لم يتم العثور على نتائج

بحثك لم يطابق أي نتائج.

ما هي علوم البيانات؟

علوم البيانات هي مجال متعدد التخصصات يستخدم الأساليب العلمية والعمليات والخوارزميات والأنظمة لاستخراج قيمة من البيانات. يجمع علماء البيانات بين مجموعة من المهارات -بما في ذلك الإحصاء وعلوم الكمبيوتر والمعرفة بالأعمال- لتحليل البيانات التي يتم جمعها من الويب والهواتف الذكية والعملاء وأجهزة الاستشعار وغيرها من المصادر.

تكشف علوم البيانات عن الاتجاهات وتُنتج رؤى يمكن للشركات استخدامها لاتخاذ قرارات أفضل وإنشاء منتجات وخدمات أكثر ابتكارًا. تُعد البيانات هي الأساس المتين للابتكار، ولكن تأتي قيمتها من البيانات المعلوماتية التي يمكن للعلماء استخلاصها منها ثم التصرف بناءً عليها.

 

الأدوات التي يستخدمها علماء البيانات

يستخدم علماء البيانات أنواعًا عديدة من الأدوات، ولكن إحدى أكثر الأدوات شيوعًا هي أجهزة الكمبيوتر المحمولة مفتوحة المصدر، والتي تُعد تطبيقات ويب لكتابة التعليمات البرمجية وتشغيلها وتصور البيانات ورؤية النتائج، كل ذلك في نفس البيئة. بعض من أجهزة الكمبيوتر المحمول الأكثر شعبية تشمل Jupyter وRStudio وZepplin. تُعد أجهزة الكمبيوتر المحمول مفيدة للغاية لإجراء عمليات التحليل، ولكن لها حدودها عندما يحتاج علماء البيانات إلى العمل كفريق واحد. لذلك ظهرت الأنظمة الأساسية لعلوم البيانات لحل هذه المشكلة.

علوم البيانات ونمو البيانات

علوم البيانات ونمو البيانات

كلما عملت التكنولوجيا الحديثة على تمكين إنشاء وتخزين الكميات المتزايدة من المعلومات، ارتفع حجم البيانات. وتشير التقديرات إلى أن 90 بالمائة من البيانات في العالم قد تم إنشاؤها في العامين الماضيين. على سبيل المثال، يقوم مستخدمو Facebook بتحميل 10 ملايين صورة كل ساعة. ومن المتوقع أن يزداد عدد الأجهزة المتصلة بالإنترنت في العالم -إنترنت الأشياء (IoT)- إلى أكثر من 75 مليار جهاز بحلول عام 2025.

ويمكن لثروة البيانات التي يتم جمعها وتخزينها بواسطة هذه التقنيات تحقيق منافع تحويلية للمنظمات والمجتمعات في جميع أنحاء العالم، ولكن فقط إذا استطعنا تفسيرها. وهنا يأتي دور علوم البيانات.

استكشف مخطط المعلومات هذا للحصول على مزيد من المعلومات حول البيانات وعلوم البيانات.

ظهور علماء البيانات

ظهور علماء البيانات

كمجال اختصاص، تُعد علوم البيانات علمًا جديدًا. فقد نشأ من مجالات التحليل الإحصائي والتنقيب عن البيانات. وقد نُشرت مجلة Data Science لأول مرة في عام 2002، بواسطة المجلس الدولي للعلوم: لجنة بيانات العلوم والتقنية. بحلول عام 2008، ظهر مصطلح علماء البيانات وبدأ هذا المجال في الانطلاق. كان هناك نقص في علماء البيانات منذ ذلك الحين، حتى مع قيام المزيد والمزيد من الكليات والجامعات في البدء بتقديم شهادات علمية لعلوم البيانات.

يمكن أن تشمل واجبات عالم البيانات تطوير إستراتيجيات لتحليل البيانات، وإعداد البيانات للتحليل والاستكشاف وتحليل الصور وتصور البيانات، وإنشاء نماذج مع البيانات باستخدام لغات برمجة مثل Python وR، ونشر النماذج في التطبيقات.

لا يمكن لعالم البيانات أن يعمل منفردًا. وفي الواقع، علوم البيانات الأكثر فعالية هي التي تتم في الفرق. فبالإضافة إلى عالم البيانات، قد تضم هذه الفرق محلل أعمال يُحدد المشكلة، ومهندس بيانات يقوم بإعداد البيانات وكيفية الوصول إليها، ومهندس تقنية معلومات يشرف على العمليات والبنية التحتية الأساسية، ومطور تطبيقات يقوم بنشر النماذج أو مخرجات التحليل في التطبيقات والمنتجات.

كيف تعمل علوم البيانات على تحويل الأعمال

تستخدم المؤسسات فرق علوم البيانات لتحويل البيانات إلى ميزة تنافسية من خلال تحسين المنتجات والخدمات. على سبيل المثال، تقوم الشركات بتحليل البيانات التي يتم جمعها من مراكز الاتصال لتحديد العملاء الذين من المحتمل ابتعادهم عن الشركة، حتى يمكن لقسم التسويق اتخاذ الإجراءات اللازمة للاحتفاظ بهم. وتقوم شركات الخدمات اللوجستية بتحليل أنماط حركة المرور وأحوال الطقس وعوامل أخرى لتحسين سرعات التسليم وخفض التكاليف. وتقوم شركات الرعاية الصحية بتحليل بيانات الاختبارات الطبية والأعراض المُبلغ عنها لمساعدة الأطباء على تشخيص الأمراض في وقت مبكر ومعالجتها بشكل أكثر فعالية.

معظم الشركات جعلت من علوم البيانات أولوية بالنسبة لها وما زالت تستثمر فيها بشكل كبير. وفقًا لاستطلاع أجرته شركة Gartner لأكثر من 3000 من الرؤساء التنفيذيين، والذي صنف فيه المشاركون التحليلات والمعلومات المهنية كأفضل تقنيات مميزة لمنظماتهم. ويرى الرؤساء التنفيذيون الذي شملهم الاستطلاع أن هذه التقنيات هي الأكثر إستراتيجية لشركاتهم، وبالتالي، فإنها تجذب أكثر الاستثمارات الجديدة.

كيف يتم إجراء علوم البيانات

كيف يتم إجراء علوم البيانات

إن عملية تحليل البيانات والعمل وفقًا لها هي عملية تكرارية أكثر منها خطية، ولكن هذه هي الطريقة التي يتدفق بها العمل عادة لمشروع نمذجة البيانات:

  • الخطة: تحديد المشروع ومخرجاته المحتملة
  • الإعداد: إنشاء بيئة العمل، والتأكد من أن علماء البيانات لديهم الأدوات المناسبة وإمكانيات الوصول إلى البيانات الصحيحة والموارد الأخرى مثل قدرة نظم الحوسبة
  • الاستيعاب: تحميل البيانات في بيئة العمل
  • الاستكشاف: تحليل البيانات واستكشافها وتصورها
  • النمذجة: إنشاء نماذج وتدريبها والتحقق من صحتها، بحيث تعمل حسب ما هو مطلوب
  • النشر: نشر النماذج داخل الإنتاج

من يشرف على عمليات علوم البيانات؟

من يشرف على عمليات علوم البيانات؟

يتم الإشراف عادة على عمليات علوم البيانات بواسطة ثلاثة أنواع من المديرين:

  • مديرو الأعمال: يعمل هؤلاء المديرون مع فريق علوم البيانات على تحديد المشكلة ووضع إستراتيجية التحليل. وقد يمثلون الجهة الأمامية لخط الأعمال مثل التسويق أو التمويل أو المبيعات ولديهم فريق علوم بيانات يقدم تقاريره إليهم. وهم يعملون بشكل وثيق مع علوم البيانات ومدير تكنولوجيا المعلومات لضمان تسليم المشاريع.
  • مديرو تكنولوجيا المعلومات: كبار مديري تكنولوجيا المعلومات هم المسؤولون عن تخطيط البنية التحتية وهيكلتها التي ستدعم عمليات علوم البيانات. فهم يراقبون العمليات واستخدام الموارد باستمرار لضمان عمل فرق علوم البيانات بكفاءة وأمان. وقد يكونون مسؤولين أيضًا عن إنشاء بيئات فرق علوم البيانات وتحديثها.
  • مديرو علوم البيانات: يشرف هؤلاء المديرون على فريق علوم البيانات وعلى عملهم اليومي. وهم بناة الفريق الذين يمكنهم الموازنة بين تطوير الفريق والتخطيط للمشروع ومراقبته.

تحديات تنفيذ علوم البيانات

على الرغم من وعود علوم البيانات والاستثمارات الضخمة في فرق علوم البيانات، فإن العديد من الشركات لا تدرك القيمة الكاملة لبياناتها. وفي سباقهم لتوظيف المواهب وإنشاء برامج علوم البيانات، عانت بعض الشركات من تدفقات عمل الفريق غير الفعالة، بسبب وجود أشخاص مختلفين يستخدمون أدوات وعمليات مختلفة لا تعمل بشكل جيد معًا. وبدون إدارة مركزية أكثر انضباطًا، قد لا يرى التنفيذيون عائدًا كاملاً من استثماراتهم. وتُمثل هذه البيئة الفوضوية الكثير من التحديات.

لا يستطيع علماء البيانات العمل بكفاءة. نظرًا لأنه يجب منح حق الوصول إلى البيانات من قِبل مسؤول تكنولوجيا المعلومات، فغالبًا ما ينتظر علماء البيانات وقتًا طويلاً للحصول على البيانات والموارد التي يحتاجون إلى تحليلها. وبمجرد وصولهم، قد يقوم فريق علوم البيانات بتحليل البيانات باستخدام أدوات مختلفة وربما غير متوافقة. على سبيل المثال، قد يقوم عالم بتطوير نموذج باستخدام لغة R، ولكن التطبيق الذي سيُستخدم فيه هذا النموذج مكتوب بلغة مختلفة. وهذا هو السبب في أن الأمر قد يستغرق أسابيع أو ربما شهورًا، لنشر النماذج في التطبيقات المفيدة.

لا يستطيع مطورو التطبيقات الوصول إلى التعلم الآلي القابل للاستخدام. في بعض الأحيان، تكون هناك حاجة لإعادة ترميز نماذج التعلم الآلي التي يتلقاها المطورون أو قد تكون غير جاهزة للنشر في التطبيقات. ونظرًا لأن نقاط الوصول قد تكون غير مرنة، فلا يمكن نشر النماذج في جميع السيناريوهات وتُترك عملية قابلية التوسع لمطور التطبيق.

يستغرق مسؤولو تكنولوجيا المعلومات الكثير من الوقت في الدعم. بسبب انتشار الأدوات مفتوحة المصدر، يكون لدى قسم تكنولوجيا المعلومات قائمة متزايدة من الأدوات التي تحتاج إلى الدعم. على سبيل المثال، قد يستخدم عالم البيانات في مجال التسويق أدوات مختلفة عن عالم البيانات في مجال التمويل. كما أن الفرق قد يكون لديها أيضًا مهام سير عمل مختلفة، مما يعني أنه يجب على قسم تكنولوجيا المعلومات إعادة إنشاء البيئات باستمرار وتحديثها.

يتم إزالة مديري الأعمال أيضًا من علوم البيانات. لا يتم دمج تدفقات عمل علوم البيانات في عمليات وأنظمة صنع القرار، مما يجعل من الصعب على مديري الأعمال التعاون عن علم مع علماء البيانات. وبدون تكامل أفضل، يجد مديرو الأعمال صعوبة في فهم السبب الذي يستغرقه الانتقال من النموذج الأولي إلى مرحلة الإنتاج، وغالبًا ما يكونون أقل احتمالاً لدعم الاستثمار في مشاريع يرون أنها بطيئة للغاية.

ظهور النظام الأساسي لعلوم البيانات

ظهور النظام الأساسي لعلوم البيانات

أدركت الشركات أنه من دون نظام أساسي متكامل، تصبح علوم البيانات غير فعّالة وغير آمنة ويصعب قياسها. وأدى هذا الإدراك إلى ظهور أنظمة أساسية لعلوم البيانات. هذه الأنظمة الأساسية هي محاور للبرامج تعمل حولها جميع أعمال علوم البيانات. وتعمل المنصة الأساسية الجيدة على تقليل العديد من التحديات المتعلقة بتنفيذ علوم البيانات وتساعد الشركات على تحويل بياناتها إلى رؤى بشكل أسرع وأكثر كفاءة.

بفضل الأنظمة الأساسية المركزية، يمكن لعلماء البيانات العمل في بيئة تعاونية باستخدام أدواتهم المفضلة مفتوحة المصدر، مع مزامنة جميع أعمالهم من خلال نظام تحكم في الإصدارات.

اترك أثرًا باستخدام نظام أساسي لعلوم البيانات يدعم الاكتفاء الذاتي.

فوائد النظام الأساسي لعلوم البيانات

فوائد النظام الأساسي لعلوم البيانات

يعمل النظام الأساسي لعلوم البيانات على تقليل عمليات التكرار وتحفيز الابتكار من خلال السماح للفرق بمشاركة التعليمات البرمجية والنتائج والتقارير. كما يعمل على إزالة الاختناقات التي تظهر في تدفقات العمل من خلال تبسيط الإدارة واستخدام أدوات مفتوحة المصدر وأطر عمل وبنية تحتية.

على سبيل المثال، قد يسمح النظام الأساسي لعلوم البيانات لعلماء البيانات بنشر النماذج كواجهات لبرمجة التطبيقات، مما يجعل من السهل دمجها في تطبيقات مختلفة. ويمكن لعلماء البيانات الوصول إلى الأدوات والبيانات والبنية التحتية دون الحاجة إلى انتظار قسم تكنولوجيا المعلومات.

لقد زادت الحاجة إلى الأنظمة الأساسية لعلوم البيانات في السوق. وفي الواقع، من المتوقع أن ينمو سوق الأنظمة الأساسية بمعدل سنوي مركب بأكثر من 39 بالمائة خلال السنوات القليلة المقبلة، ومن المتوقع أن يصل إلى 385 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2025.

إذا كنت مستعدًا لاستكشاف إمكانات الأنظمة الأساسية لعلوم البيانات، فإليك بعض الإمكانيات الأساسية التي يجب وضعها في الاعتبار:

  • اختيار واجهة مستخدم تستند إلى المشروع تساعد على العمل التعاوني. . يجب أن يعمل النظام الأساسي على تمكين الناس من العمل معًا على النماذج، بدءًا من التصور حتى مرحلة التطوير النهائية. كما يجب أن يمنح كل عضو في الفريق إمكانية الوصول إلى البيانات والموارد.
  • منح الأولوية للتكامل والمرونة. تأكد من أن النظام الأساسي يتضمن دعمًا لأحدث الأدوات مفتوحة المصدر؛ ومنها موفرو التحكم في الإصدارات الشائعة مثل GitHub وGitLab وBitbucket؛ وتأكد من التكامل المحكم مع الموارد الأخرى.
  • تضمين قدرات على مستوى المؤسسات. تأكد من أن النظام الأساسي قادر على توسيع نطاق عملك مع نمو فريقك. حيث يجب أن يكون النظام الأساسي متاحًا بدرجة كبيرة وأن يكون لديه عناصر تحكم قوية في الوصول ويدعم عددًا كبيرًا من المستخدمين المتزامنين.
  • جعل علوم البيانات كخدمة ذاتية مُحسنة. ابحث عن نظام أساسي يخفف من عبء تكنولوجيا المعلومات والعمليات الهندسية ويسهل على علماء البيانات تسريع دوران البيئات على الفور وتتبع جميع أعمالهم ونشر النماذج بسهولة في مرحلة الإنتاج.

تناضل الشركات من أجل العثور على مواهب علوم البيانات

يُعد العثور على المواهب وتوظيفها من أكبر العوائق التي تواجه الشركات عندما تريد استخدام علوم البيانات للحصول على ميزة تنافسية. في استطلاع شركة McKinsey & الأخير، أفاد نصف المديرين التنفيذين عبر المناطق الجغرافية والمجالات المختلفة بوجود صعوبة أكبر في توظيف المواهب التحليلية أكثر من أي نوع آخر من المهارات. كما يُعد الاستبقاء على الموظفين مشكلة كبيرة وفقًا لـ 40 بالمائة من الذين شملهم الاستطلاع.

بالإضافة إلى علماء البيانات، تشير تقارير McKinsey أن هناك نقصًا في فئات التحليلات الأخرى. وعلى وجه الخصوص، هناك نقص في العمالة الماهرة التي يمكنها الترجمة بين مشاكل العمل والتطبيقات المناسبة لعلوم البيانات، والعاملين الذين يتمتعون بمهارة في تصور البيانات.

كما قدم كل من Indeed.com وGlassdoor وBloomberg دليلاً آخر على وجود طلب كبير على مواهب علوم البيانات:

  • ارتفعت إعلانات الوظائف لعلماء البيانات على موقع Indeed.com بنسبة 75 بالمائة بين يناير 2015 ويناير 2018. كما ارتفعت معدلات البحث عن وظائف لأدوار علماء البيانات بنسبة 65 بالمائة، وفقًا لـ Bloomberg.
  • وتقدر Glassdoor أن الطلب على علماء البيانات في عام 2018 تجاوز العرض بنسبة 50 بالمائة.
  • صنفت Glassdoor وظيفة عالم البيانات بصفتها الوظيفة الأولى في أمريكا، للسنة الثالثة على التوالي.

مكتبة تعلم الذكاء الاصطناعي

ما هو الذكاء الاصطناعي؟
تعرف على المزيد حول الذكاء الاصطناعي

يعمل الذكاء الاصطناعي (AI) على تمكين التكنولوجيا والأجهزة لمعالجة البيانات لتتعلم وتتطور وتنفذ المهام البشرية.

تعرف على المزيد حول التعلم الآلي
تعرف على المزيد حول التعلم الآلي

يُركز التعلم الآلي، الذي يُعد مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي (AI)، على إنشاء أنظمة تتعلم من خلال البيانات بهدف أتمتة عملية اتخاذ القرار وتسريعها وتقليل الوقت اللازم لتحقيق القيمة المطلوبة.

الأخبار والآراء
الأخبار والآراء

يعمل كل من التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات على تغيير الطريقة التي تعالج بها الشركات المشاكل المعقدة لتغيير مسار صناعاتها. اقرأ أحدث المقالات لفهم كيف تقترب الصناعة وأقرانك من هذه التقنيات.