الفرق بين علم البيانات والبيانات الضخمة وتحليل البيانات

 ما هو الفرق بين علم البيانات والبيانات الضخمة وتحليل البيانات؟

لاشك ان الكثير من المهتمين والمختصين قد يتساءل عن الفروق الجوهرية بين كلاً من علم البيانات والبيانات الضخمة وتحليل البيانات. هذا ما سنتطرق إليه عزيزي القارئ في مقال اليوم.

الفرق بين علم البيانات والبيانات الضخمة وتحليل البيانات

 ما هو علم البيانات؟

علم البيانات هو مجال بحث يكتشف من خلال مجموعة من الأدوات والخوارزميات ومبادئ التعلم الآلي المختلفة والتنقيب عن النصوص والرياضيات والإحصاءات عن الأنماط المخفية للبيانات الخام.

ماهي البيانات الضخمة؟

البيانات الضخمة Big Data هي مجموعة بيانات هيكلية معقدة وغير منظمة وذات حجم كبير يتم إنشاؤها بسرعة من مجموعة متنوعة من المصادر، مما يزيد من التبصر واتخاذ القرار، وتتضمن أنواع مختلفة من البيانات.

هناك ثلاثة أنواع من البيانات الضخمة:

1. البيانات غير المهيكلة: مثل الشبكات الاجتماعية، ورسائل البريد الإلكتروني، والمدونات، والتغريدات، والصور الرقمية، وبيانات الجوال، وصفحات الويب، وغيرها.
2. البيانات شبه المنظمة: مثل ملفات XML، ملفات نصية وغيرها.
3. البيانات المهيكلة: مثل قواعد البيانات والتنسيقات المهيكلة الأخرى.

 ما أوجه الاختلاف بين علم البيانات والبيانات الضخمة؟

• تحتاج المؤسسات إلى البيانات الضخمة لتحسين أدائها وزيادة نمو أعمالها وتقديم منتجات أفضل لعملائها. بينما يوفر علم البيانات أساليب وآليات لفهم واستغلال إمكانات البيانات الضخمة في الوقت المناسب.
• في الوقت الحاضر لا يوجد حد لكمية البيانات القيمة التي يمكن جمعها للمنظمات. لكن علم البيانات ضروري لاستخدام كل هذه البيانات لاستخراج معلومات ذات مغزى لاتخاذ قرارات تنظيمية.
• من الواضح أن علم البيانات يستخدم مناهج نظرية وعملية لاستكشاف معلومات البيانات الضخمة، والتي تلعب دورًا مهمًا في استغلال إمكانيات البيانات الضخمة. يمكن اعتبار البيانات الضخمة على أنها مجموعة من البيانات اغير الصالحة، إلا إذا تم تحليلها بالاستدلال الاستنباطي والاستقرائي.
• يرتبط تحليل البيانات الضخمة بالتنقيب في البيانات. لكن علم البيانات يستخدم خوارزميات التعلم الآلي لتصميم وتطوير النماذج الإحصائية لتوليد المعرفة بكميات كبيرة من البيانات الضخمة.

ما هو تحليل البيانات؟

تحليل البيانات Data Analysis هو عملية جمع ونمذجة وتحليل البيانات لاستخراج الافكار المفيدة في صنع القرار، ويُطلق على الشخص المسؤول عن هذه التحليلات محلل البيانات.

ما أوجه الاختلاف بين علم البيانات وتحليل البيانات؟

 هناك اوجه اختلاف متعددة بين علم البيانات وعلم تحليل البيانات، نوضحها لك عزيزي القارئ بالنقاط التالية:

• يمثل الاختلاف الرئيسي الأول بين عالم البيانات ومحلل البيانات في أنه يتعامل محلل البيانات مع حل المشكلات، بينما يحدد عالم البيانات المشكلات ثم يحلها.
• لا يحتاج محللو البيانات إلى مهارات الاتصال أو الفطنة التجارية، محلل البيانات يقتصر على حدود تحليل البيانات. ليست هناك حاجة إيصال النتائج إلى الفريق ومساعدتهم على اتخاذ قرارات قائمة على البيانات. ومع ذلك يجب أن يكون لدى عالم البيانات مهارات في سرد القصص ومهارات الإدارة من أجل ترجمة النتائج التي توصل إليها إلى استراتيجيات الأعمال. لذلك يلعب عالم البيانات دورًا مهماً في عملية صنع القرار في الشركة.
• هناك اختلاف آخر بين عالم البيانات ومحلل البيانات وهو الاختلاف في معالجة البيانات، يستخدم محللو البيانات استعلامات SQL الاسترداد البيانات المنظمة وإدارتها. في المقابل يستخدم علماء البيانات NoSQL للبيانات غير المهيكلة. لذلك فإن علماء البيانات مسؤولون عن إدارة كل من أنواع البيانات غير المهيكلة والمنظمة.
• لايتعامل محلل البيانات مع تطوير النمذجة التنبؤية أو الأدوات الإحصائية للتنبؤ بالبيانات. ومع ذلك يحتاج علماء البيانات إلى معرفة التعلم الآلي لبناء نماذج تنبؤ قوية، نماذج التنبؤ هذه هي نماذج التوقع والتصنيف.
• يحتاج علماء البيانات إلى تعديل نماذج البيانات لإنشاء منتجات بيانات بشكل أفضل، يتطلب أيضًا تحسين أداء نماذج التعلم الآلي. هذا غير مطلوب من قبل محللي البيانات. وبالتالي لا يقتصر دور عالم البيانات على بناء النماذج فحسب، بل يشمل أيضاً إعدادها وصيانتها.

 

أتمنى عزيزي القارئ أن تكون استفدت من هذا المقال. تم كتابة المقال استناداً لمعلومات من كتاب Machine Learning And Data Science تأليف Milad Vazan ترجمة Dr.Alaa Taima .

وللمزيد من المعلومات والأخبار والمواضيع التقنية ما عليك سوا متابعة موقعنا technookblog.com.

تعديل المقال