لماذا علم البيانات في عام 2022؟

لماذا علم البيانات في عام 2022؟
مع ظهور إنترنت الأشياء، ووسائل التواصل الاجتماعي، والهواتف الذكية وغيرها من التطورات التكنولوجية، شهد توسع البيانات في الأعمال التجارية نمواً كبيراً. وقد دفع نمو البيانات الشركات الصغيرة والكبيرة الحجم إلى التفكير في كيفية الاستفادة من المعلومات لتحقيق فوائد الأعمال. وفي الوقت نفسه، بدأ الناس يبحثون عن خيارات مختلفة لتطوير مهاراتهم في مجال البيانات والتقدم في حياتهم المهنية والحصول على الأمان الوظيفي.
في مجال الأعمال التجارية اليوم، أصبح علم البيانات جزءًا أساسيًا في ظل الحجم الهائل للبيانات التي يتم توليدها. وهو أحد أكثر الموضوعات التي يتم مناقشتها في مجال تكنولوجيا المعلومات. وقد ازدادت شعبيته في الآونة الأخيرة، وبدأت المؤسسات في تطبيق ممارسات علم البيانات لتنمية مشاريعها وتعزيز رضا العملاء.
سنرى اليوم ما هو علم البيانات، وأدواره المستقبلية، ومدى اختلافه عن تحليلات البيانات والمزيد.
ما هو علم البيانات؟
تمت صياغة مصطلح “علم البيانات” في عام 2008 من قبل جيف هامرباخر ودي جي باتيل عندما كانا يعملان في فيسبوك ولينكد إن. وينصب تركيزه الأساسي على استخلاص الرؤى والمعرفة من أي شكل من أشكال البيانات، سواء كانت منظمة أم لا. يستفيد علماء البيانات من مهاراتهم في مجموعة واسعة من القطاعات الصناعية مثل التكنولوجيا والأوساط الأكاديمية والمالية.
ويستفيد علم البيانات باعتباره مجالاً متعدد التخصصات من الأساليب والأنظمة والخوارزميات والإجراءات العلمية لاستخراج رؤى قابلة للتنفيذ من البيانات المنظمة أو غير المنظمة وتطبيقها في مجالات التطبيق المختلفة. وهو يجمع بين مجالات مختلفة مثل الذكاء الاصطناعي والإحصاء والأساليب العلمية وخوارزميات الحاسوب لتحليل البيانات الضخمة.
تشمل هذه التقنية إعداد البيانات للتحليل، بما في ذلك التنقية والتجميع ومعالجة البيانات لتنفيذ التحليل المتقدم. يمكن لعلماء البيانات والتطبيقات التحليلية بعد ذلك مراجعة النتائج للكشف عن الأنماط وتمكين خبراء الأعمال من تجميع الرؤى المطلوبة.
كيف يغير علم البيانات العالم؟
دعونا نرى بعض السيناريوهات التي يؤدي فيها تطبيق علم البيانات إلى تغيير عالمنا.
تحديد الجمهور المستهدف
يبدأ نجاح كل عمل تجاري برضا العملاء. تقع على عاتق الشركة مسؤولية تزويد عملائها بالأشياء التي يحتاجونها لنمو المشروع في نهاية المطاف. ولكن قد يكون من المستحيل تقريبًا تحقيق ذلك إذا لم نكن على دراية بنقاط الألم.
من Google Analytics إلى استبيانات الأشخاص، سيكون لدى معظم المؤسسات مصدر واحد على الأقل لبيانات العملاء التي يجب جمعها. ولكن إذا لم تتم الاستفادة منها بشكل صحيح، على سبيل المثال، لتحديد الخصائص الديموغرافية، فإن البيانات لن تكون صالحة. ترتكز أهمية علم البيانات على إمكانية الحصول على المعلومات الحالية التي لا تكون بالضرورة مفيدة بمفردها ودمجها مع نقاط أخرى لتوفير رؤى قابلة للتنفيذ حول الجماهير المستهدفة.
يمكن لعالم البيانات المساعدة في العثور على المجموعات المهمة بدقة من خلال تحليل دقيق لمصادر البيانات المتباينة. يمكن للشركات تخصيص الخدمات والمنتجات لمجموعات العملاء والمساعدة في نمو هامش الربح من خلال هذه الرؤية العميقة.
استلام الحزمة في يوم واحد
هل تساءلت عن كيفية فهم أمازون للمنتج الذي يجب تسليمه في أي المواقع؟ الإجابة هي علم البيانات.
يساعد علم البيانات العلامة التجارية في الحفاظ على المنتجات في المخزون بحيث يمكن شحنها بسرعة. تستفيد وكالات التوصيل مثل UPS من علم البيانات لتقدير العوائق المحتملة وحركة المرور وأنماط الطقس لتحديد المسار الأنسب.
الوقاية من الاحتباس الحراري
تلعب البيانات دوراً حاسماً في تحديد آثار التغير المناخي. فمن خلال دمج عدد لا يحصى من البيانات المتداخلة من الأقمار الصناعية، يمكن للعلماء مراقبة حالة الكرة الأرضية. وستساعدهم بيانات الأقمار الصناعية المتعددة، المدمجة مع بيانات الأقمار الصناعية المتعددة مع الرؤى التي تحلل إزالة الغابات وما شابهها، في الحصول على إجابات حول التغير المناخي.
تحديد أهداف العمل
يعد تحديد أهداف العمل أكثر وضوحًا عند القول من الفعل. فهو ليس إجراءً لمرة واحدة عندما تبدأ مؤسسة ما لتضعها جانبًا بعد ذلك. إذا كنت ترغب في تنمية الأعمال التجارية باستمرار، فأنت بحاجة إلى مراجعة الأهداف وإعادة تحديدها ليلًا ونهارًا.
يستفيد عالم البيانات من تحليلات الأعمال الحديثة للغاية للحصول على رؤى من اتجاهات الأعمال السابقة. ثم تخضع البيانات بعد ذلك للتنقيب، وإجراء التحليل الكمي والإحصائي، ثم فرز البيانات وفحصها.
وبمجرد أن يستخلص علماء البيانات الرؤى من البيانات، فإنهم يقدمون للشركة نصائح قابلة للتنفيذ من أجل تحديد الأهداف بشكل أفضل، مما يساعدك على تحسين أداء الأعمال بشكل عام وتحقيق أرباح أفضل.
تمكين العالم
تقوم البلدان النامية بجمع مجموعات البيانات بسرعة استنادًا إلى عدة مواضيع مثل أنماط الطقس وأوبئة الأمراض وظروف المعيشة اليومية. وللمضي قدمًا في هذه الجهود، تدعم شركات التكنولوجيا العملاقة مثل فيسبوك وأمازون وجوجل ومايكروسوفت برامج التحليلات في المجالات التي يمكن فيها تحويل البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ.
وفي هذا الصدد، ستصبح هذه البلدان مزودة بالعديد من التقنيات لتحسين الأداء الزراعي، والقضاء على التغير المفاجئ في الحياة والعوامل المناخية الخطرة والسيطرة على الأوبئة وتحسين متوسط العمر المتوقع وجودة الحياة بشكل عام.
حجز مشوار
نحن نستخدم تطبيقات مختلفة مثل Ola وUber وLyft وغيرها الكثير لحجز مشوارنا ونشعر بالإعجاب الشديد لأن المشوار على بعد نقرات قليلة. ولكن الأمر الأكثر روعة هو تقنيات علم البيانات التي تقوم بكل العمل. فهو يعرف مدى ازدحام الطريق، وأقرب سائق متاح، والمركبة التي يمتلكها، وحالة الطقس، ويقدم لك وقت الوصول المُقدَّر وسعر المشوار.
توظيف أفضل المواهب في الشركة
يمكن أن يكون اليوم الواحد في حياة مسؤول التوظيف محمومًا، مع وجود العديد من السير الذاتية لاختيار المرشحين المناسبين لوظيفة معينة. وقد أصبحت هذه العملية الشاقة أكثر انسيابية وسلاسة بفضل علم البيانات.
فمع الكم الهائل من المعلومات المتاحة عن المرشحين من خلال مواقع التوظيف الإلكترونية ووسائل التواصل الاجتماعي وقواعد بيانات الشركات، يمكن لعلماء البيانات أن يشقوا طريقهم عبر هذه البيانات لتحديد الأفراد الأنسب للشركة.
من خلال التنقيب في الكم الهائل من المعلومات، ومعالجة السير الذاتية وطلبات التوظيف، واختبارات الكفاءة القائمة على البيانات، يساعد هؤلاء العلماء فريق التوظيف لديك على إجراء اختيارات أكثر دقة.
تدريب القوى العاملة
لا يقتصر دور علماء البيانات على مساعدة المديرين في اتخاذ قرارات مدروسة فحسب، بل يقومون بتدريب القوى العاملة بأكملها على تعلم أفضل الممارسات من أجل أداء تنظيمي أفضل. وهذا يعني أن أصحاب العمل لا يحتاجون إلى أن يكونوا خبراء في مختلف التحليلات العلمية، بل يساعدونهم في الحصول على رؤية أفضل في تحليلات الأعمال لمتابعة البيانات التي يعملون بها.
من خلال إتاحة بيانات التحليلات لفريق الموظفين بالكامل، يمكنهم الرجوع إلى المعلومات المهمة في أي وقت وتعزيز جهودهم باستمرار. كما يمكنهم أيضًا استهداف الكفاءات الأساسية والمساهمة بشكل أكبر في نموها.
اتخاذ قرارات أفضل
يشبه عالم البيانات الخبير المخطط الاستراتيجي بالنسبة للإدارة العليا للشركة من خلال ضمان زيادة قدرات القوى العاملة التحليلية لدى الموظفين. يقوم عالم البيانات بتوصيل وتوضيح قيمة البيانات لتمكين إجراءات اتخاذ القرارات المحسّنة في الشركة بأكملها من خلال تقدير وتتبع وتسجيل الأداء وبيانات سير العمل الأخرى.
هل يصعب تعلم علم البيانات؟
يُعد علم البيانات مفهومًا صارمًا، وله منحنى تعليمي حاد يستغرق وقتًا طويلاً لتنقية البيانات، واستيراد مجموعات البيانات الضخمة، وتطوير قواعد البيانات وصيانة لوحات المعلومات. ووفقًا لموقع LinkedIn.com، فإن المهارة الأكثر شيوعًا لوظيفة علوم البيانات هي SQL، مع وجود Spark و Hadoop اللذان يلفتان الأنظار. سيتعين عليك تعلم لغة برمجة مثل Python أو R أو SAS، يليها تعلم الرياضيات.
من المستحسن أن تتعلم البرمجة من الصفر، حيث يمكن أن يؤدي أي تغيير بسيط في المعلمات إلى تعطيل النتائج، وهناك هامش صغير للخطأ. من المجالات الأخرى ذات الصلة التي يُطلب منك التخصص فيها التعلم العميق (DL) والتعلم الآلي (ML) ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP).
يمكن أن تكون كل عملية من عمليات علم البيانات شاقة وصعبة. أولاً، تحتاج المؤسسة إلى الحصول على بيانات دقيقة من مصادر خارجية وداخلية مختلفة والتأكد من تنظيمها. وبمجرد أن تكون البيانات في شكل قابل للقراءة، يتعين عليهم تطوير خوارزميات ونماذج معقدة لاستخراج بيانات ذات معنى ونقلها للإجابة على استفسارات الأعمال الهامة والتأثير على المساهمين.
ماذا يفعل عالم البيانات في الواقع؟
معظم علماء البيانات تلقوا تدريبًا رائدًا في علوم الكمبيوتر والإحصاء والرياضيات. وتنتشر خبراتهم على نطاق واسع، وتمتد لتشمل التنقيب عن البيانات والتصور وإدارة المعلومات. علاوة على ذلك، من الشائع أن يكون لدى علماء البيانات خبرة سابقة في تخزين البيانات وتصميم البنية التحتية والحوسبة السحابية.
بعض أدوار ومسؤوليات علماء البيانات هي: التخفيف من الاحتيال والمخاطر: يتم تدريب العلماء على تحديد البيانات التي تحتوي على مغالطات. ويقومون بتطوير الممارسات الإجرائية الإحصائية والمسار والشبكية والبيانات الضخمة للنماذج الأولية لقابلية الاحتيال التنبؤية والاستفادة منها لتطوير تنبيهات تضمن الاستجابة عند تحديد بيانات غير عادية. تجربة مستخدم مخصصة: مع وجود علماء بيانات مهرة في شركتك، تكتسب فرق التسويق والمبيعات القدرة على فهم قاعدة عملائها على مستوى دقيق للغاية بسبب الرؤى القابلة للتنفيذ المستخرجة من البيانات الضخمة. وبفضل هذه الرؤى، يمكن لشركتك إنشاء تجارب عملاء متطورة للغاية. تسليم المنتجات بشكل كبير: إحدى مزايا وجود عالم بيانات متمرس في مؤسسة ما هي: متى وأين تبيع منتجاتها بشكل أفضل. ويساعد ذلك في تقديم المنتجات المناسبة في الوقت المناسب ومساعدة شركاتك في تطوير منتجات جديدة ذات حواف جديدة لتلبية طلبات العملاء.
هل وظيفة عالم البيانات هي الأعلى أجراً؟
علماء البيانات هم موظفون يتقاضون أجورًا عالية في معظم الشركات، ولا يخفى على أحد أن هؤلاء المهنيين يمكنهم تحقيق قيمة هائلة. يعتمد راتب عالم البيانات على عوامل مختلفة مثل الخبرة، والصناعة، والتسمية الوظيفية، وحجم الشركة، والموقع، والمؤهلات.
وفقًا لموقع glassdoor.com، فإن راتب علماء البيانات هو الهند – 11 روبية هندية – 11 لكح الولايات المتحدة – 110 آلاف دولار المملكة المتحدة – 46,953 جنيه إسترليني كندا – 87,248 دولار كندي
الشركات الكبرى التي توظف علماء البيانات هي: أمازون، وول مارت، وآي بي إم، وأكسنتشر، وديلويت، وديلويت، وتي سي إس، ومو سيجما، وغيرها.
هل علوم البيانات وتحليلات الأعمال هي نفسها؟
علم البيانات وتحليلات الأعمال، على الرغم من أن كلاهما يبدو دورًا وظيفيًا متشابهًا في البداية، إلا أن هناك العديد من الاختلافات.
تتضمن علوم البيانات وتحليلات الأعمال جمع المعرفة والمعلومات والنمذجة. إلا أن الفرق يكمن في أن التحليلات خاصة بالمفاهيم الموجهة للأعمال التجارية مثل الربح والتكلفة وما إلى ذلك؛ ومن ناحية أخرى، فإن علم البيانات يجيب على أسئلة مثل التأثير الجغرافي ومتطلبات أعمال العملاء والعوامل الموسمية.
دعونا نرى بعض الاختلافات الأساسية بين كلا المفهومين.
i. صياغة المصطلح
تم تقديم مصطلح “علم البيانات” في عام 2008 من قبل جيف هامرباخر ودي جي باتيل عندما كانا يعملان في فيسبوك ولينكد إن على التوالي.
وقد تم الاستفادة من تحليلات الأعمال كمفهوم منذ القرن التاسع عشر عندما قدمه فريدريك وينسلو تايلور.
ii. المفهوم
يستفيد علم البيانات من المجال متعدد التخصصات في بناء الخوارزميات واستدلال البيانات والأنظمة للحصول على رؤى البيانات.
تستخدم تحليلات الأعمال المفاهيم الإحصائية لاستخراج رؤى بيانات الأعمال.
iii. التطبيق الصناعي
أهم 5 صناعات يتم فيها الاستفادة من علم البيانات هي الأوساط الأكاديمية التكنولوجيا المالية التكنولوجيا المالية المجالات الهجينة القائمة على الإنترنت
أهم 5 صناعات يتم فيها الاستفادة من تحليلات الأعمال هي: المجالات التالية: البيع بالتجزئة تكنولوجيا إدارة علاقات العملاء المجالات الهجينة المجالات المالية
المجالات المالية الترميز
يستخدم الترميز على نطاق واسع في علم البيانات. يمزج هذا المجال بين مبادئ التحليلات التقليدية والمعرفة المتعمقة بعلوم الكمبيوتر.
لا تتضمن تحليلات الأعمال الكثير من الترميز لأنها أكثر توجهاً نحو الإحصاء.
v. أدوات اللغة
الأدوات اللغوية المستخدمة في علم البيانات هي: C/C++++/C# Stata MATLAB Scala Scala Scala Haskell SAS R SQL SQL Java Python Julia
الأدوات اللغوية المستخدمة في تحليلات الأعمال هي: SQL C/C+++/C# Scala Scala Java R SAS SAS MATLAB Python
vi. الإحصاء
في علم البيانات، تتم الاستفادة من الإحصاءات في نهاية التحليل بعد الترميز وبناء الخوارزمية.
في تحليلات الأعمال، يكون التحليل الأساسي موجهًا نحو الإحصاء.
سابعًا. تحديات العمل
في علم البيانات، لا يستفيد صناع القرار في مجال الأعمال من النتائج. لا يمكن تطبيق النتائج في عملية اتخاذ القرار في الشركة. لا توجد دقة في الأسئلة التي تحتاج إلى إجابات مع مجموعة البيانات المقدمة. يتمثل التحدي الأكبر بين علوم البيانات في صعوبة الوصول إلى البيانات والشرط المسبق لتنسيق تكنولوجيا المعلومات.
على غرار علم البيانات، لا يمكن لتحليلات الأعمال تطبيق النتائج في عملية اتخاذ القرار في الشركة، ولا توجد دقة في الأسئلة التي تحتاج إلى إجابات مع مجموعة البيانات المقدمة، وصعوبة الوصول إلى البيانات، والشرط المسبق لتنسيق تكنولوجيا المعلومات. من تحديات العمل الأخرى التي نراها هنا هي عدم وجود مدخلات كبيرة من خبراء المجال، وعدم دقة البيانات، والمخاوف المتعلقة بالخصوصية، ونقص التمويل لشراء مجموعات البيانات ذات الصلة من مصادر خارجية، ومحدودية الأدوات.
ثامناً. أنواع البيانات
يستخدم علم البيانات نوعين من البيانات: البيانات الضخمة والبيانات التقليدية. البيانات التقليدية تعني البيانات المنظمة المخزنة في قاعدة بيانات. في المقابل، تشمل البيانات الضخمة مجموعة واسعة من البيانات – النصوص والصور وبيانات الهاتف المحمول والأرقام والصوت، والسرعة – التي يتم استرجاعها وحسابها، والحجم – الذي يقاس بالتيرا والبيتا والإكسابايت.
تستخدم تحليلات الأعمال في الغالب البيانات المنظمة. تساعد هذه البيانات التاريخية على فهم العوامل التي قد تؤثر على شركتك.
تاسعًا. الاتجاهات المستقبلية
التطبيق المستقبلي لعلوم البيانات هو الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML).
الاتجاه المستقبلي لتحليلات الأعمال سيكون في التحليلات الضريبية والتحليلات الإدراكية.
x. التخصصات
يوفر علم البيانات رؤى البيانات التي تساعد الشركات في زيادة فعاليتها التشغيلية، وتحديد خيارات السوق الجديدة، وتعزيز جهود المبيعات والتسويق، وغيرها الكثير – مما يعطي ميزة تنافسية في السوق. بعض التخصصات المشاركة في هذا المجال هي: التحليلات التنبؤية التعلم الآلي والتعلم العميق (DL) ذكاء الأعمال (BI) هندسة البيانات والمستودعات التحليل الإحصائي تصور البيانات والتنقيب عنها
تشمل تحليلات الأعمال تحديد متطلبات الأعمال والاستفادة من البيانات السابقة وإيجاد الحلول – تطوير الأنظمة الجديدة والتخطيط الاستراتيجي وتحسين العمليات. بعض التخصصات المشاركة في هذا المجال هي: تحليل البيانات تقييم الحل تقييم الحلول استنباط وتحليل المتطلبات الأساسية نمذجة سير العمل نمذجة الأعمال
الحادي عشر فرص العمل
مهارات علم البيانات مطلوبة في معظم قطاعات العمل ولا تقتصر على الصناعات المتعلقة بالتكنولوجيا. ومع ذلك، فإن الحصول على فرصة عمل في هذه المهن ذات الأجور المرتفعة والمطلوبة في عمالقة التكنولوجيا شرط أساسي للحصول على شهادة متقدمة.
تشمل المهن المطلوبة مهندس بيانات مطور ذكاء الأعمال عالم بيانات مهندس تطبيقات مهندس تطبيقات محلل بيانات مهندس تعلم الآلة
يبحث مسؤولو التوظيف في مجال تحليلات الأعمال عموماً عن توظيف المهنيين التاليين محلل أعمال تكنولوجيا المعلومات مدير محلل الأعمال محلل أعمال البيانات محلل بيانات علوم الحاسب محلل بيانات عالم تحليل البيانات محلل كمي محلل نظام
ثاني عشر الراتب
يتمتع علماء البيانات برواتب عالية الأجور والتوسع الوظيفي. وفقًا لبيانات BLS لعام 2020، بلغ متوسط الأجر الذي يتقاضاه علماء البيانات 126,830 دولارًا أمريكيًا سنويًا، حيث حصل أعلى 10% منهم على هذا الأجر في عام 2020. ووفقًا لموقع LinkedIn، يبلغ متوسط راتب علماء البيانات في الهند 850 ألف روبية هندية وفي الولايات المتحدة 125,044 دولارًا أمريكيًا. وبناءً على الخبرة، يتقاضى عالم البيانات من المستوى الأول حوالي 611 ألف روبية هندية و98,122 دولارًا سنويًا، بينما يتقاضى معظم العاملين ذوي الخبرة ما يصل إلى 20 ألف روبية هندية و168,372 دولارًا سنويًا.
يبلغ متوسط راتب محلل الأعمال في الهند حوالي 612,656 روبية هندية في السنة وفي الولايات المتحدة حوالي 70,489 دولارًا أمريكيًا في السنة. واستناداً إلى الخبرة، يكسب محلل الأعمال من المستوى الأول حوالي 363,813 روبية هندية و60,055 دولاراً سنوياً، بينما يصل راتب العامل البارع إلى 1,284,643 روبية هندية و90,431 دولاراً سنوياً.
هل علم البيانات هو المهنة المناسبة لك؟
سبوتو هو حل شامل يقدم دورات تدريبية شاملة تقدم دورات تدريبية معتمدة في مجموعة متنوعة من التقنيات التي ستمنحك السبق في هذا العالم التنافسي. تفضل بزيارة موقعنا الإلكتروني لمعرفة دورات التكنولوجيا المختلفة.
تُجري شركتنا كلاً من دورات التدريب المباشر عبر الإنترنت بقيادة مدرس وورش عمل تدريبية في الفصول الدراسية بقيادة مدرس للمتعلمين في جميع أنحاء العالم.
كما نقدم أيضًا تدريبًا مؤسسيًا لتطوير القوى العاملة في المؤسسات
دورات علوم البيانات وذكاء الأعمال