علم البيانات.. قبل اتخاذ قرارات الأعمال أو الابتكار أو وضع الاستراتيجيات والتكتيكات من الضروري أن نكون على دراية بمصطلحات البيانات الرئيسية لفهم الكميات الهائلة من المعلومات المتاحة، فالمعرفة الجيدة بعلم البيانات ستوفر لنا اتخاذ قرارات أو بناء تنبؤات مستنيرة، وتوفر معلومات مفيدة للشركات لإنشاء استراتيجية الشركة.
على سبيل المثال، يقوم فريق التسويق بالشركة بإنشاء لوحات تفاعلية بالبيانات التي تقيم مشاركة العملاء وفعالية الحملة التسويقية التي نفذتها الشركة.
المصطلحات التي ترتبط بعلم البيانات كثيرة من بينها البيانات الكبيرة، وتحليل البيانات، وهندسة البيانات، وتكامل البيانات، وبيانات التعدين، ومراقبة البيانات، وجميعها مصطلحات يجب أن يعرفها من يدخل عالم الأعمال لمواكبة التطور الهائل بها.
اقرأ أيضاً.. دراسة: توقعات بنمو سوق تحليلات البيانات الضخمة بالسعودية
1 – البيانات الكبيرة-Big Data
يُشار إلى مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة التي يصعب إدارتها أو معالجتها أو تحليلها باستخدام تقنيات معالجة البيانات التقليدية باسم “البيانات الكبيرة“. تتضمن البيانات الضخمة بيانات ذات حجم كبير وسرعة وتنوع. تأتي كميات هائلة من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة عمومًا من مصادر مختلفة بما في ذلك وسائل التواصل الاجتماعي وأجهزة الاستشعار والأدوات ومنصات الإنترنت.
تتضمن تحليلات البيانات الضخمة طرقًا وأدوات لجمع مجموعات البيانات الضخمة هذه وتنظيمها وإدارتها وتحليلها لتحديد الاتجاهات والأنماط والرؤى المهمة التي يمكن أن توجه قرارات الأعمال والابتكار والتكتيكات.
2 – بيانات التعدين – Data Mining
التنقيب في البيانات هو استخراج أنماط أو معلومات أو رؤى مفيدة من قواعد البيانات الضخمة. يتطلب اتخاذ قرارات أو تنبؤات مستنيرة تقييم وتحديد الأنماط أو الارتباطات أو الاتجاهات المخفية في البيانات.
3 – تحليلات البيانات – Data Analytics
تحليلات البيانات هي عملية استكشاف البيانات وتفسيرها وتحليلها للعثور على الاتجاهات والأنماط والرؤى المهمة. يستخدم مجموعة متنوعة من الأدوات الإحصائية والتحليلية لاستخراج معلومات مفيدة من مجموعات البيانات الكبيرة مما يمكّن الشركات من اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات.
بينما تتضمن تحليلات البيانات دراسة وتفسير البيانات للحصول على رؤى واتخاذ قرارات مدروسة، يركز التنقيب في البيانات على إيجاد الأنماط والعلاقات في مجموعات البيانات الضخمة. يتم تضمين جميع التحليلات الوصفية والتشخيصية والتنبؤية والتعليمية في تحليلات البيانات والتي توفر معلومات مفيدة للشركات لإنشاء إستراتيجية الشركة.
اقرأ أيضاً.. 5 وظائف عالية الأجر في مجال علم البيانات
4 – مراقبة البيانات – Data Governance
تشير إدارة البيانات إلى الإدارة الشاملة والتحكم في البيانات في المؤسسة بما في ذلك السياسات والإجراءات والمعايير الخاصة بجودة البيانات والأمان والامتثال. يتم تنفيذ إجراءات حوكمة البيانات من قبل شركة لضمان خصوصية بيانات المستهلك وأمنها وصحتها.
5 – عرض مرئي للمعلومات -Data Visualization
يتضمن تصور البيانات إنشاء وتقديم تمثيلات مرئية للبيانات للمساعدة في الفهم والتحليل واتخاذ القرار. على سبيل المثال يتم إنشاء لوحات المعلومات التفاعلية والمرئيات بواسطة فريق تسويق لتقييم مشاركة العملاء وفعالية الحملة. يستخدمون المخططات والرسوم البيانية والخرائط لتقديم البيانات بأسلوب جذاب بصريًا وسهل الفهم.
6-تصميم البيانات – Data Architecture
تشير تصميم البيانات إلى تصميم أنظمة البيانات وتنظيمها بما في ذلك نماذج البيانات والهياكل وعمليات التكامل. لمنح العملاء منظورًا موحدًا لتفاعلاتهم ، قد يكون لدى البنك على سبيل المثال هندسة بيانات تجمع بيانات العملاء من عدة قنوات مثل الإنترنت والجوال والشخصي.
7 – مستودع البيانات – Data Warehouse
مستودع البيانات هو مستودع مركزي يقوم بتخزين وتنظيم كميات كبيرة من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة من مصادر مختلفة مما يوفر عرضًا موحدًا لأغراض التحليل وإعداد التقارير. على سبيل المثال، قد يستخدم بائع تجزئة للملابس مستودع البيانات لفحص اتجاهات شراء العملاء وتحسين مراقبة المخزون في العديد من مواقع المتاجر.
8 – ترحيل البيانات – Data Migration
ترحيل البيانات هو نقل البيانات من نظام أو بيئة تخزين إلى أخرى. يجب أولاً استخراج البيانات من النظام المصدر ثم تحميلها في النظام الجديد بعد إجراء عمليات التحويل اللازمة لطبيعة البيانات. قد يحدث ترحيل البيانات عندما تقوم الشركات بترقية برامجها أو تغييرها أو دمج البيانات من عدة مصادر.
على سبيل المثال قد تقوم شركة ما بنقل معلومات العميل من نظام أساسي قديم لإدارة علاقات العملاء (CRM) إلى نظام أساسي جديد. لترحيل البيانات يجب أولاً استخراجها من النظام القديم ، وتعيينها وتغييرها لتتوافق مع تنسيق بيانات النظام الجديد وتحميلها في نظام CRM الجديد. يضمن ذلك نقل جميع بيانات العميل بدقة وكفاءة إلى النظام الجديد مما يسمح للشركة بمواصلة إدارة علاقات العملاء دون انقطاع.
اقرأ أيضاً.. البلوك تشين.. تقنية لا تقبل العبث بالبيانات
9 – زيادة البيانات – Data Augmentation
تُعرف عملية تعزيز أو زيادة البيانات الموجودة عن طريق إضافة أو تغيير سمات أو ميزات معينة باسم زيادة البيانات. يتم استخدام زيادة البيانات بشكل متكرر في التعلم الآلي وتحليل البيانات لتحسين أداء النماذج وتعميمها وزيادة كمية وتنوع بيانات التدريب.
10 – هندسة البيانات – Data Engineering
تُعرف عملية تطوير وبناء وصيانة الأنظمة والبنية التحتية اللازمة لجمع البيانات وتخزينها ومعالجتها باسم هندسة البيانات. يعتبر إدخال البيانات والتحول والتكامل وبناء خطوط الأنابيب من بين المهام المعنية. يستخدم مهندسو البيانات تقنيات مختلفة لضمان تدفق البيانات الفعال والجدير بالثقة عبر الأنظمة الأساسية المتنوعة.
قد يكون مهندس البيانات على سبيل المثال مسؤولاً عن إنشاء وصيانة بنية مستودع البيانات وتصميم إجراءات استخراج وتحويل وتحميل (ETL) لجمع البيانات من مصادر مختلفة وتنسيقها بشكل مناسب وتحميلها في مستودع البيانات. لتمكين تكامل البيانات ومعالجتها بسلاسة قد يقومون أيضًا بإنشاء خطوط بيانات باستخدام أدوات مثل Apache Spark أو Apache Kafka.
11 – تكامل البيانات – Data Integration
تُعرف عملية دمج البيانات من مصادر مختلفة في طريقة عرض واحدة باسم تكامل البيانات. يستلزم بناء مجموعة بيانات متماسكة وشاملة الجمع بين البيانات من العديد من قواعد البيانات أو الأنظمة أو التطبيقات. يمكن استخدام العديد من التقنيات بما في ذلك معالجة الدُفعات والتدفق في الوقت الفعلي والتكامل الافتراضي لدمج البيانات.
لفهم سلوك المستهلك وتفضيلاته بشكل شامل قد تقوم الشركة على سبيل المثال بدمج بيانات العملاء من العديد من المصادر مثل أنظمة إدارة علاقات العملاء ومنصات التسويق والمعاملات عبر الإنترنت. وبالتالي فإن استخدام مجموعة البيانات المتكاملة هذه للتحليلات وإعداد التقارير واتخاذ القرارات أمر ممكن.
