علم البيانات مقابل تعدين البيانات: الفروق الرئيسية

نحن نعيش في عالم يعتمد على البيانات، لذلك تظهر العديد من المفاهيم المتعلقة بالبيانات. من هذه المفاهيم علم البيانات و تعدين البيانات، وكلاهما ضروريان للنجاح المنظمات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي في وقتنا الحالي.

من المهم فهم الفروق الرئيسية بينهما، لذلك دعونا نبدأ بتعريف كل منهما بشكل رسمي:

• علم البيانات: مجال متعدد التخصصات، يعتمد علم البيانات على الأساليب العلمية والعمليات والخوارزميات والنظم لاستخراج أو استنباط المعرفة والرؤى من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة. يتم تطبيق المعرفة من البيانات عبر مجموعة واسعة من المجالات.

• تعدين البيانات: عملية اكتشاف الأنماط في مجموعات البيانات الكبيرة من خلال استخدام الأساليب التي تتضمن مزيجًا من التعلم الآلي والإحصاء وأنظمة قواعد البيانات. وهو مجال فرعي متعدد التخصصات في علوم الحاسوب والإحصاء، والهدف العام لتعدين البيانات هو استخراج المعلومات من مجموعة بيانات وتحويلها للاستخدام فيما بعد.
  

ما هو علم البيانات؟

في مجال علم البيانات، يستخرج الخبراء المعنى من البيانات من خلال سلسلة من الأساليب والخوارزميات والنظم والأدوات. توفر هذه الأدوات للعلماء البيانات الأسلحة اللازمة لاستخراج الرؤى من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة.

علم البيانات مفيد بشكل كبير لاستخراج رؤى قيمة حول الأنماط التجارية، مما يساعد المنظمات على الأداء بشكل أفضل من خلال رؤى عميقة حول العمليات والعملاء. بدون علم البيانات، تكون البيانات الكبيرة لا شيء. في حين أن البيانات الكبيرة مسؤولة عن مئات مليارات الدولارات من الإنفاق عبر الصناعات، فإن البيانات السيئة تقدر بتكلفة حوالي 3.1 تريليون دولار في السنة في الولايات المتحدة، وهو السبب في أهمية علم البيانات. من خلال استخدام معالجة البيانات والتحليل، يمكن تحويل هذه الخسارة إلى قيمة.

ترتفع شعبية علم البيانات بشكل موازٍ مع انتشار الهواتف الذكية وتنقيط حياتنا اليومية. هناك كمية هائلة من البيانات تطفو في عالمنا، وتنتج المزيد كل يوم. في الوقت نفسه، زادت قوة الحاسوب بشكل كبير مع انخفاض التكلفة النسبية، مما أدى إلى توافر قوة الحاسوب الرخيصة على نطاق واسع. يجمع علم البيانات بين التنقيط وقوة الحاسوب الرخيصة لاستخراج المزيد من الرؤى أكثر من أي وقت مضى.

ما هو تعدين البيانات؟

عندما يتعلق الأمر بتعدين البيانات، يبحث المحترفون في مجموعات البيانات الكبيرة لتحديد الأنماط والعلاقات التي تساعد على حل مشاكل الأعمال من خلال تحليل البيانات. يتضمن المجال متعدد التخصصات عدة تقنيات وأدوات لتعدين البيانات التي تستخدمها الشركات لتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية واتخاذ قرارات الأعمال بشكل أفضل.

يعتبر تعدين البيانات في الواقع مجالًا فرعيًا في علم البيانات، وهو مجرد خطوة واحدة في عملية اكتشاف المعرفة في قواعد البيانات (KDD)، والتي هي منهجية في علم البيانات لجمع البيانات ومعالجتها وتحليلها.

تعدين البيانات هو مفتاح النجاح في مبادرات التحليل، حيث يولد معلومات يمكن استخدامها في ذكاء الأعمال والتحليلات المتقدمة. عند أداءه بشكل فعال، يحسن استراتيجيات الأعمال وعملياتها بما في ذلك التسويق والإعلان والمبيعات والدعم العملاء والإنتاج وادارة التوريدات والموارد البشرية والمالية والمزيد.

عادة ما يتم تقسيم عملية تعدين البيانات إلى أربع مراحل:

• جمع البيانات: يحدد علماء البيانات ويجمّعون البيانات ذات الصلة لتطبيقات التحليل. يمكن أن تأتي البيانات من مستودع بيانات أو بحيرة بيانات أو مستودع آخر يحتوي على بيانات مهيكلة وغير مهيكلة.

• تحضير البيانات: يتم تحضير البيانات لتعدينها. يبدأ الخبراء بالاستكشاف والتحليل المبدئي والمعالجة قبل تنظيف البيانات لتصحيح الأخطاء وتحسين جودتها.

• تعدين البيانات: بعد تحضير البيانات، يقرر عالم البيانات على تقنية تعدين البيانات وينفذ واحد أو أكثر من الخوارزميات لتنفيذها.

• تحليل البيانات: تساعد نتائج تعدين البيانات على تطوير نماذج تحليلية يمكن أن تحسن اتخاذ القرارات والactions التجارية. يتم مشاركة النتائج أيضًا مع كبار المسؤولين التنفيذيين والمستخدمين من خلال التصور البياني أو تقنية أخرى.

الفروق الرئيسية بين علم البيانات و تعدين البيانات

هنا قائمة بالنقاط التي تصف الفروق الرئيسية بين علم البيانات و تعدين البيانات:

• مجال علم البيانات واسع ويشمل التقاط البيانات والتحليل واستخراج الرؤى. تعدين البيانات يتضمن تقنيات تساعد على العثور على معلومات قيمة في مجموعة بيانات قبل استخدامها لتحديد الأنماط الخفية.

• علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يتكون من الإحصاء والعلوم الاجتماعية والتصور البياني والمعالجة اللغوية الطبيعية و تعدين البيانات. تعدين البيانات هو مجال فرعي من علم البيانات.

• علم البيانات يعتمد على جميع أنواع البيانات، سواء كانت مهيكلة أو شبه مهيكلة أو غير مهيكلة. تعدين البيانات عادة ما يتضمن فقط البيانات المهيكلة.

• علم البيانات تم تأسيسه منذ الستينيات، في حين أن تعدين البيانات أصبح معروفًا فقط في التسعينيات.

• مجال علم البيانات يركز على علم البيانات، في حين أن تعدين البيانات أكثر اهتمامًا بعملية التعدين نفسها.

هذه ليست قائمة شاملة بالفروق بين المفاهيمين، ولكنها تغطي بعض الفروق الرئيسية.

دور ومهارات عالم البيانات

يجب على عالم البيانات أولاً فهم أهداف المنظمة، ويفعل ذلك من خلال العمل بشكل وثيق مع المسؤولين التنفيذيين. ثم يبحث عن كيفية مساعدة البيانات في تحقيق هذه الأهداف وتحريك الأعمال إلى الأمام.

يجب على علماء البيانات أن يكونوا مرنين ومفتوحين على الأفكار الجديدة، وهم يجب أن يكونوا قادرين على تطوير واقتراح حلول مبتكرة عبر المجالات. عادة ما يعملون في فرق تعاونية، ويجب على علماء البيانات أن يمتلكوا وعيًا بقرار الأعمال داخل الإدارات المختلفة. هذا يسمح لهم بالتركيز على مشاريع البيانات التي ستلعب دورًا حاسمًا في اتخاذ القرارات التجارية.

من المحتمل أن يصبح دور عالم البيانات أكثر اندماجًا في الأعمال مع تقدم المشاريع، لذلك سوف يطورون فهمًا قويًا لسلوك العملاء وكيف يمكن استخدام البيانات بشكل فعال لتحسين الأعمال بشكل شامل.

*إذا كنت مهتمًا بتطوير مهارات علم البيانات، تأكد من مراجعة مقالتنا حول “أفضل 7 شهادات في علم البيانات“.

عملية تعدين البيانات

علماء البيانات أو المحللون البيانات مسؤولون عن عملية تعدين البيانات، والتي تشمل تقنيات مختلفة تستخدم لتعدين البيانات لتطبيقات علم البيانات المختلفة. يتبع المحترفون في هذا المجال عادةً تدفقًا محددًا للمهام على طول العملية بأكملها، وبدون هيكل، قد يواجه المحللون مشاكل يمكن أن تكون قد تمت منعها بسهولة في البداية.

يبدأ الخبراء عادةً بفهم الأعمال قبل لمس أي بيانات. هذا يشمل أهداف الأعمال وما تحاول تحقيقه من خلال تعدين البيانات. ثم يفهم المحلل البيانات البيانات وكيف سيتم تخزينها وما قد يبدو عليه الناتج النهائي.

متقدمين، يبدأون في جمع ورفع واستخراج أو حساب البيانات. ثم يتم تنظيفها وتوحيدها. بمجرد تنظيف البيانات، يمكن لعلماء البيانات استخدام تقنيات مختلفة للبحث عن العلاقات والاتجاهات أو الأنماط قبل تقييم نتائج نموذج البيانات. ثم يتم استكمال عملية تعدين البيانات من خلال تنفيذ التغييرات بواسطة الإدارة ومراقبتها.

من المهم ملاحظة أن هذا هو تدفق عام للمهام. قد تتطلب نماذج معالجة تعدين البيانات المختلفة خطوات مختلفة.