علم البيانات مقابل تحليلات الأعمال – كل ما تحتاج إلى معرفته

إذا أردت جمع أبرز الشخصيات البارزة في مجال الأعمال في العالم وطلبت منهم تحديد أهم الاختلافات الكامنة وراء الأعمال في القرن العشرين والحادي والعشرين، فإن أكثر من نصفهم سيقولون إنها “البيانات”.
فمع ظهور إنترنت الأشياء، ووسائل التواصل الاجتماعي، والهواتف الذكية وغيرها من التطورات التكنولوجية، شهد توسع البيانات في مجال الأعمال 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 في البحث عن خيارات مختلفة لتطوير مهاراتهم في مجال البيانات والتقدم في حياتهم المهنية والحصول على الأمان الوظيفي.
إذا لم يكن لديك إلمام مسبق بالبيانات وتحاول تعزيز مهاراتك، فمن المحتمل أن تصادف مصطلحين اثنين: علم البيانات وتحليلات الأعمال. على الرغم من أن كلاهما يبدو دورًا وظيفيًا متشابهًا في البداية، إلا أن هناك العديد من الاختلافات.
يتضمن علم البيانات وتحليلات الأعمال جمع المعرفة والمعلومات والنمذجة. إلا أن الفرق يكمن في أن التحليلات خاصة بالمسائل المتعلقة بالأعمال التجارية مثل الربح والتكلفة وما إلى ذلك؛ ومن ناحية أخرى، فإن علم البيانات يجيب على أسئلة مثل التأثير الجغرافي ومتطلبات أعمال العملاء والعوامل الموسمية.
وبصيغة مبسطة، يمكننا القول أن علم البيانات يجمع بين البيانات وتكنولوجيا الخوارزميات وبناء الخوارزميات للإجابة على مجموعة واسعة من الأسئلة. في المقابل، فإن تحليلات الأعمال هي تحليل بيانات الشركة بالمفهوم الإحصائي للحصول على رؤى وحلول.
لفهم الاختلافات بين الاثنين، دعونا نلقي نظرة على بعض المفاهيم الأساسية: ما هي البيانات؟ تعريف علم البيانات وتحليلات الأعمال.
ما هي “البيانات”؟
البيانات هي مجموعة من القيم بتنسيقات مختلفة مثل النصوص والأرقام والبتات والبايتات وحقائق الذاكرة البشرية. ولا يكون لها معنى إلا عندما توضع البيانات في سياق ما. لقد لاحظنا الاستخدام المتبادل لمصطلحي “المعلومات” و”البيانات”. وعلى الرغم من أنهما يبدوان متشابهين، إلا أن هناك فرقًا شاسعًا في المعنى بينهما.
فالمعلومات مفهوم مجرد، في حين أن البيانات مفهوم ثابت. تستفيد أجهزة الكمبيوتر من أنواع مختلفة من البيانات المخزنة في تنسيقات رقمية مثل الوسائط المتعددة والنصوص والأرقام. ومن المعروف أن المحترفين الذين يتعاملون مع هذه البيانات هم محللو الأعمال وعلماء البيانات.
ما هي تحليلات الأعمال؟
يتعلق الأمر كله بتحديد الطرق أو الأساليب المختلفة لتعزيز الأعمال التجارية. وعلى الرغم من تطور هذه الوسيلة على مر السنين، إلا أن تحليلات الأعمال كمفهوم قد تم الاستفادة منه منذ القرن التاسع عشر.
وبمساعدة البيانات والإحصاءات، يقوم محللو الأعمال بحل مشكلة تواجهها شركة أو شركة ما تحليليًا بمساعدة البيانات والإحصاءات. قد تشمل تحليلات الأعمال تحليل بيانات الشركة، والتنبؤ من البيانات السابقة، والتحسين الاستراتيجي من خلال التحسين والتحسين البصري للبيانات من خلال الرسوم البيانية والمخططات.
ويتمثل دورهم في تحليل البيانات ويكونون مسؤولين عن مشاركة النتائج التي توصلوا إليها مع القوى العاملة الأخرى، ودعمهم لإجراء التغييرات التي تقترحها.
ما هو علم البيانات؟
يتبع علم البيانات ممارسة مماثلة لتحليلات الأعمال ولكنه أكثر شمولاً. إنه فحص البيانات والبحث الذي يدور حول تطوير أساليب تخزين البيانات وتسجيلها وتحليلها لاستخراج المعلومات ذات الصلة بكفاءة.
تمت صياغة مصطلح “علم البيانات” في عام 2008 من قبل جيف هامرباخر ودي جي باتيل أثناء العمل في فيسبوك ولينكد إن. وينصب تركيزه الأساسي على استخلاص البصيرة والمعرفة من أي شكل من أشكال البيانات، سواء كانت منظمة أو غير منظمة. يستفيد علماء البيانات من مهاراتهم في مجموعة واسعة من القطاعات الصناعية مثل التكنولوجيا والأوساط الأكاديمية والمالية.
علم البيانات مقابل تحليلات الأعمال
فيما يلي أهم المقارنات التي رأيتها بين علم البيانات وتحليلات الأعمال:
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.
المفهوم
يستفيد علم البيانات من المجال متعدد التخصصات لبناء الخوارزميات واستدلال البيانات والأنظمة للحصول على رؤى البيانات.
تستخدم تحليلات الأعمال المفاهيم الإحصائية لاستخراج رؤى بيانات الأعمال.
التطبيقات الصناعية
أهم 5 مجالات 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
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.
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
أدوات اللغة المستخدمة في تحليلات الأعمال هي: SQL C/C+++/C# Scala Scala Java R SAS SAS MATLAB Python
الإحصاء
في علم البيانات، تتم الاستفادة من الإحصاءات في نهاية التحليل بعد الترميز وبناء الخوارزمية.
في تحليلات الأعمال، يكون التحليل الأساسي موجهاً نحو الإحصاء.
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. تتمثل تحديات العمل الأخرى التي نراها هنا في 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.
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.
الاتجاهات المستقبلية
التطبيق المستقبلي لعلوم البيانات هو الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML).
سيكون الاتجاه المستقبلي لتحليلات الأعمال في تحليلات الضرائب والتحليلات الإدراكية.
التخصصات
يوفر علم البيانات رؤى البيانات التي تساعد الشركات في زيادة فعاليتها التشغيلية، وتحديد خيارات السوق الجديدة، وتعزيز جهود المبيعات والتسويق، وغير ذلك 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: تقييم تحليل البيانات تقييم الحلول استنباط وتحليل المتطلبات الأساسية لسير العمل نمذجة سير العمل نمذجة الأعمال
فرص العمل
مهارات علم البيانات مطلوبة في معظم قطاعات العمل ولا تقتصر على الصناعات المتعلقة بالتكنولوجيا. ومع ذلك، فإن حصولك على فرصة في هذه المهن ذات الأجور المرتفعة والمطلوبة في عمالقة التكنولوجيا يعد شرطًا أساسيًا 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
الراتب
يتمتع علماء البيانات برواتب عالية الأجور والتوسع الوظيفي. وفقًا لبيانات BLS لعام 2020، بلغ متوسط الأجر الذي يتقاضاه علماء البيانات 126,830 دولارًا 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 محلل الأعمال من المستوى الأول إلى 1,284,643 روبية هندية و90,431 دولاراً سنوياً.
الأفكار النهائية
في ظل التطورات الأخيرة، يمكن توقع حدوث تحول جذري في طريقة تحليل البيانات الضخمة. مع النمو الكبير في البيانات الضخمة، ستتاح للمؤسسات فرصة استكشاف مجموعة واسعة من البيانات ومساعدة الإدارة على اتخاذ قرارات حيوية.
هذا ليس فقط من الجانب المالي ولكن أيضًا من ناحية طلبات العملاء، والجغرافيا، وما إلى ذلك، مما يساهم في توسع الشركة. وبالإضافة إلى البيانات والاتجاهات المتوقعة، هناك عامل حيوي يتمثل في تعلم المهارات. فكلاهما يوفران للقوى العاملة نطاقات عديدة للتعلم وتعزيز أنفسهم. يُعد التعلّم عاملاً حاسماً في مواكبة الابتكارات أو التطورات الحديثة.
مع زيادة اتجاهات البيانات والتعلم المتزايدة، يمكن اعتبار فرص تحليلات الأعمال وعلوم البيانات اتجاهًا هائلاً.
نبذة عن الشركة
SPOTO هو حل شامل يقدم دورات تدريبية معتمدة في مجموعة متنوعة من التقنيات التي ستمنحك السبق في هذا العالم التنافسي. تفضل بزيارة موقعنا الإلكتروني لمعرفة الدورات التقنية 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
التدريب على إدارة الجودة دورات تدريبية للحصول على شهادة الحزام الأصفر للحزام الأصفر للحزام الأصفر للحزام الأصفر للحزام الأصفر للحزام الأصفر للحزام الأصفر للحزام الأصفر للحزام الأصفر للحزام الأصفر للحزام الأصفر للحزام الأصفر للحزام الأصفر للحزام الأسود للحزام الأسود للحزام الأصفر
تدريب DevOps
التدريب على تحليل الأعمال من قبل SPOTO: