الفرق بين علم البيانات وتحليل البيانات والبيانات الضخمة

ريهام سمير تاريخ : ١٨ سبتمبر ٢٠٢٣

البيانات موجودة في كل مكان وجزء من حياتنا اليومية بطرق أكثر مما يدرك معظمنا، وقد أصبحت البيانات العامل الأكثر أهمية في الأعمال التجارية اليوم ونتيجة لذلك أصبح هناك حاجة إلى محترفين يفهمون أساسيات علم البيانات والبيانات الضخمة وتحليلات البيانات وتم اختراع تقنيات ومنهجيات وأنظمة مختلفة لمعالجة البيانات وتحويلها وتحليلها وتخزينها في هذا العالم الذي يعتمد على البيانات، لكن مع ذلك لا يزال هناك الكثير من الالتباس فيما يتعلق بالمجالات الرئيسية للبيانات الضخمة وتحليلات البيانات وعلوم البيانات، لذا في هذا المقال سنتحدث عن هذه المفاهيم الثلاث لفهم كل تقنية بشكل أفضل وكيفية ارتباطها ببعضها البعض والفرق بين علم البيانات وتحليل البيانات والبيانات الضخمة.

الفرق بين علم البيانات وتحليل البيانات والبيانات الضخمة

في السطور التالية نوضح لك بشكل بسيط الفرق بين التقنيات الثلاث للتعامل مع البيانات قبل أن نتحدث عن كل منهم بالتفصيل في باقي فقرات المقال.
- البيانات الضخمة : تشير إلى أي مجموعة كبيرة ومعقدة من البيانات.
- تحليلات البيانات: هي عملية استخراج معلومات ذات معنى من البيانات.
- علم البيانات: هو مجال متعدد التخصصات يهدف إلى إنتاج رؤى أوسع.
لكن في النهاية كل هذه التقنيات تكمل بعضها البعض ولكن يمكن استخدامها ككيانات منفصلة، على سبيل المثال يمكن استخدام البيانات الضخمة لتخزين مجموعات كبيرة من البيانات، ويمكن لتقنيات تحليل البيانات استخراج المعلومات من مجموعات بيانات أبسط.

ما هو علم البيانات؟
- علم البيانات هو عكس تحليل البيانات والبيانات الضخمة ولا يمكن أن يقتصر علم البيانات على وظيفة أو مجال واحد بل هو نهج متعدد التخصصات يستخرج المعلومات من البيانات من خلال الجمع بين: الأساليب العلمية الرياضيات والإحصاء ثم برمجة تحليلات متقدمة بشكل عميق.
- في تحليلات البيانات ينصب التركيز الأساسي على الحصول على رؤى ذات معنى من البيانات الأساسية يتجاوز نطاق علم البيانات هذا الغرض بكثير حيث سيتعامل علم البيانات مع كل شيء بدءًا من تحليل البيانات المعقدة وإنشاء خوارزميات وأدوات تحليلية جديدة لمعالجة البيانات وتنقيتها وحتى إنشاء تصورات قوية ومفيدة.
- أدوات وتقنيات علم البيانات يتضمن ذلك لغات برمجة مثل R وPython وJulia والتي يمكن استخدامها لإنشاء خوارزميات جديدة ونماذج تعلم الآلة وعمليات الذكاء الاصطناعي لمنصات البيانات الضخمة مثل Apache Spark وApache Hadoop.
- يمكن أيضًا اعتبار أدوات معالجة البيانات وتنقيتها مثل Winpure وData Ladder وأدوات تصور البيانات مثل Microsoft Power Platform وGoogle Data Studio وTableau لأطر التصور مثل matplotlib وPloty أدوات لعلم البيانات فنظرًا لأن علم البيانات يغطي كل ما يتعلق بالبيانات فإن أي أداة أو تقنية يتم استخدامها في البيانات الضخمة وتحليلات البيانات يمكن استخدامها بطريقة ما في عملية علم البيانات.
ما هو تحليل البيانات؟
- تحليلات البيانات هي عملية تحليل البيانات من أجل استخراج بيانات ذات معنى من مجموعة بيانات معينة.
- يتم تنفيذ تقنيات وأساليب التحليل هذه على البيانات الضخمة في معظم الحالات هذا على الرغم من إمكانية تطبيقها بالتأكيد على أي مجموعة بيانات.
- الهدف الأساسي لتحليلات البيانات هو مساعدة الأفراد أو المنظمات على اتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على الأنماط أو السلوكيات أو الاتجاهات أو التفضيلات أو أي نوع من البيانات ذات المغزى المستخرجة من مجموعة من البيانات على سبيل المثال يمكن للشركات استخدام التحليلات لتحديد تفضيلات عملائها وعادات الشراء واتجاهات السوق ثم إنشاء استراتيجيات لمعالجتها والتعامل مع ظروف السوق المتطورة من الناحية العلمية كما يمكن لمنظمة البحث الطبي جمع البيانات من التجارب الطبية وتقييم فعالية الأدوية أو العلاجات بدقة من خلال تحليل بيانات البحث هذه، سيساعدك الجمع بين هذه التحليلات وتقنيات تصور البيانات في الحصول على صورة أوضح للبيانات الأساسية وتقديمها بشكل أكثر مرونة وتأثير.
- أدوات وتقنيات تحليل البيانات هناك منتجات مفتوحة المصدر وتجارية لتحليلات البيانات وتتراوح هذه الأدوات بين أدوات التحليل البسيطة مثل: Analysis ToolPak من Microsoft Excel والتي تأتي مع Microsoft Office إلى مجموعة SAP BusinessObjects والأدوات مفتوحة المصدر مثل Apache Spark.بالإضافة إلى ذلك توفر أدوات ذكاء الأعمال المتخصصة وظائف تحليلية قوية بتكوينات بسيطة نسبيًا تتضمن الأمثلة هنا Microsoft PowerBI وSAS Business Intelligence وPeriscope Data كما يمكن استخدام لغات البرمجة مثل Python أو R لإنشاء برامج نصية ومرئيات تحليلية مخصصة لتلبية احتياجات التحليلات الأكثر استهدافًا وتقدمًا.
اقرأ أيضًا: أهم 10 مهارات يطلبها سوق العمل في السنوات العشر القادمة

أنواع التحليلات

في حين أن هناك طرق وتقنيات تحليلية متعددة لتحليل البيانات إلا أن هناك أربعة أنواع بالتحديد ينطبقون على أي مجموعة بيانات:

الوصفي: يشير هذا إلى فهم ما حدث في مجموعة البيانات كنقطة بداية في أي عملية تحليلية سيساعد التحليل الوصفي المستخدمين على فهم ما حدث في الماضي.

التشخيص: الخطوة التالية من الوصفي هي التشخيص والذي سيأخذ في الاعتبار التحليل الوصفي ويبني عليه لفهم سبب حدوث شيء ما فهو يسمح للمستخدمين باكتساب المعرفة حول المعلومات الدقيقة للأسباب الجذرية للأحداث والأنماط الماضية وما إلى ذلك.

التنبؤي: وكما يوحي الاسم فإن التحليلات التنبؤية سوف تتنبأ بما سيحدث في المستقبل سيؤدي ذلك إلى دمج البيانات من التحليلات الوصفية والتشخيصية واستخدام تقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالاتجاهات والأنماط والمشكلات المستقبلية وما إلى ذلك.

التوجيهي: تأخذ التحليلات الإرشادية التنبؤات من التحليلات التنبؤية وتأخذها خطوة أخرى إلى الأمام من خلال استكشاف كيفية حدوث التنبؤات يمكن اعتبار هذا النوع الأكثر أهمية من التحليلات لأنه يسمح للمستخدمين بفهم الأحداث المستقبلية وتصميم الاستراتيجيات للتعامل مع أي تنبؤات بشكل فعال.

أهم شيء يجب أن تتذكره هو أن دقة التحليلات تعتمد على مجموعة البيانات الأساسية إذا كانت هناك تناقضات أو أخطاء في مجموعة البيانات فسيؤدي ذلك إلى عدم الكفاءة أو تحليلات غير صحيحة تمامًا.

ما هي البيانات الضخمة؟
- كما يوحي الاسم تشير البيانات الضخمة ببساطة إلى مجموعات بيانات كبيرة للغاية، وبسبب الطبيعة المعقدة والمتطورة لمجموعات البيانات هذه قد مكنها هذا الحجم الضخم من تجاوز قدرات أدوات إدارة البيانات التقليدية.
- تتضمن بعض مجموعات البيانات التي يمكننا اعتبارها بيانات ضخمة حقًا ما يلي: بيانات سوق الأوراق المالية ووسائل التواصل الاجتماعي والأحداث الرياضية والألعاب والبيانات العلمية والبحثية.
- كتطبيق على البيانات الضخمة تستخدم شركات بطاقات الائتمان والبنوك ومؤسسات استشارات إدارة الثروات الخاصة وشركات التأمين وصناديق الاستثمار وبنوك الاستثمار المؤسسية البيانات الضخمة لخدماتها المالية، لكن المشكلة المشتركة فيما بينها جميعًا هي الكميات الهائلة من البيانات متعددة الهياكل التي تعيش في أنظمة متباينة متعددة، والتي يمكن للبيانات الضخمة حلها، وعلى هذا النحو يتم استخدام البيانات الضخمة بعدة طرق، بما في ذلك: تحليلات العملاء وتحليلات الامتثال وتحليلات الاحتيال والتحليلات التشغيلية.
خصائص البيانات الضخمة
- المقدار: البيانات الضخمة مجموعة هائلة من البيانات وتتجاوز بكثير قدرات طرق تخزين البيانات ومعالجتها العادية ويحدد حجم البيانات ما إذا كان يمكن تصنيفها على أنها بيانات ضخمة أم لا؟
- التنوع: لا تقتصر مجموعات البيانات الكبيرة على نوع واحد من البيانات بل تتكون من أنواع مختلفة من البيانات بدءًا من قواعد البيانات الجدولية وحتى الصور والبيانات الصوتية بغض النظر عن بنية البيانات.
- السرعة: التي يتم بها إنشاء البيانات في البيانات الضخمة يتم إنشاء بيانات جديدة باستمرار وإضافتها إلى مجموعات البيانات بشكل متكرر ينتشر هذا بشكل كبير عند التعامل مع البيانات المتطورة باستمرار مثل الوسائط الاجتماعية وأجهزة إنترنت الأشياء وخدمات المراقبة.
- التوافق أو الاختلاف: سيكون هناك حتماً بعض التناقضات في مجموعات البيانات بسبب ضخامة البيانات الكبيرة وتعقيدها، لذلك يجب مراعاة التباين لإدارة البيانات الضخمة ومعالجتها بشكل صحيح.
- القيمة: فائدة البيانات الضخمة هي جدوى مخرجات تحليل البيانات الضخمة والتي يتم تقييمها بناءً على أهداف عمل فريدة.
اقرأ أيضًا: الفرق بين هندسة الحاسوب وهندسة البرمجيات في تركيا

أنواع البيانات الضخمة

تنقسم البيانات الضخمة إلى ما يلي:

البيانات المنظمة: يمكن تسمية أي مجموعة بيانات تلتزم ببنية معينة بالبيانات المنظمة، يمكن معالجة مجموعات البيانات المنظمة هذه بسهولة نسبيًا مقارنة بأنواع البيانات الأخرى، ومن الأمثلة الجيدة على البيانات المنظمة نظام RDBMS الموزع الذي يحتوي على بيانات في هياكل جدول منظمة.

البيانات شبه المنظمة: لا يلتزم هذا النوع من البيانات ببنية محددة ولكنه يحتفظ بنوع من البنية القابلة للملاحظة مثل التجميع أو التسلسل الهرمي المنظم، وبعض الأمثلة على البيانات شبه المنظمة لغات الترميز (XML) وصفحات الويب ورسائل البريد الإلكتروني وما إلى ذلك.

البيانات غير المنظمة: يتكون هذا النوع من البيانات من بيانات لا تلتزم بمخطط أو بنية محددة مسبقًا وهو النوع الأكثر شيوعًا من البيانات، ومن أمثلته: النصوص والصور والفيديو والصوت ضمن هذا النوع.

ولتعرف كيف تتميز في مهنتك من قبل التخرج يجب أن تبني حياتك المهنية قبل التخرج بمعرفة المهارات المطلوبة وتعلمها.

المهارات المطلوبة لتصبح عالم بيانات
- معرفة متعمقة بـ SAS أو R بالنسبة لعلوم البيانات، يُفضل R بشكل عام.
- ترميز بايثون: بايثون هي لغة الترميز الأكثر شيوعًا المستخدمة في علم البيانات، إلى جانب Java وPerl وC/C++.
- منصة Hadoop: على الرغم من أن ذلك ليس مطلبًا دائمًا، إلا أن معرفة منصة Hadoop لا تزال مفضلة في هذا المجال.
- قاعدة بيانات/ترميز SQL: على الرغم من أن NoSQL وHadoop أصبحا جزءًا مهمًا من علم البيانات، إلا أنه لا يزال من المفضل أن تتمكن من كتابة وتنفيذ الاستعلامات المعقدة في SQL.
- العمل مع البيانات غير المنظمة: من الضروري أن يتمكن عالم البيانات من العمل مع البيانات غير المنظمة، سواء على وسائل التواصل الاجتماعي أو خلاصات الفيديو أو الصوت.
المهارات المطلوبة لتصبح متخصصًا في البيانات الضخمة
- المهارات التحليلية: هذه المهارات ضرورية لفهم البيانات، وتحديد البيانات ذات الصلة عند إنشاء التقارير والبحث عن الحلول.
- الإبداع: يجب أن تكون لديك القدرة على إنشاء طرق جديدة لجمع استراتيجية البيانات وتفسيرها وتحليلها. الرياضيات والمهارات الإحصائية: يعد "تحليل الأرقام" الجيد والعتيق ضروريًا أيضًا، سواء كان ذلك في علم البيانات أو تحليل البيانات أو البيانات الضخمة.
- علوم الكمبيوتر: أجهزة الكمبيوتر هي العمود الفقري لكل استراتيجية بيانات إذ سيكون لدى المبرمجين حاجة مستمرة للتوصل إلى خوارزميات لمعالجة البيانات وتحويلها إلى رؤى.
- مهارات العمل: سيحتاج متخصصو البيانات الضخمة إلى فهم أهداف العمل الموجودة، بالإضافة إلى العمليات الأساسية التي تدفع نمو الأعمال وأرباحها.
المهارات المطلوبة لتصبح محلل بيانات
- مهارات البرمجة: معرفة لغات البرمجة، مثل R وPython، أمر ضروري لأي محلل بيانات.
- المهارات الإحصائية والرياضيات: الإحصاء الوصفي والاستنتاجي، وكذلك التصاميم التجريبية، هي
- مهارات مطلوبة لعلماء البيانات.
- مهارات التعلم الآلي.
- مهارات معالجة البيانات: القدرة على رسم خريطة للبيانات الأولية وتحويلها إلى تنسيق آخر يمكّن من استهلاك البيانات بشكل أكثر ملاءمة.
- مهارات الاتصال وتصور البيانات حدس البيانات: من الضروري أن يكون المحترف قادرًا على التفكير كمحلل بيانات.