في العصر الراهن الغني بالبيانات، فهم كيفية تحليل المعنى الحقيقي الكامن خلف البيانات أمر جوهري لاستخراج الرؤى الرقمية، في مضمار العمل التجاري، فتحليل البيانات يعدّ من المحركات الأساسية للنجاح.
في السطور الآتية، يتطرق "سيدتي. نت" إلى علم البيانات، وماهية تحليلات البيانات، وأنواعها والقطاعات التي تستخدم فيها.
ما هو علم البيانات؟
يتحدّث الوليد الشامخ، المهتم في علم البيانات لـ"سيدتي نت" عن علم البيانات، فيقول إنه "يجمع مجالات متعددة، منها: الأساليب الإحصائية والرياضية والبرمجة لاستخراج قيمة من البيانات"، مضيفًا أن "علماء البيانات يعتمدون على هذه المجالات لتحليل البيانات الضخمة من العملاء والويب وأجهزة الاستشعار، وغيرها من المصادر الكثيرة التي تكون عادة على هيئة أرقام أونصوص، لاستخلاص المعلومات التي تساعد على اتخاذ القرارات".
ويتطرق الشامخ إلى مراحل علم البيانات، في النقاط الآتية:
- جمع البيانات.
- تنقيح البيانات أي حذف وتعديل البيانات، حتى لا تتأثر النتيجة النهائية. تأخذ هذه الخطوة غالبية وقت المشروع
- تحليل البيانات عن طريق البرمجة والإحصائيات، باستخدام بعض الأدوات. من الممكن بناء نموذج تنبؤي عن طريق تعلم الآلة، إذ يقوم بتحليل البيانات المنقحة لمتغير ما والتنبؤ للمستقبل.
- التمثيل التصوري أي تحويل البيانات إلى رسومات بيانية يمكن عرضها لمتخذي القرار. بناء عليها، من الممكن تصور النتائج التي تكون واضحة للجميع.
يذكر الوليد أن "علم البيانات أساس لتحسين المنتجات، كما تطوير الأعمال والفرص المستقبلية وتقليل المخاطر"، مضيفًا أن "شركات وحكومات تعتمد على علم البيانات لفهم سلوك الناس وتوقع أفعالهم واتخاذ القرارات المستقبلية". وهناك العديد من القطاعات التي يكثر فيها استخدام علم البيانات، أبرزها:
- القطاع الطبي من خلال تصنيف الأشعة للبحث عن الأمراض.
- قطاع البنوك وذلك لإيقاف عمليات الاحتيال.
- قطاع التجارة الإلكترونية لاقتراح منتجات يرغب بها العميل. أضيفي إلى ذلك، قد يهمّك أيضًا الاطلاع على الفروقات بين المعلومات والبيانات.
أنواع تحليلات البيانات
من جانب موقع Investopedia الإعلامي المالي، فإن تحليلات البيانات علم؛ فعملية تحليلات البيانات الخام تهدف إلى التوصل إلى استنتاجات حول تلك المعلومات، وأتمتة العديد من تقنيات وعمليات تحليل البيانات في العمليات الميكانيكية والخوارزميات التي تعمل على البيانات الأولية للاستهلاك البشري، الأمر الذي يُساعد الشركات على تحسين الأداء ليصبح الأخير أكثر كفاءة أو زيادة الأرباح أو اتخاذ المزيد من القرارات الاستراتيجية. تعتمد تحليلات البيانات على مجموعة منوعة من الأدوات والبرامج التي تتراوح من جداول البيانات وتصور البيانات وأدوات إعداد التقارير وبرامج التنقيب عن البيانات أو اللغات مفتوحة المصدر.
ويشير الموقع الأميركي إلى أن تحليلات البيانات مقسمة إلى أربعة أنواع أساسية:
- التحليلات الوصفية: هي تصف ما حدث خلال فترة زمنية معينة؛ مثلً:ا هل ارتفع عدد المشاهدات؟ هل المبيعات أقوى هذا الشهر مقارنة بالشهر الماضي؟
- التحليلات التشخيصية: هي تركز بشكل أكبر على سبب حدوث شيء ما، بما يتضمن ذلك مدخلات بيانات أكثر تنوعًا وقليلًا من الافتراضات؛ هل أثر الطقس على مبيعات منتج ما؟ هل أثرت الحملة التسويقية الأخيرة على المبيعات؟
- التحليلات التنبؤية: يصف هذا النوع من التحليلات ما سيحدث في المدى القريب؛ مثلًا كم عدد نماذج الطقس التي تتنبأ بصيف حار هذا العام؟
- التحليلات الوصفية: تشير إلى كيفية مسار العمل بعد التنبؤ؛ مثلًا، إذا قيست احتمالية حدوث صيف حار (حيث أنّ متوسط هذه النماذج الخمسة للطقس أعلى من 58%، فيجب إضافة نوبة مسائية إلى المصنع واستئجار خزان إضافي لزيادة الإنتاج).
Datapine، الموقع المختص بذكاء الأعمال، يشير أيضًا إلى أنواع البيانات:
- البيانات الضخمة: تشير إلى تلك التي تحتاج إلى التحليل، باستخدام برامج متقدمة للكشف عن الأنماط والاتجاهات، وتُعتبر إحدى أفضل الأصول التحليلية لأنها توفر أحجامًا أكبر من البيانات بمعدل أسرع.
- البيانات الوصفية: توفّر رؤى حول البيانات الأخرى، وتُلخّص المعلومات الأساسية حول بيانات محددة يسهل العثور عليها وإعادة استخدامها لأغراض لاحقة.
- بيانات الوقت الفعلي: يتم تقديم بيانات الوقت الفعلي لمجرد الحصول عليها، وهذه هي البيانات الأكثر قيمة لأنها تساعد في اتخاذ قرارات مهمة بناءً على أحدث التطورات.
- بيانات الجهاز: نوع من البيانات الأكثر تعقيدًا والتي يتم إنشاؤها بوساطة أجهزة، مثل: الهواتف أو أجهزة الكمبيوتر أو حتى مواقع الويب والأنظمة المضمنة، من دون تفاعل بشري سابق.
