علم البيانات .. أكثر علوم القرن الحادي والعشرين إثارة

 ما هو علم البيانات؟

يوفر علم البيانات معلومات ذات معنى بناء على كميات كبيرة من البيانات المعقدة أو البيانات الكبيرة. تجمع علوم البيانات، أو العلوم التي يحركها البيانات، بين مجالات العمل المختلفة في الإحصاءات والحساب لتفسير البيانات لأغراض صنع القرار.

فهم علم البيانات

يتم رسم البيانات من مختلف القطاعات والقنوات والمنصات بما في ذلك الهواتف المحمولة والوسائط الاجتماعية ومواقع التجارة الإلكترونية ومسوحات الرعاية الصحية والبحث عن الإنترنت. فتحت الزيادة في كمية البيانات المتاحة الباب إلى مجال جديد من الدراسة بناء على البيانات الكبيرة – مجموعات البيانات الضخمة التي تسهم في إنشاء أدوات تشغيلية أفضل في جميع القطاعات.

يمكن الوصول إلى البيانات المتزايدة باستمرار إلى البيانات بسبب التقدم في تقنيات التكنولوجيا والتحصيل. يمكن رصد الأفراد شراء الأنماط والسلوك والتنبؤات التي تم إجراؤها بناء على المعلومات التي تم جمعها.

ومع ذلك، فإن البيانات المتزايدة باستمرار غير منظمة وتتطلب تحليلا لصنع القرار الفعال. هذه العملية معقدة وتستغرق وقتا طويلا للشركات.

 

تاريخ موجز لعلوم البيانات

مصطلح علم البيانات موجود ظهر قبل الثلاثين عاما الماضية وكانت تستخدم في الأصل كحل بديل عن “علوم الكمبيوتر” في عام 1960. بعد حوالي 15 عاما، تم استخدام المصطلح لتحديد مسح أساليب معالجة البيانات المستخدمة في مختلف التطبيقات. في عام 2001، تم تقديم علوم البيانات كمصطلح مستقل. نشرت مراجعة هارفارد التجارية مقالا في عام 2012 يصف دور عالم البيانات باعتباره “وظيفة جذابة في القرن الحادي والعشرين”.

 

كيف يتم تطبيق علم البيانات

يشتمل علم البيانات على أدوات من تخصصات متعددة لجمع مجموعة البيانات، وعملية، واستملاك رؤى من مجموعة البيانات، واستخراج البيانات ذات مغزى من المجموعة، وتفسيرها لأغراض صنع القرار. تتضمن المناطق التأديبية التي تشكل حقل علوم البيانات التعدين والإحصائيات وتعلم الآلات والتحليلات والبرمجة.

ينطبق استخراج البيانات على الخوارزميات على البيانات المعقدة التي تم تعيينها للكشف عن الأنماط التي يتم استخدامها بعد ذلك لاستخراج البيانات المفيدة والمعنية من المجموعة. تستخدم التدابير الإحصائية أو التحليلات التنبؤية هذه البيانات المستخرجة لقياس الأحداث التي من المحتمل أن تحدث في المستقبل بناء على ما حدث في البيانات في الماضي.

 تعلم الآلة Machine Learning هي أداة ذكاء اصطناعية تقوم بمعالجة كميات كبيرة من البيانات التي لن تتمكن الإنسان من معالجتها طوال العمر. يراهن نموذج القرار المقدم في ظل التحليلات التنبؤية من خلال مطابقة احتمال حدوث حدث يحدث لما حدث بالفعل في وقت متوقع.

التحليل، يجمع محلل البيانات ويعالج البيانات المهيكلة من مرحلة تعليم الآلة باستخدام الخوارزميات. يفسر المحلل، ويحول، ويلخص البيانات في لغة مترابطة يمكن أن يفهمها فريق صنع القرار. يتم تطبيق علوم البيانات على جميع السياقات عمليا، كما يتطور دور عالم البيانات، ويتوسع الحقل ليشمل بنية البيانات وعلم البيانات وإدارة البيانات.

 

عالم البيانات

يجمع عالم البيانات دور التحليلات، وتفسير كميات كبيرة من البيانات، في كثير من الحالات، لتحسين عمليات الشركة. يقوم محترفي عالم البيانات بتطوير النماذج الإحصائية التي تحلل البيانات والكشف عن الأنماط والاتجاهات والعلاقات في مجموعات البيانات. يمكن استخدام هذه المعلومات للتنبؤ بسلوك المستهلك أو تحديد المخاطر التجارية والتشغيلية. غالبا ما يكون عالم البيانات في كثير من الأحيان يقدم قصة في عرض بيانات لصانعي القرار بطريقة مفهومة وقابلة للتطبيق على حل المشكلات.

 

علوم البيانات اليوم

تقوم الشركات بتطبيق البيانات الضخمة وعلوم البيانات بالأنشطة اليومية لجلب القيمة للمستهلكين. تستفيد المؤسسات المصرفية من البيانات الكبيرة لتعزيز نجاحات الكشف عن الاحتيال. تستخدم شركات إدارة الأصول بيانات كبيرة للتنبؤ باحتمالية سعر الأمن الذي يتحرك لأعلى أو لأسفل في وقت محدد.

الشركات التي تمتلك البيانات الضخمة مثل Netflix لتحديد المنتجات التي يتم تسليمها لمستخدميها. تقوم Netflix باستخدام خوارزميات لإنشاء توصيات شخصية للمستخدمين بناء على سجل المشاهدة.

 يتطور علم البيانات بشكل سريع، وسوف تستمر تطبيقاتها في تغيير الحياة في المستقبل.