تعرّف على الفرق بين علم البيانات، تحليل البيانات و البيانات العملاقة

تعرّف على الفرق بين علم البيانات، تحليل البيانات و البيانات العملاقة




مبادرة مليون مبرمج عربي 
 المجالات الأربعة التي تسعى المبادرة بتعليمها هي:
 تطوير المواقع الإلكترونية،
 تطبيقات أندرويد، 
تصميم صفحات المواقع الإلكترونية،
 وتحليل البيانات.

وكما لاحظت في عنوان المقال، سنتكلم عن قسم تحليل البيانات، الذي دخله الكثيرون، ولكن نسبة ليست بقليلة منهم ربما لا يعلمون ماهيته، أو عمله بالضبط، ولا حتى مستقبله المهني.

أولًا: ما هو تحليل البيانات Data Analysis؟
هو عملية فحص للبيانات الموجودة بهدف استخلاص استنتاجات أو معلومات مفيدة، يمكن أن تكون لمعرفة أسباب أو تفسير لشيء من الماضي، أو من أجل تطبيق على الحاضر، أو حتى من أجل تحسين المستقبل.

وتتضمن تلك التحليلات خوارزميات معينة، أو عمليات لاستخلاص تلك الرؤى التي تكلمنا عنها. على سبيل المثال، العمل على أكثر من مجموعة من البيانات من أجل التحقق هل هي مترابطة مع بعضها البعض أم لا.

وهي تستخدم في كل القطاعات تقريبًا وخاصةً الشركات والمنظمات؛ لأنّها تساعدها على اتخاذ أفضل القرارات، وأيضًا من أجل التحقق أو دحض النظريات أو النماذج القائمة عليه، أو تفكر لتقوم عليها.

ثانيًا: بعض من تطبيقات تحليل البيانات

في المستشفيات: تنظيم بيانات المرضى، مواعيد أدويتهم، الدوريات للكشف عنهم، بيانات العاملين بالمستشفى، وأيضًا الأمور المالية التي تتعلق بالمريض أو بالطبيب.
السفر: من أجل تصنيف أكثر الأماكن زيارةً، تنظيم بيانات المسافرين، الرحلات، الحقائب، ترتيب وتنظيم جميع أمور السفر.
الألعاب: تساعد شركات الألعاب بمعرفة أكثر الألعاب شعبيةً وأقلها، ونقاط ضعفها وتطويرها على هذا الأساس.
إدارة الطاقات والموارد: فتساعد تحليل البيانات على كيفية توزيع الأمثل للطاقات والاستفادة منها، والقدرة على توفيرها بحيث تحقق شروط التوزيع مع التوفير، إدارة الشبكات الذكية، السيطرة ورصد أجهزة الشبكة، الإدارة عند انقطاع الخدمة، وإتاحة المهندسين من استخدام التحليلات لمراقبة الشبكة.
انتبه هذه بعض وليس كل التطبيقات، فلها العديد و العديد من التطبيقات، فكما قلنا تستخدم في كل القطاعات تقريبًا.

السؤال هنا أنّه يوجد أكثر من اختصاص يتشابه مع تحليل البيانات، والتي تجعل الكثير مِن مَن يعملون بهذا القطاع الوقوع بحيرة الاختلاف بينهم، فهنالك Data science  علم البيانات و Big data البيانات العملاقة.

ما هو الفرق بينهم؟
بعد أن تعرفت على علم تحليل البيانات Data analysis. الآن، سنعرّف لكم كل من علم البيانات والبيانات العملاقة لتعرفو الفرق فيما بينهم:

علم البيانات Data science
هو التعامل مع البيانات الغير مهيكلة أو المنظمة، يشمل كل من مسح وتحضير وتحليل البيانات جميعها، فهو مزيج من الإحصاءات، والرياضيات، والبرمجة، وحل المشكلات، وجمع البيانات بطرق بارعة، والقدرة على النظر على الأمور بزوايا أخرى، أي أنّه جميع التقنيات التي تقوم باستخلاص كل المعلومات من البيانات.

إن لم تفهم تمامًا ما يقصده التعريف، فستصبح الرؤية أوضح بعد أن تطّلع على بعض تطبيقات استخداماته، والتي من الصعب ذكرها كلها، فهي لا تحصى ولكن سأذكر البعض:

البحث عبر الإنترنت: تستخدم محركات البحث خوارزميات، لتظهر لك أفضل النتائج، والتي تكون أكثر بحثًا في الغالب، وأكثر شعبيةً لتقدمه لك.
الإعلانات الرقمية: يستخدم التسويق على الإنترنت خوارزميات علم بيانات بما يتعلم بالإعلانات والعروض.
أنظمة الاقتراح: أي عرض اقتراحات على المستخدم من منتجات و عروض وفيديوهات و روابط تبعًا لمطالب المستخدم الأكثر بحثًا ورؤيةً، أي تستند التوصيات على نتائج البحث السابقة للمستخدم.
 ما هي البيانات العملاقة Big data؟
هي كمية البيانات الكبيرة جدًا جدًا، والتي لا يمكن التعامل معها أو معالجتها بشكل فعال بالطرق التقليدية، فيوجد صعوبة بالغة بجمعها، وأيضًا تحتاج إلى ذواكر ووحدات تخزين هائلة لتخزينها، فلا تكفيها ذاكرة جهاز حاسوب واحد.

(buzzword) هي كلمة تستخدم لوصف الكميات الهائلة من البيانات في الحالتين المنظمة وغير المنظمة، وبحسب شركة Gartner للأبحاث: “هي بيانات كبيرة جدًا، عالية السرعة والتنوع، والتي تتطلب أشكالًا مبتكرةً وفعالةً لمعالجة المعلومات، صنع القرار، والتشغيل الآلي للعمليات”.

بعض تطبيقاتها:

البيانات الضخمة للخدمات المالية: تستخدمها شركات الائتمان، البنوك، وأيضًا في التقارير لإدارة الثروات الباطنية، شركات التأمين، مصارف الاستثمار المؤسساتي للخدمات المالية.
ومشكلتهم جميعًا هي الكميات الهائلة من البيانات وتباينها الشديد.

في شركات الاتصال: ولا شك في ذلك فهي تتعامل مع الملايين من العملاء، مع المواظبة لاكتساب مشتركين جدد، والاحتفاظ بالمشتركين القدامى، وتكمن الحلول لهذه التحديات هي عن طريق البيانات العملاقة.
وأخيرًا سنتكلم عن الرواتب لكل تخصص من هذه الاختصاصات، والفروق بينها:

بحسب موقع Glassdoor فإنّ متوسط راتب المختص بعلم البيانات تتراوح من 113.436$ حتى 123.000$ بالسنة الواحدة، أمّا خبير البيانات العملاقة فيتراوح متوسط راتبه 62.066$، بينما راتب محلل البيانات راتبه تبعًا لنفس الموقع هو حوالي 60.476$ في السنة الواحدة