ما هو علم البيانات؟
علم البيانات هو مجال من الرياضيات التطبيقية والإحصاء الذي يوفر معلومات مفيدة بناءً على كميات كبيرة من البيانات المعقدة أو البيانات الضخمة.
علم البيانات، أو العلم القائم على البيانات، يجمع بين جوانب من مجالات مختلفة بمساعدة الحوسبة لتفسير كميات كبيرة من البيانات لأغراض اتخاذ القرار.
النقاط الرئيسية
- يستخدم علم البيانات تقنيات مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لاستخراج معلومات ذات معنى والتنبؤ بالأنماط والسلوكيات المستقبلية.
- لقد أدت التطورات في التكنولوجيا، والإنترنت، ووسائل التواصل الاجتماعي، واستخدام التكنولوجيا إلى زيادة الوصول إلى البيانات الضخمة.
- ينمو مجال علم البيانات مع تقدم التكنولوجيا وتصبح تقنيات جمع وتحليل البيانات الضخمة أكثر تطورًا.
فهم علم البيانات
يتم جمع البيانات من قطاعات وقنوات ومنصات مختلفة، بما في ذلك الهواتف المحمولة ووسائل التواصل الاجتماعي ومواقع التجارة الإلكترونية واستطلاعات الرعاية الصحية وعمليات البحث على الإنترنت. أدى الزيادة في كمية البيانات المتاحة إلى فتح الباب أمام مجال دراسة جديد يعتمد على البيانات الضخمة—المجموعات الضخمة من البيانات التي تساهم في إنشاء أدوات تشغيلية أفضل في جميع القطاعات.
إن الوصول المتزايد باستمرار إلى البيانات أصبح ممكنًا بفضل التقدم في التكنولوجيا وتقنيات الجمع. يمكن مراقبة أنماط الشراء وسلوك الأفراد وإجراء التنبؤات بناءً على المعلومات المجمعة.
ومع ذلك، فإن البيانات المتزايدة باستمرار غير منظمة وتتطلب تحليلًا لاتخاذ قرارات فعالة. هذه العملية معقدة وتستغرق وقتًا طويلاً بالنسبة للشركات، ومن هنا ظهرت علوم البيانات.
الغرض من علم البيانات
علم البيانات، أو العلم المستند إلى البيانات، يستخدم البيانات الضخمة وتعلم الآلة لتفسير البيانات لأغراض اتخاذ القرار.
تاريخ موجز لعلم البيانات
مصطلح "علم البيانات" كان قيد الاستخدام منذ أوائل الستينيات، عندما كان يُستخدم بشكل مترادف مع "علوم الحاسوب". لاحقًا، أصبح المصطلح مميزًا لتعريف دراسة طرق معالجة البيانات المستخدمة في مجموعة متنوعة من التطبيقات المختلفة.
في عام 2001، استخدم ويليام إس. كليفلاند لأول مرة مصطلح "علم البيانات" للإشارة إلى تخصص مستقل. نشرت مجلة هارفارد بيزنس ريفيو مقالًا في عام 2012 يصف دور عالم البيانات بأنه "أكثر الوظائف جاذبية في القرن الحادي والعشرين".
كيف يتم تطبيق علم البيانات
يشمل علم البيانات أدوات من تخصصات متعددة لجمع مجموعة بيانات، ومعالجتها، واستخلاص رؤى منها، واستخراج بيانات ذات معنى من المجموعة، وتفسيرها لأغراض اتخاذ القرار. تشمل المجالات التخصصية التي تشكل مجال علم البيانات التعدين، والإحصاء، وتعلم الآلة، والتحليلات، والبرمجة.
تنقيب البيانات يطبق الخوارزميات على مجموعة البيانات المعقدة للكشف عن الأنماط التي تُستخدم بعد ذلك لاستخراج البيانات المفيدة والملائمة من المجموعة. تستخدم المقاييس الإحصائية أو التحليلات التنبؤية هذه البيانات المستخرجة لقياس الأحداث التي من المحتمل أن تحدث في المستقبل بناءً على ما تظهره البيانات من أحداث وقعت في الماضي.
التعلم الآلي هو أداة من أدوات الذكاء الاصطناعي التي تقوم بمعالجة كميات ضخمة من البيانات التي لا يمكن للإنسان معالجتها خلال حياته. يقوم التعلم الآلي بتحسين نموذج القرار المقدم تحت التحليلات التنبؤية من خلال مطابقة احتمالية حدوث حدث ما مع ما حدث بالفعل في الوقت المتوقع.
باستخدام التحليلات، يقوم محلل البيانات بجمع ومعالجة البيانات المهيكلة من مرحلة التعلم الآلي باستخدام الخوارزميات. يقوم المحلل بتفسير وتحويل وتلخيص البيانات إلى لغة متماسكة يمكن لفريق اتخاذ القرار فهمها. يتم تطبيق علم البيانات في جميع السياقات تقريبًا، ومع تطور دور عالم البيانات، سيتوسع المجال ليشمل هندسة البيانات، وهندسة البيانات، وإدارة البيانات.
علماء البيانات
يجمع عالم البيانات كميات كبيرة من البيانات ويحللها ويفسرها، وفي كثير من الحالات، لتحسين عمليات الشركة. يقوم محترفو علم البيانات بتطوير نماذج إحصائية تحلل البيانات وتكتشف الأنماط والاتجاهات والعلاقات في مجموعات البيانات. يمكن استخدام هذه المعلومات للتنبؤ بسلوك المستهلك أو لتحديد المخاطر التجارية والتشغيلية.
دور عالم البيانات غالبًا ما يكون دور الراوي الذي يقدم رؤى البيانات لصناع القرار بطريقة تكون مفهومة وقابلة للتطبيق في حل المشكلات.
علم البيانات اليوم
تقوم الشركات بتطبيق البيانات الضخمة وعلوم البيانات على الأنشطة اليومية لجلب القيمة للمستهلكين. تستفيد المؤسسات المصرفية من البيانات الضخمة لتعزيز نجاحاتها في اكتشاف الاحتيال. تستخدم شركات إدارة الأصول البيانات الضخمة للتنبؤ باحتمالية ارتفاع أو انخفاض سعر الورقة المالية في وقت محدد.
تقوم شركات مثل Netflix باستخراج البيانات الضخمة لتحديد المنتجات التي تقدمها لمستخدميها. كما تستخدم Netflix الخوارزميات لإنشاء توصيات مخصصة للمستخدمين بناءً على تاريخ مشاهداتهم. يتطور علم البيانات بمعدل سريع، وستستمر تطبيقاته في تغيير الحياة في المستقبل.
ألا تستخدم جميع العلوم البيانات؟
نعم، جميع العلوم التجريبية تجمع وتحلل البيانات. ما يميز علم البيانات هو تخصصه في استخدام طرق حسابية متقدمة وتقنيات التعلم الآلي لمعالجة وتحليل مجموعات البيانات الكبيرة. غالبًا ما تكون هذه المجموعات من البيانات كبيرة أو معقدة لدرجة أنه لا يمكن تحليلها بشكل صحيح باستخدام الأساليب التقليدية.
ما هي استخدامات علم البيانات؟
يمكن لعلم البيانات تحديد الأنماط، مما يسمح بإجراء استنتاجات وتوقعات، من بيانات تبدو غير منظمة أو غير مترابطة. يمكن لشركات التكنولوجيا التي تجمع بيانات المستخدمين استخدام تقنيات لتحويل ما يتم جمعه إلى مصادر معلومات مفيدة أو مربحة.
## ما هي بعض سلبيات علم البيانات؟
علم البيانات هو مجال مثير ومفيد للغاية، ولكنه ليس خاليًا من العيوب. إليك بعض السلبيات التي قد تواجهها في هذا المجال:
التعقيد: يمكن أن يكون علم البيانات معقدًا للغاية، خاصة عندما يتعلق الأمر بفهم النماذج الرياضية والإحصائية المتقدمة.
الخصوصية والأمان: التعامل مع كميات كبيرة من البيانات يمكن أن يثير قضايا تتعلق بالخصوصية والأمان. يجب على علماء البيانات التأكد من أن البيانات المستخدمة محمية بشكل جيد.
التحيز في البيانات: إذا كانت البيانات المستخدمة في النماذج متحيزة، فإن النتائج ستكون متحيزة أيضًا. من المهم التأكد من أن البيانات تمثل بشكل عادل ومتوازن.
التكلفة: يمكن أن تكون أدوات وبرامج علم البيانات مكلفة، مما يجعل من الصعب على الشركات الصغيرة الاستفادة منها.
التفسير: في بعض الأحيان، يمكن أن تكون النماذج التي يتم إنشاؤها معقدة للغاية بحيث يصعب تفسيرها، مما يجعل من الصعب على غير المتخصصين فهم النتائج.
التحديث المستمر: يتطلب علم البيانات متابعة مستمرة للتطورات الجديدة في التكنولوجيا والمنهجيات، مما يعني أن علماء البيانات يجب أن يكونوا على استعداد للتعلم المستمر.
لقد تعرضت عمليات التنقيب عن البيانات ومحاولات تحويل البيانات الشخصية إلى سلعة من قبل شركات وسائل التواصل الاجتماعي لانتقادات في ضوء عدة فضائح، مثل فضيحة كامبريدج أناليتيكا، حيث تم استخدام البيانات الشخصية من قبل علماء البيانات للتأثير على النتائج السياسية أو تقويض الانتخابات.