علم البيانات [Data Science] هو مجال متعدد التخصصات يتضمن استخدام الأساليب والعمليات والخوارزميات والأنظمة العلمية لاستخراج المعرفة والأفكار من البيانات المنظمة وغير المنظمة. يشمل على مجموعة واسعة من الأنشطة، بما في ذلك تنظيف البيانات وإعدادها، وتصور البيانات، وتحليل البيانات والنمذجة، والتعلم الآلي، الخ....
الهدف من علم البيانات هو تحويل البيانات الأولية إلى رؤى وقرارات قابلة للتنفيذ. للقيام بذلك، يستخدم علماء البيانات مجموعة متنوعة من التقنيات، مثل: التحليل الإحصائي، والتعلم الآلي، ومعالجة اللغة الطبيعية، لاستخراج معلومات ذات مغزى من البيانات. يعد تنظيف البيانات وإعدادها أحد المكونات الرئيسية لعلم البيانات، وهي عملية تحويل البيانات إلى تنسيق يمكن تحليله ونمذجته بسهولة. غالبًا ما يتضمن ذلك دمج البيانات من مصادر متعددة، والتعامل مع البيانات المفقودة أو غير الدقيقة، وتحويل البيانات إلى تنسيق يمكن تحليله بسهولة. ويعد تصور البيانات أيضًا جانبًا مهمًا في علم البيانات، حيث يتم استخدامه لإنشاء المخططات والرسوم البيانية والتمثيلات المرئية الأخرى للبيانات التي تسهل فهم الرؤى والنتائج وتوصيلها. اما تحليل البيانات والنمذجة فهما جوهر علم البيانات، وهذا يتضمن استخدام تقنيات التعلم الإحصائي والآلي المختلفة للكشف عن الأنماط والعلاقات في البيانات، ثم بناء النماذج لعمل تنبؤات أو تحديد الدوافع الرئيسية للنتيجة. يتم استخدام علم البيانات في العديد من المجالات مثل: الرعاية الصحية، والتمويل وتجارة التجزئة، والنقل، والعديد من المجالات الأخرى للكشف عن رؤى جديدة وتحسين عملية صنع القرار وتحسين العمليات التجارية. بشكل عام، يعد علم البيانات مجالًا سريع النمو وله مجموعة واسعة من التطبيقات في مختلف المجالات ويزداد الطلب عليه بسبب زيادة كمية البيانات التي يتم إنشاؤها كل يوم.
مجال علم البيانات له جذوره في عدد من التخصصات المختلفة، بما في ذلك الإحصاء والرياضيات وعلوم الحاسوب وعلوم المعلومات. يمكن إرجاع تاريخ علم البيانات إلى أوائل القرن العشرين، مع تطوير الأساليب والأدوات الإحصائية لتحليل البيانات. كان الإحصائي رونالد أ فيشر أحد رواد علم البيانات الأوائل، حيث طور العديد من التقنيات الإحصائية التي لا تزال مستخدمة في علم البيانات حتى اليوم. في سياق متصل طور بعض الإحصائيين مثل جورج إي بوكس، طريقة لتحديد القيم المتطرفة في البيانات، كما اسهم (دبليو إدواردز دمينغ)، المعروف بعمله في مراقبة الجودة ومراقبة العمليات الإحصائية من خلال نظريته المسماة بدائرة ديمنغ التي بناها على أربعة محاور (خطط – نفذ – افحص – باشر.) في أواخر الخمسينيات والستينيات من القرن الماضي، بدأ مجال علوم الحاسوب في التطور، وبدأت الأساليب المعتمدة على الحاسوب لتحليل البيانات تكتسب شعبية على المستوى العالمي. أتاح ظهور أجهزة الحاسوب المركزية وأنظمة تخزين البيانات واسعة النطاق تحليل مجموعات بيانات أكبر بكثير مما كان ممكنًا في السابق. أدى ذلك إلى تطوير تقنيات جديدة لتحليل البيانات، مثل أشجار القرار وتحليل المجموعات، والتي تم تصميمها خصيصًا للاستخدام مع أجهزة الحاسوب. استمر مجال علم البيانات في التطور في السبعينيات والثمانينيات، مع تطوير طرق تحليل البيانات الجديدة، مثل الشبكات العصبية الاصطناعية والخوارزميات الجينية. هذه التقنيات الجديدة، جنبًا إلى جنب مع التطورات في أجهزة وبرامج الحاسوب، جعلت من الممكن تحليل مجموعات بيانات أكبر وأكثر تعقيدًا. بدأ استخدام مصطلح "علم البيانات" نفسه على نطاق واسع في التسعينيات والعقد الأول من القرن الحادي والعشرين. واستمر المجال في التطور مع توفر أجهزة حاسوب أكثر قوة وأدوات تحليل بيانات أكثر تقدمًا. ومع صعود الإنترنت والكمية المتزايدة من البيانات التي يتم إنشاؤها عبر الإنترنت، أصبح علم البيانات ذا أهمية متزايدة للشركات التي تتطلع إلى اكتساب رؤى والتنبؤات من هذه البيانات. في السنوات الأخيرة، استمر مجال علم البيانات في التطور والتوسع، مدفوعًا في جزء كبير منه بنمو البيانات الضخمة وزيادة توافر أدوات وأطر تحليل البيانات القوية مثل Hadoop و Spark و Tensorflow وغيرها من مكتبات التعلم الآلي الشهيرة. أصبح علم البيانات أداة أساسية للمنظمات التي تتطلع إلى اكتساب ميزة تنافسية في الاقتصاد القائم على البيانات، من المهم أيضًا ملاحظة أن مجال علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات، يتطور باستمرار مع دمج التقنيات والمنهجيات والأدوات الجديدة، مما يجعله مجالًا صعبًا ولكنه مثير للعمل عليه.
أصبح علم البيانات مجالًا مهمًا بشكل متزايد في السنوات الأخيرة، بسبب انفجار البيانات والطلب المتزايد على الرؤى والتنبؤات من تلك البيانات. فيما يلي بعض الأسباب التي تجعل علم البيانات مهمًا للغاية:
1. تحسين عملية صنع القرار: يمكن لعلم البيانات أن يساعد المؤسسات على اتخاذ قرارات أفضل من خلال توفير الرؤى والتنبؤات التي يمكن أن توجه الاستراتيجيات والعمليات. على سبيل المثال، قد تستخدم شركة بيع بالتجزئة علم البيانات للتنبؤ بطلب العملاء لمنتجات مختلفة، وتعديل مخزونها وفقًا لذلك.
2. الأتمتة والكفاءة: يمكن أن يساعد علم البيانات في أتمتة العمليات وجعلها أكثر كفاءة. على سبيل المثال، يمكن للصيانة التنبؤية في التصنيع استخدام البيانات من المستشعر للتنبؤ بالوقت المحتمل لفشل الجهاز، بحيث يمكن جدولة الصيانة قبل حدوث العطل.
3. توفير التكاليف: باستخدام البيانات لإبلاغ القرارات، يمكن للمؤسسات توفير المال. يمكن أن تساعد النمذجة التنبؤية الشركات على تحديد العملاء الذين من المرجح أن يتضاربوا بحيث يمكن تركيز الموارد على الاحتفاظ بهؤلاء العملاء، ويمكن للشركات التوفير في تكاليف الاستحواذ للعملاء الجدد.
4. الابتكار: يمكن لعلم البيانات أيضًا أن يقود الابتكار من خلال تحديد الفرص والرؤى الجديدة التي لم يكن من الممكن اكتشافها من خلال الأساليب التقليدية. على سبيل المثال، يمكن استخدام علم البيانات لتحليل البيانات من وسائل التواصل الاجتماعي ومراجعات العملاء والمصادر الأخرى لتحديد الاتجاهات والفرص الجديدة.
5. منتجات وخدمات أفضل: باستخدام علم البيانات لاكتساب فهم أعمق لاحتياجات العملاء وتفضيلاتهم، يمكن للمؤسسات إنشاء منتجات وخدمات أكثر فاعلية. على سبيل المثال، قد تستخدم الشركة علم البيانات لتحليل ملاحظات العملاء وتحديد المجالات التي يمكن تحسين منتجاتها فيها.
6. تحسين العمليات: يمكن استخدام علم البيانات لتحسين العمليات المختلفة وتعزيزها، مثل التصنيع واللوجستيات وسلسلة التوريد وخدمة العملاء والدعم وغير ذلك الكثير. يساعد على أتمتة العملية اليدوية وتحسين الكفاءة العامة للمؤسسة. بشكل عام، أصبح علم البيانات أداة مهمة للمؤسسات التي تتطلع إلى اكتساب ميزة في الاقتصاد القائم على البيانات اليوم. مع توفر المزيد من البيانات، سيستمر علم البيانات في لعب دور حاسم في مساعدة المؤسسات على فهم تلك البيانات واستخدامها لتحسين عملياتها والابتكار واتخاذ قرارات أفضل.
علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يستخدم الأساليب العلمية والعمليات والخوارزميات والأنظمة لاستخراج المعرفة والرؤى من البيانات المنظمة وغير المنظمة. يمكن استخدامه لمجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك:
· ذكاء الأعمال: يمكن استخدام علم البيانات لتحليل بيانات العملاء وبيانات المبيعات وغيرها من البيانات المتعلقة بالأعمال لاكتساب رؤى حول سلوك العملاء والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية وإبلاغ قرارات العمل.
· كشف الاحتيال: يمكن استخدام علم البيانات لتحديد الأنماط والشذوذ في المعاملات المالية التي قد تشير إلى الاحتيال.
· الرعاية الصحية: يمكن استخدام علم البيانات لتحليل السجلات الطبية والبيانات الأخرى المتعلقة بالصحة لتحسين نتائج المرضى، وتحديد المخاطر الصحية المحتملة، وإعلام سياسة الصحة العامة.
· وسائل التواصل الاجتماعي: يمكن استخدام علم البيانات لتحليل بيانات وسائل التواصل الاجتماعي لفهم الرأي العام وتحديد الاتجاهات وتتبع انتشار المعلومات عبر الإنترنت.
· معالجة اللغة الطبيعية : يمكن استخدام علم البيانات لمعالجة وفهم وعمل تنبؤات بناءً على اللغة البشرية، بما في ذلك روبوتات المحادثة والتعرف على الكلام وتلخيص النصوص الكبيرة.
· رؤية الحاسوب: يمكن استخدام علم البيانات لتحليل الصور ومقاطع الفيديو ولتطوير السيارات ذاتية القيادة والتطبيقات المرئية الأخرى.
· الصيانة التنبؤية: يمكن استخدام علم البيانات لتحليل بيانات المستشعر للتنبؤ بموعد تعطل المعدات، بحيث يمكن إصلاحها قبل تعطلها.
· أنظمة التوصية: يمكن استخدام علم البيانات للتوصية بمنتجات أو مقالات أو خدمات للمستخدمين بناءً على تفاعلاتهم وسلوكهم السابق.
هذه مجرد أمثلة قليلة للطرق العديدة التي يمكن من خلالها تطبيق علم البيانات. وبتطور المجال باستمرار، يتم تطوير تطبيقات جديدة طوال الوقت. باختصار، يتم استخدام علم البيانات لاستخراج الرؤى والتنبؤات من البيانات، والتي يمكن استخدامها لتحسين عملية صنع القرار وأتمتة العمليات.
المشاركات
احترام تقدير الزميل العزيز دكتور طلال
ردحذفنثمن جدا جهودكم في اثراء المعرفة في مجال المعلومات