ispring free certification offer

فك شفرة البيانات: الكشف عن الاختلافات بين علم البيانات وتحليل البيانات

تعريف علم البيانات

في عصرنا الحالي، أصبحت البيانات ذات أهمية بالغة. حيث أصبح لعلم البيانات وتحليلها دورًا بارزًا يشبه دور المحققين الذين يكشفون عن أسرار مخفية في مجموعات ضخمة من المعلومات. علم البيانات يعتبر مجالًا متعدد التخصصات، حيث يستفيد من المعرفة المشتقة من مجالات مثل الإحصاء وعلوم الحاسوب وغيرها لاستخراج أفكار ذكية من البيانات. يشمل هذا المجال دورة حياة البيانات بأكملها، من اللحظة التي تكون فيها البيانات خامة وغير منظمة حتى تحويلها إلى نماذج عملية وقيمة. يتم التعامل مع البيانات كعملية شاملة دون تجزئة، ويتم استخدام تقنيات متطورة مثل تعلم الآلة والنماذج التنبؤية والذكاء الاصطناعي لاكتشاف الأنماط وتسهيل اتخاذ القرارات.


فك شفرة البيانات

فهم تحليل البيانات

علم البيانات يشمل مجموعة واسعة من الأنشطة، ولكن تحليل البيانات يركز على جانب أضيق. في الأساس، تحليل البيانات يتعامل بشكل أساسي مع فحص البيانات السابقة لاكتشاف الأنماط واستخلاص استنتاجات تدعم اتخاذ القرار. غالبًا ما يتضمن تحليل البيانات التحليل الوصفي والتشخيصي، حيث يكون الهدف الرئيسي هو الرد على أسئلة محددة وتلبية احتياجات الأعمال الفورية. بشكل عام، تعد تحليلات البيانات جزءًا أساسيًا من علم البيانات، حيث غالبًا ما تمثل أساسًا قويًا يمهد الطريق لإجراءات علم البيانات الأكثر تعقيدًا.


الإختلافات الأساسية

بالرغم من تشابه علم البيانات وتحليل البيانات، إلا أن هناك اختلافات بينهما. معرفة هذه الاختلافات أمر بالغ الأهمية للمؤسسات والأفراد الذين يرغبون في الاستفادة من البيانات بشكل فعّال.


الأهداف والغايات الرئيسية

علم البيانات: يعمل علم البيانات على نطاق أوسع، حيث تكتشف أفكار مخفية وتستخدم أدوات للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية بالاستناد إلى البيانات السابقة.

تحليل البيانات: بالمقابل، تحليل البيانات له دور محدد أكثر تركيزًا، حيث يقوم بالإجابة على أسئلة معينة عبر تحليل البيانات الماضية.


معالجة البيانات

  • علم البيانات: في مجال علم البيانات، يتعامل علماء البيانات بشكل رئيسي مع بيانات معقدة وغير منتظمة ويقومون بمهام تنقية البيانات الصعبة، وغالبًا ما يتعاملون مع مجموعات بيانات كبيرة. 
  • تحليل البيانات: يتمحور دور محللي البيانات حول بيانات منظمة ومرتبة، حيث يقضون معظم وقتهم في تنظيف البيانات وتحويلها إلى تنسيق يسهل التحليل الفوري.


تعرف أيضا على: أنظمة إدارة قواعد البيانات ، كيف تساهم البرامج المحاسبية في إنجاز الأعمال


الطرق والأدوات

  • علم البيانات: يعتمد علماء البيانات على مصادر متنوعة، مثل أساليب التعلم الآلي، وأطُر متقدمة للتعلم العميق، ومنصات لمعالجة البيانات الكبيرة.
  • تحليل البيانات: بينما يعتمد محللو البيانات بشكل منتظم على أدوات بسيطة مثل Excel وSQL، وتطبيقات تسهل تصوير البيانات بصورة بصرية في أعمالهم.


الجدول الزمني

  • علم البيانات: عادةً، يعمل علم البيانات على مشاريع تستغرق وقتًا طويلًا. يقومون بإنشاء نماذج وأنظمة يمكنها تخمين ما قد يحدث في المستقبل، وهذا يشمل إنشاء نماذج تعلم آلي معقدة وتقنيات ذكاء اصطناعي متقدمة.
  • تحليل البيانات: بالمقابل، تعمل تحليل البيانات عادة على مهام تأخذ وقتًا أقل. يوفر معلومات تُستخدم لاتخاذ قرارات سريعة.


التنسيق والتعاون

على الرغم من الاختلافات بين علم البيانات وتحليل البيانات، إلا أن هذه الاختلافات لا تمنع قدرتهما على العمل سويًا. في الواقع، يتكاملان غالبًا ويمكن أن يشكلوا شراكة داخل المؤسسات. الاعتراف بالتآزر بينهما واستغلاله يمكن أن يساهم في اتخاذ القرارات بناءً على البيانات. إليك بعض الطرق التي يمكن أن يتعاونا من خلالها؛

  1. تجهيز البيانات: يقوم محللو البيانات بالعمليات الضرورية لتنظيف وتنظيم البيانات، وهذه الخطوة تمثل الأساس الذي يمكن لعلماء البيانات بناء عليه للقيام بالنمذجة والتنبؤ.
  2. إنتاج الأفكار: تحليل البيانات يمكن أن يوفر رؤى تسهم في توجيه مشاريع علم البيانات، حيث تكون هذه الرؤى نقاط البداية التي تمكّن علماء البيانات من تحديد مجال المشكلة وتحديد السمات الرئيسية.
  3. دورة الردود: يمكن دمج نماذج علم البيانات في أنظمة تحليل البيانات، مما يمكن من مراقبة العمليات في الوقت الحقيقي وتحسينها بشكل مستمر في عمليات اتخاذ القرار. هذه الدورة تمكن المؤسسات من التكيف وتحسين استراتيجياتها.
  4. القابلية للتوسيع: يثبت تحليل البيانات فعاليته في إدارة المهام التي تتطلب التكرار، بينما يعمل علم البيانات على حل التحديات طويلة المدى من خلال تقديم الحلول المناسبة.
  5. التدريب المشترك: تتيح للمؤسسات الفرصة للاستثمار في التدريب المشترك لفرقهم، مما يضمن أن يكون لديهم مجموعة متنوعة من المهارات تشمل كلًا من تحليل البيانات وعلم البيانات. يمكن لكل من محللي البيانات وعلماء البيانات توسيع مهاراتهم من خلال تعلم تقنيات من كلا المجالين، مما يؤدي إلى فهم أعمق للبيانات من منظورين مختلفين.


تطوير المهارات وخيارات الحياة المهنية

سواء كنت تستهدف العمل في مجال علم البيانات أو تحليل البيانات، فإن هذين المجالين يقدمان فرصًا واعدة للمسارات المهنية ويتطلبان مهارات محددة. من المهم بشكل كبير للأفراد الذين يفكرون في مسار مهني في أحد هذين المجالين أن يفهموا تلك المهارات المطلوبة. إليك تفصيل للمهارات المرتبطة بكل من هذين المجالين؛


المهارات المرتبطة بعلم البيانات؛

  • الرياضيات والإحصاء: يتعين على علماء البيانات أن يكونوا على دراية جيدة بالرياضيات والإحصاء، حيث يستخدمونهما في إنشاء النماذج والتحقق من صحتها.
  • مهارات البرمجة: إتقان لغات برمجة مثل Python و R يعد أمرًا أساسيًا لتجهيز البيانات وتطوير النماذج.
  • تعلم الآلة: يجب أن يكون عند علماء البيانات معرفة جيدة بأساليب وتقنيات تعلم الآلة.
  • فن البيانات: يجب أن يكون لدى علماء البيانات القدرة على إنشاء رسوم بيانية وتصوير البيانات بوضوح، حيث يساهم ذلك في سرد القصة التي تحملها البيانات.
  • فهم المجال: معرفة المجال الذي يتم فيه استخدام مهارات علم البيانات هو أمر مفيد جدًا، حيث يساعد في فهم نتائج البيانات واتخاذ القرارات الصائبة.


المهارات المطلوبة في تحليل البيانات؛

  • تنظيف البيانات: يجب على محللي البيانات أن يتقنوا عمليات مثل تنظيف البيانات وتحويلها لضمان الحصول على نتائج دقيقة.
  • الاستعلام عن البيانات: إتقان استخدام لغة SQL حيث أنها ضرورية لاستخراج وتعديل البيانات بفعالية.
  • تصوير البيانات: إنشاء رسوم بيانية معبرة ومفهومة تعد من المهارات المهمة، إذ يمكن لمحللي البيانات استخدامها لشرح الاكتشافات بوضوح.
  • الفهم التجاري: معرفة السياق التجاري بشكل جيد وأيضًا، تطوير مهارة الفضول وطرح الأسئلة المناسبة لتلبية احتياجات الأعمال يعدان من المهارات الأساسية.


يتعين على محللي البيانات أن يتحدثوا بوضوح لنقل اكتشافات البيانات بفعالية، حتى للأشخاص الذين ليس لديهم خلفية في مجال البيانات. من الناحية المهنية، عادةً ما يسعى علماء البيانات إلى وظائف مثل مهندسي تعلم الآلة، مهندسي البيانات، أو علماء البيانات. حيث يتمحور عملهم حول إنشاء نماذج وإجراء تحليلات عميقة. وعلى الجانب المقابل، يجد محللو البيانات غالبًا أنفسهم في أدوار مثل محللي الأعمال، محللي الأسواق، أو يستمرون في وظيفتهم كمحللي بيانات. حيث يقضون وقتًا أكثر في استكشاف البيانات وتقديم رؤى سريعة لاتخاذ قرارات سريعة.


الخلاصة

بالرغم من أن علم البيانات وتحليل البيانات يمكن أن يتباينا في الأدوات والأهداف، إلا أنهما ذات صلة قوية مشتركة ويتعاونان بشكل وثيق. إنهما يشكلان الجوهر الأساسي في هذا العصر الذي يعتمد بشكل كبير على البيانات. علم البيانات تغطي كافة مراحل البيانات وتركز على القدرة على التنبؤ وتقديم التحليلات والإرشاد. بالمقابل، يعتمد تحليل البيانات على البيانات السابقة لشرح استفسارات محددة. معرفة كيفية تداخل وتفاوت علم البيانات وتحليل البيانات أمر ضروري للاستفادة القصوى من البيانات. فمن خلال استغلال هذا الفهم، يمكن للشركات والخبراء التعامل بكفاءة وأسلوب أفضل مع البيانات، مما يؤدي إلى اتخاذ قرارات ذكية ويعزز الإبداع.

 




حجم الخط
+
16
-
تباعد السطور
+
2
-