ما الفرق بين الـ Big Data و ال Data Science و ال Data Analysis

يعد علم البيانات جزءًا مهمًا من العديد من الصناعات اليوم نظرًا للكم الهائل من البيانات المتولدة، وهو أحد أكثر الموضوعات إثارة للجدل في دوائر تكنولوجيا المعلومات حيث نمت شعبيتها على مر السنين، وبدأت الشركات في تطبيق تقنيات علوم البيانات لتنمية أعمالها وتحسين رضا العملاء.
حيث يجمع علم البيانات بين مختلف المجالات، بما في ذلك العلوم الإحصائية والأساليب العلمية والذكاء الاصطناعي (AI) وتحليل البيانات، لاستخراج القيمة من البيانات.
يُطلق على أولئك الذين يمارسون علم البيانات اسم علماء البيانات، الفرق بين الـ Big Data و ال Data Science و ال Data Analysis هو أنهم يجمعون بين المهارات المختلفة لتحليل البيانات التي تم جمعها من الويب والهواتف الذكية والعملاء وأجهزة الاستشعار ومصادر أخرى لاكتساب رؤى قابلة للتنفيذ.

ما هو عالم البيانات؟

نشأ المجال من مجالات التحليل الإحصائي واستخراج البيانات حيث ظهرت مجلة Data Science Journal لأول مرة في عام 2002، ونشرها المجلس الدولي للعلوم: لجنة البيانات للعلوم والتكنولوجيا.
بحلول عام 2008، ظهرت درجة عالم البيانات، وكان المجال ينطلق بسرعة منذ ذلك الحين، كان هناك نقص في علماء البيانات، على الرغم من أن المزيد والمزيد من الكليات والجامعات بدأت في تقديم شهادات في علوم البيانات.
قد تشمل واجبات عالم البيانات تطوير استراتيجيات تحليل البيانات، وإعداد البيانات للتحليل، واستكشاف البيانات وتحليلها وتصورها، وبناء النماذج مع البيانات باستخدام لغات البرمجة، مثل Python و R، وتنفيذ النماذج في التطبيقات.
Big Data و ال Data Science و ال Data Analysis هم الأكثر فعالية في الفرق بالإضافة إلى علماء البيانات، قد يشمل هذا الفريق محللي الأعمال الذين يحددون المشكلات، ومهندسي البيانات الذين يعدون البيانات وكيفية الوصول إليها، و مهندسي تكنولوجيا المعلومات الذين يشرفون على العمليات والبنية التحتية الأساسية، ومطوري التطبيقات الذين ينشرون النماذج أو يحللون المخرجات في التطبيقات والمنتجات.

كيف يعمل علم البيانات

تعتبر عملية Big Data و ال Data Science و ال Data Analysis هو تحليل البيانات والعمل بناءً عليها تكرارية وليست خطية، ولكن هذه هي الطريقة التي تتدفق بها دورة حياة علم البيانات عادةً مشروع نمذجة البيانات:

اقرأ أيضا : مراكز بيانات جوجل “Google Data Center ” من الداخل

التخطيط
وهو يحدد المشروع ومخرجاته المحتملة.

نماذج بيانات البناء

وهوغالبًا ما يستخدم علماء البيانات مكتبات أو أدوات متنوعة مفتوحة المصدر في قواعد البيانات لبناء نماذج التعلم الآلي.
في كثير من الأحيان، يريد المستخدمون أن تساعد واجهات برمجة التطبيقات API في استيعاب البيانات، أو إنشاء ملفات تعريف البيانات والتصور، أو هندسة الميزات حيث يحتاجون إلى الأدوات المناسبة بالإضافة إلى الوصول إلى البيانات الصحيحة والموارد الأخرى مثل قوة الحوسبة.
نماذج التقييم و يجب أن يحقق علماء البيانات نسبة عالية من الدقة نماذجهم قبل أن يشعروا بالثقة في تنفيذها.
سينتج عن تقييم النموذج عادةً مجموعة شاملة من مقاييس التقييم والتصور لقياس أداء النموذج مقابل البيانات الجديدة، فضلاً عن ترتيبه بمرور الوقت للسماح بالسلوك الأمثل في الإنتاج.
حيث يتجاوز تقييم النموذج الأداء الأولى ليأخذ في الحسبان السلوك الأساسي المتوقع.

شرح النموذج

هو إن القدرة على شرح الآليات الداخلية لنتائج نموذج التعلم الآلي في المصطلحات البشرية ليست دائمًا ممكنة، ولكنها تزداد أهمية.
يريد علماء البيانات تفسيرات آلية للأوزان النسبية وأهمية العوامل المستخدمة لتوليد التنبؤات، وتفسيرات مفصلة خاصة بـ النموذج لتنبؤات النموذج.

تنفيذ النموذج

غالبًا ما يكون اتخاذ نموذج تعلم آلي مدرب ووضعه في النظام الصحيح عملية صعبة وشاقة.
يمكن تسهيل ذلك من خلال تشغيل النموذج باعتباره واجهة برمجة تطبيقات قابلة للتطوير وآمنة، أو باستخدام نماذج التعلم الآلي في قاعدة بيانات.

نماذج المراقبة

لسوء الحظ ، فإن تطبيق نموذج ما ليس هو النهاية.قد لا تكون بيانات النموذج المدرب ذات صلة بالتنبؤات المستقبلية بعد فترة زمنية معينة.
على سبيل المثال، في اكتشاف الاحتيال، يجد المجرمون دائمًا طرقًا جديدة لاختراق الحسابات.

أما Big data

البيانات الضخمة هي مصطلح يصف الكميات الهائلة من البيانات المنظمة وغير المهيكلة التي تغمر الأعمال التجارية على أساس يومي.
يمكن تحليل البيانات الضخمة لفهم ما يؤدي إلى اتخاذ قرارات وتحركات عمل إستراتيجية أفضل.

فما سبب أهمية البيانات الضخمة؟

1) خفض التكلفة.
2) تقليل الوقت.
3) تطوير منتجات جديدة وعروض محسّنة.
4) اتخاذ قرارات ذكية.

عندما تجمع بين البيانات الضخمة والتحليلات القوية، يمكنك إنجاز المهام المتعلقة بالعمل مثل:
تحديد الأسباب الجذرية للفشل والمشاكل والفشل في الوقت الفعلي تقريبًا.
إنشاء قسائم في نقاط البيع بناءً على عادات الشراء لدى العميل.
تعد حساب محفظة المخاطر بالكامل في دقائق.
كشف السلوك الاحتيالي قبل أن يؤثر على مؤسستك.

الابتكار القائم على البيانات:

تفتح عمليات الإكسابايت الحالية من البيانات الضخمة فرصًا لا حصر لها لالتقاط الأفكار التي تدفع الابتكار.
من التوقعات الأكثر دقة إلى زيادة الكفاءة التشغيلية وتجارب العملاء الأفضل، يقود استخدام البيانات الضخمة والتحليلات المتقدمة التقدم الذي يمكن أن يغير عالمنا تحسين الحياة، وعلاج الأمراض، وحماية الضعفاء، والحفاظ على الموارد.

data analysis

تحليل البيانات هو مهارة لابد أن يمتلكها ممارس البيانات.
عند تنفيذ عملية تحليل البيانات، هناك حاجة إلى التفكير النقدي ومهارات حل المشكلات الجيدة.
هذه القدرة مطلوبة من أجل تحديد طريقة تحليل البيانات المناسبة.
يؤثر استخدام طرق تحليل البيانات المناسبة بشكل كبير على نتائج التحليل.
إذا اخترت طريقة تحليل البيانات الخاطئة ، فقد يكون ذلك هو عدم تحقيق النتائج المرجوة، وبالتالي سيكون بالطبع مضيعة للوقت والطاقة.
محلل البيانات وعالم البيانات هي مهن في مجال البيانات تتطلب مهارات تحليل بيانات جيدة.
أصبحت هاتان المهنتان أيضًا من الوظائف التي يتم البحث عنها كثيرًا في عصر البيانات الضخمة مثل الآن.
من خلال رؤية الآفاق الواعدة للمهنيين، بدأ العديد من الناس في دراسة البيانات وتحويل المهن إلى ممارسين للبيانات لكن قبل ذلك، عليك أن تعرف تحليل البيانات أولاً.

ما هو Data Science؟

تحليل البيانات هو عملية معالجة البيانات بهدف إيجاد معلومات مفيدة يمكن استخدامها كأساس لاتخاذ القرار لحل مشكلة ما.
تتضمن عملية التحليل هذه أنشطة تجميع البيانات بناءً على خصائصها، وتنظيف البيانات، وتحويل البيانات، وإنشاء نماذج بيانات للعثور على معلومات مهمة من البيانات.
لا تنسَ أن البيانات التي مرت بالعملية يجب تقديمها بشكل جذاب وسهل الفهم من قبل الآخرين، عادةً في شكل رسوم بيانية أو مؤامرات.
يلامس استخدام التكنولوجيا الآن جميع أنشطتنا تقريبًا. ترتبط هذه التكنولوجيا بالتأكيد بالبيانات التي ستستمر في النمو في كل مرة.
بينما يمكن معالجة البيانات واستخدامها للحصول على معلومات مفيدة.
لذلك، يعد تحليل البيانات خطوة مهمة للغاية في معالجة البيانات.
يحتوي تحليل البيانات على أساليب وتقنيات مختلفة يمكن استخدامها.

1. أنواع تحليل البيانات
   
   الفرق بين الـ Big Data و ال Data Science و ال Data Analysis عند إجراء البحث، هناك عدة أنواع من تحليل البيانات، وهي التحليل النوعي والتحليل الكمي.
   التحليل النوعي هو تحليل منهجي لا يستخدم نماذج رياضية وإحصائية.
   بمعنى آخر، يتم إجراء هذا التحليل عن طريق قراءة الجداول أو الرسوم البيانية أو غيرها من البيانات المتاحة التي تم الحصول عليها من مصادر مختلفة باستخدام تقنيات معينة لجمع البيانات.
   الغرض من التحليل النوعي هو إيجاد معنى هذه البيانات التحليل الكمي هو تحليل يستخدم النماذج الرياضية أو الإحصائية في معالجة البيانات.
   عادة ما تكون نتائج التحليل في شكل أرقام يقدمها الباحث ويصفها حيث أن التقنيات المستخدمة في التحليل الكمي هي تقنيات التحليل الوصفي وتقنيات التحليل الاستنتاجي التي لها وظائف كل منها.
   
2. إجراء تحليل البيانات
   
   عند إجراء تحليل البيانات، هناك بالطبع إجراءات أو خطوات يجب تنفيذها.
   الخطوة الأولى، بالطبع، هي جمع البيانات اللازمة للبحث.
   تأكد من أن البيانات المستخدمة كاملة ولها مصدر واضح.
   بعد ذلك، حدد البيانات وصنفها بناءً على خصائصها.
   قم أيضًا بتطبيع البيانات بحيث تكون البيانات في نفس النموذج لتسهيل عملية التحليل.
   ثم قم بتحليل البيانات باستخدام الطريقة أو التقنية المناسبة.
   ثم يتم تقديم نتائج تحليل البيانات بشكل جذاب وسهل الفهم.

في نهاية المقال أوضحنا لكم الفرق بين الـ Big Data و ال Data Science و ال Data Analysis نتمني ان ينال إعجابكم.