقل الذي ستعمل معه على مشروعك:

• اقرأ عن المجال: من المهم المعرفة والقراءة عن مجال علم البيانات وطرق الاستفادة منه قبل الشروع في تعيين من يعمل على مشروعك.
• النظر إلى معرض الأعمال: اطّلع على معرض أعمال المستقل، وانظر هل استطاع من قَبْل المساعدة في ارتفاع مبيعات شركة ما، أو أثر إيجابًا على مشروعٍ قد عمل عليه.
• الاطلاع على تقييمات عالم البيانات: يُمكن معرفة مدى التزام المستقل واجتهاده من خلال رؤية تقييمات من سبقوك بالعمل معه من قبل، ومعرفة هل ساعد على نجاحهم أم كان يُعطلهم عن ذلك الأمر.

علم البيانات هو مجال رئيسي يندرج من تحته العديد من المجالات الفرعية:

• الذكاء الاصطناعي: أصبح مجال الذكاء الاصطناعي دخيلًا في معظم المجالات، ومن تلك المجالات دون ريب هو مجال علم البيانات؛ إذ إنه يُصنَع بواسطة الذكاء الاصطناعي العديد من النماذج التي تدرس البيانات وتُظهِر العلاقات بين البيانات المختلفة.
• تحليل البيانات: يُعد مجال تحليل البيانات أحد أهم مجالات علم البيانات، إذ يعمل محللو البيانات على جمع البيانات وتحليلها والخروج بتنبؤات منها تُساعدهم في اقتراح قرارات مُفيدة للشركة.
• هندسة البيانات: مهندس البيانات هو المسئول عن معالجة البيانات وتخزينها بطريقة منظمة لتكون جاهزة لجمعها وتحليلها بواسطة محلل البيانات.

تمر البيانات بخمس مراحل رئيسية في أثناء تحليلها:

• الحصول على البيانات، وهي عملية يقوم فيها المتخصصون باستخراج البيانات من قواعد البيانات، سواء كانت قواعد بيانات داخلية خاصة بالشركة أم خارجية لتحليل المنافسين والتعرُف على نقاط قواهم.
• تنظيف البيانات، وهي عملية تنقيح للبيانات لتكون جميعًا على نسقٍ واحد؛ إذ يُوحد تنسيق تواريخ تخزين تلك البيانات، وتُزال الفواصل الموجودة بالأعداد الكبيرة، وتُدقق البيانات إملائيًا، وتُزال المسافات الزائدة.
• استكشاف البيانات، وفي تلك المرحلة تُحلَل البيانات تحليلًا أوليًا، يستنبط منه علماء البيانات النماذج والأنماط التي تسير عليها البيانات.
• نمذجة البيانات، وهذه الخطوة يُستخدم فيها الذكاء الاصطناعي لتوضيح المخططات والعلاقات الموجودة بين البيانات المختلفة.
• الخروج بالنتائج، وهي المرحلة التي يبدأ فيها علماء البيانات دراسة النماذج والمخططات التي صنعها الذكاء الاصطناعي، ويستنتجون منها القرارات التي قد تُفيد الشركة.

تحليل البيانات والإحصاء هما مجالين يندرجان تحت مجالٍ واحد رئيسي وهو علم البيانات، لا توجد الكثير من الفروق بين تحليل البيانات والإحصاء؛ إذ إن كليهما يجمع البيانات ويعالجها ويستنتج أسباب حركة ما حدث تبعًا لنتائج البيانات. لكن الفارق الجوهري بينهما هو أن محلل البيانات يعمل بتخصص أكثر مع البيانات المالية الخاصة بالأعمال والشركات، بينما الإحصائي فيختبر الفرضيات الإحصائية عامةً، مثلًا يمكن أن يختبر مدى تأثير دواء جديد على المرضى، ونسبة نجاحه في معالجة المرض.

يوجد في علم البيانات أربع تقنيات رئيسية يستخدمها عالم البيانات دائمًا:

• تقنيات الذكاء الاصطناعي: تُستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ونماذجهما في تحليل البيانات التنبئي.
• الحوسبة السحابية: توفر التقنيات السحابية لعلماء البيانات مرونة وقوة في معالجة البيانات تُفيد في التحليلات المتقدمة للبيانات.
• إنترنت الأشياء IoT: يُشير مصطلح إنترنت الأشياء إلى عدد من الأجهزة التي يمكنها الاتصال بالإنترنت والتنقيب عن البيانات به واستخراجها.
• الحوسبة الكَمية: يُمكن للحواسيب الكمية القيام بعمليات حسابية شديدة التعقيد في أوقات قياسية، وتُستخدم الحوسبة الكمية في إنشاء خوارزميات مُعقدة تُساعد في تحليل البيانات بسرعة.