نشر بتاريخ : 28 السبت , مايو, 2022

الفرق بين علم البيانات (Data Science) و تحليلات البيانات (Data Analytics)

ما هو علم البيانات؟ ما هي تحليلات البيانات؟ ماهو الفرق؟ أصبحت البيانات الضخمة مكونًا رئيسيًا في عالم التكنولوجيا اليوم بفضل الرؤى والنتائج القابلة للتنفيذ التي يمكن للشركات الحصول عليها. ومع ذلك ، فإن إنشاء مثل هذه المجموعات الكبيرة من البيانات يتطلب أيضًا فهمًا وامتلاك الأدوات المناسبة في متناول اليد للتحليل من خلالها ... علم البيانات مقابل تحليلات البيانات - ما الفرق؟
أصبحت البيانات الضخمة مكونًا رئيسيًا في عالم التكنولوجيا اليوم بفضل الرؤى والنتائج القابلة للتنفيذ التي يمكن للشركات الحصول عليها. ومع ذلك ، يتطلب إنشاء مجموعات البيانات الكبيرة هذه أيضًا فهمًا وامتلاك الأدوات المناسبة في متناول اليد لتحليلها لكشف المعلومات الصحيحة. لفهم البيانات الضخمة بشكل أفضل ، انتقلت مجالات علوم البيانات والتحليلات من كونها محطمة إلى حد كبير في الأوساط الأكاديمية ، إلى أن تصبح بدلاً من ذلك عناصر متكاملة من أدوات تحليل البيانات الضخمة وذكاء الأعمال .
ومع ذلك ، قد يكون من المربك التمييز بين تحليلات البيانات وعلوم البيانات . على الرغم من أن الاثنين مترابطان ، إلا أنهما يقدمان نتائج مختلفة ويتبعان مناهج مختلفة. إذا كنت بحاجة إلى دراسة البيانات التي ينتجها عملك ، فمن الضروري فهم ما تقدمه إلى الطاولة ، وكيف يكون كل منها فريدًا. لمساعدتك على تحسين تحليلات البيانات الضخمة الخاصة بك ، نقوم بتقسيم كلتا الفئتين ، وفحص الاختلافات بينهما ، والكشف عن القيمة التي تقدمها.

ما هو علم البيانات؟

علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يركز على إيجاد رؤى قابلة للتنفيذ من مجموعات كبيرة من البيانات الأولية والمنظمة. يركز المجال بشكل أساسي على اكتشاف إجابات للأشياء التي لا نعرف أننا لا نعرفها. يستخدم خبراء علوم البيانات العديد من التقنيات المختلفة للحصول على إجابات ، بما في ذلك علوم الكمبيوتر والتحليلات التنبؤية والإحصاءات والتعلم الآلي لتحليل مجموعات البيانات الضخمة في محاولة لإنشاء حلول للمشكلات التي لم يتم التفكير فيها بعد.
الهدف الرئيسي لعلماء البيانات هو طرح الأسئلة وتحديد السبل المحتملة للدراسة ، مع اهتمام أقل بإجابات محددة والمزيد من التركيز على العثور على السؤال الصحيح لطرحه. ينجز الخبراء ذلك من خلال التنبؤ بالاتجاهات المحتملة ، واستكشاف مصادر البيانات المتباينة وغير المتصلة ، وإيجاد طرق أفضل لتحليل المعلومات.

ما هي تحليلات البيانات؟

تركز تحليلات البيانات على معالجة وإجراء التحليل الإحصائي لمجموعات البيانات الموجودة. يركز المحللون على إنشاء طرق لالتقاط ومعالجة وتنظيم البيانات للكشف عن رؤى قابلة للتنفيذ للمشاكل الحالية ، وإنشاء أفضل طريقة لتقديم هذه البيانات. بشكل أكثر بساطة ، يتم توجيه مجال البيانات والتحليلات نحو حل مشكلات الأسئلة التي نعلم أننا لا نعرف إجاباتها. والأهم من ذلك ، أنه يعتمد على إنتاج نتائج يمكن أن تؤدي إلى تحسينات فورية.
تشمل تحليلات البيانات أيضًا عددًا قليلاً من الفروع المختلفة للإحصاءات والتحليلات الأوسع نطاقًا والتي تساعد في الجمع بين مصادر البيانات المتنوعة وتحديد مواقع الاتصالات مع تبسيط النتائج.

الفروقات

في حين أن العديد من الأشخاص يستخدمون المصطلحات بالتبادل ، فإن علم البيانات وتحليلات البيانات الضخمة هي مجالات فريدة من نوعها ، مع الاختلاف الرئيسي في النطاق. علم البيانات هو مصطلح شامل لمجموعة من الحقول المستخدمة لتعدين مجموعات البيانات الكبيرة. يعد برنامج تحليل البيانات إصدارًا أكثر تركيزًا من هذا ويمكن اعتباره جزءًا من عملية أكبر. التحليلات مكرسة لتحقيق رؤى قابلة للتنفيذ يمكن تطبيقها على الفور بناءً على الاستعلامات الحالية.

هناك اختلاف مهم آخر بين الحقلين وهو مسألة الاستكشاف . لا يهتم علم البيانات بالإجابة على استفسارات محددة ، بدلاً من التحليل من خلال مجموعات البيانات الضخمة بطرق غير منظمة في بعض الأحيان لكشف الرؤى. يعمل تحليل البيانات بشكل أفضل عندما يكون مركّزًا ، مع وضع أسئلة في الاعتبار تحتاج إلى إجابات بناءً على البيانات الموجودة. ينتج علم البيانات رؤى أوسع نطاقا تركز على الأسئلة التي يجب طرحها ، بينما تؤكد تحليلات البيانات الضخمة على اكتشاف إجابات للأسئلة التي يتم طرحها.
الأهم من ذلك ، أن علم البيانات يهتم بطرح الأسئلة أكثر من البحث عن إجابات محددة. يركز المجال على تحديد الاتجاهات المحتملة بناءً على البيانات الموجودة ، فضلاً عن تحقيق طرق أفضل لتحليل البيانات ونمذجتها.

يمكن اعتبار الحقلين وجهين مختلفين لعملة واحدة ، ووظائفهما مترابطة بشكل كبير. يضع علم البيانات أسسًا مهمة ويوزع مجموعات البيانات الكبيرة لإنشاء ملاحظات أولية واتجاهات مستقبلية ورؤى محتملة يمكن أن تكون مهمة. هذه المعلومات في حد ذاتها مفيدة لبعض المجالات ، وخاصة النمذجة ، وتحسين التعلم الآلي ، وتعزيز خوارزميات الذكاء الاصطناعي حيث يمكنها تحسين كيفية فرز المعلومات وفهمها. ومع ذلك ، يطرح علم البيانات أسئلة مهمة لم نكن على دراية بها من قبل مع تقديم القليل من الإجابات الصعبة. من خلال إضافة تحليلات البيانات إلى المزيج ، يمكننا تحويل تلك الأشياء التي نعرف أننا لا نعرفها إلى رؤى قابلة للتنفيذ مع تطبيقات عملية.

عند التفكير في هذين التخصصين ، من المهم أن تنسى اعتبارهما علم بيانات مقابل تحليلات بيانات. بدلاً من ذلك ، يجب أن نراهم كأجزاء من الكل والتي تعتبر حيوية لفهم ليس فقط المعلومات التي لدينا ، ولكن كيفية تحليلها ومراجعتها بشكل أفضل.