مقدمة الى علم البيانات: مفهومه, خطواته وتطبيقاته

تعد البيانات من العناصر المهمة إن لم تكن الأهم فيما يتعلق ببناء وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي, فبدونها تصبح خوارزميات الذكاء الاصطناعي بدون فائدة, ولكن ليكون للبيانات معنا حقيقيا لابد من جمعها وتحليلها بتقنيات محددة, لذلك تم إيجاد علم يسمى علم البيانات Data Science ليتيح التعامل مع البيانات بشتى أنواعها باستخدام أدوات وتقنيات مناسبة. يتكامل علم الذكاء الاصطناعي مع علم البيانات لإيجاد نوع البيانات المناسب لتدريب وتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي, حيث تكمن أهميتها في اكتساب الفهم واتخاذ القرارات, كما توفر البيانات القاعدة الأساسية للابتكار والبحث في مجال الذكاء الاصطناعي, فكلما كانت المعلومات متاحة بشكل وافر، يمكن للباحثين والمطورين استكشاف تقنيات وتحسينات جديدة. 

نسلط الضوء في هذا المقال على أبرز المعلومات عن هذا العلم من حيث المفهوم و الاستخدامات والفوائد وغيرها. 

مفهوم علم البيانات ولماذا هو مهم

علم البيانات Data Science هو علم يختص بدراسة البيانات وتحليلها لاستخراج الأنماط والعلاقات فيما بينها, بالإضافة الى فهم المعلومات المتاحة فيها ومعرفة التوجهات التي يمكن أن تساهم في اتخاذ قرارات أفضل وفهم أفضل للظواهر المرتبطة بالبيانات, بغض النظر عن نوع البيانات سواء أكانت منظمة بتنظيم محدد وهيكل محدد أو غير منظمة تفتقر الى هيكل محدد أو حتى البيانات التي تحتوي على ضوضاء أي وجود اختلاف غير مرغوب فيه. [1]

يتبع علم البيانات نهجا متعدد التخصصات حيث يستخدم أساليب وتقنيات من تخصصات متنوعة مثل الرياضيات والإحصاء والذكاء الاصطناعي وهندسة الحاسوب, ليس ذلك فحسب بل يستفيد أيضا من المعرفة المتخصصة في المجالات التطبيقية مثل  العلوم الطبيعية وتكنولوجيا المعلومات والطب, حث يتعامل علم البيانات مع بيانات في هذه المجالات ليتمكن العلماء من فهم تفاصيل ومتطلبات هذه المجالات ويستفيدون من المعرفة الخاصة بها لضمان أن عمليات التحليل تكون ذات مغزى وتلبي احتياجات التطبيق الفعلي.

أما عالم البيانات Data Scientist  فهو شخص يتمتع بمهارات برمجية ومعرفة إحصائية يقوم بكتابة رموز برمجية ويدمجها بالمعرفة الإحصائية للحصول على معلومات قيمة وفهم عميق من البيانات، مما يمكن القرارات والتحليلات الناتجة منها من تحسين الأداء أو دعم اتخاذ القرارات الاستراتيجية.

ما هي البيانات؟ 

البيانات تشير إلى مجموعة من المعلومات الرقمية أو الحقائق التي يتم جمعها وتنظيمها لأغراض معينة وتأتي في صور متنوعة وقد تكون تمثيلات رقمية للحقائق أو المعلومات التي يمكن استخدامها للتحليل واتخاذ القرارات. البيانات يمكن أن تكون مكتسبة من مصادر متنوعة مثل الاستشعار الإلكتروني، أو قواعد البيانات، أو إدخال الإنسان. [2]

تعد البيانات أساسية في مجالات متعددة مثل علم البيانات، وتكنولوجيا المعلومات، والأعمال، حيث يتم استخدامها لفهم الأنماط واتخاذ القرارات الفعّالة. يمكن تمثيل البيانات في صور رقمية، نصوص، صور، أو أشكال أخرى وفقا للغرض المحدد.

فوائد علم البيانات

بسبب الفوائد العديدة التي يتمتع بها علم البيانات, أصبح اليوم أداة مهمة للأعمال التجارية مهما كان حجمها, من أبرز هذه الفوائد: [3]

• تحسين القدرة على اتخاذ القرارات

في المؤسسات والأعمال التجارية تلعب البيانات دورا مهما في حل المشاكل وإيجاد رؤى ووجهات نظر مختلفة, تمكن علماء البيانات من الوصول الى قرارات أفضل, من خلال اتباع وسائل وتقنيات لمعالجة هذه البيانات واستخراج معلومات ذات قيمة ورؤى ذكية, النتيجة هي توفير رؤى قائمة على البيانات، مما يمكن الشركات والمنظمات من اتخاذ قرارات أفضل وأكثر حكمة.

• ميزة تنافسية 

يمنح علم البيانات الأعمال ميزة تنافسية في السوق, لأنه يمكن الشركات من اتخاذ قرارات أفضل يمكن لها أن تبرز وتتفوق على منافسيها, بالإضافة إلى ذلك، من خلاله اكتشاف فرص جديدة، يمكن للشركات توجيه استراتيجياتها نحو التفوق والابتكار. 

• تقسيم العملاء

باستخدام علم البيانات يمكن للأعمال تقسيم عملائها ومعرفة أنواع المستهلكين وبالتالي بناء استراتيجيات تسويقية تتناسب مع احتياجاتهم وسلوكياتهم, من خلال تحليل بيانات سلوك المستهلكين يمكن للشركات إرسال رسائل تسويقية مخصصة وملائمة تعزز تفاعل العملاء وتزيد من فعالية عمليات التحويل, هذا النهج يسمح للشركات بفهم تفضيلات واحتياجات كل فرد على حدة، مما يعزز التواصل الفعال وتحسين تجربة العملاء.

• زيادة الكفاءة 

يساعد علم البيانات في تحقيق كفاءة أكبر في الأعمال وتخفيض التكلفة من خلال اكتشاف الثغرات والمناطق التي تعاني من ضعف في الكفاءة واتخاذ التعديلات اللازمة لتحسينها, على سبيل المثال، يمكن تحسين العمليات الداخلية أو تحسين استخدام الموارد باستخدام البيانات لاتخاذ قرارات مستنيرة, هذا يساعد الشركات في تحسين أدائها وتحقيق توازن بين الكفاءة وتحقيق التوفير في التكاليف. 

• التحليل التنبؤي 

استنادا الى البيانات القديمة يمكن التنبؤ بالنتائج المستقبلية من خلال استخدام خوارزميات التعلم الآلي في تحليل البيانات بهدف اكتشاف الاتجاهات وتوقع حدوث أحداث في المستقبل مما يسمح للشركات باتخاذ قرارات أكثر ذكاء وتحسين استراتيجياتها بناء على التوقعات المستمدة من هذا التحليل.

ما هي خطوات علم البيانات؟ 

عليك اتباع هذه الخطوات إذا أردت تحليل البيانات: [4]

اولا: الحصول على البيانات

أول خطوة يجب اتباعها هي تحديد نوع البيانات المراد تحليلها, قد تكون هذه البيانات متنوعة وتأتي من مصادر مختلفة، مثل ملفات النص، قواعد البيانات، أو مصادر أخرى, ثم يجب تحويلها الى ملف Excel أو ملف CSV. 

ثانيا: تنقيح البيانات

وتسمى أيضا "تنظيف البيانات" وهي عملية تنقية البيانات من أي عيوب و أخطاء وهي ضرورية لضمان أن البيانات جاهزة للتحليل, تشمل هذه العملية التحقق من صحة البيانات وتصحيح أي أخطاء محتملة مثل وجود قيم ناقصة أو قيم خاطئة في البيانات, تضمن هذه العملية أن البيانات قابلة للفهم بشكل صحيح وبالتالي يمكن استخدامها بشكل فعال في عمليات التحليل واتخاذ القرارات.

ثالثا: استكشاف البيانات 

خلال هذه الخطوة يتم تصوير البيانات بأساليب متنوعة مثل الرسوم البيانية والتمثيل البصري الآخر، لتحديد الأنماط والاتجاهات في البيانات بهدف اكتشاف أي معلومات غير عادية أو غير متوقعة, لذلك يجب أن يكتسب عالم البيانات مهارة الانتباه للتفاصيل الصغيرة لرصد أية معلومات غير عادية فيها. 

رابعا: بناء نماذج البيانات 

بعد عملية تحديد نوع البيانات وتحليلها يكتب عالم البيانات تعليمات لتتبعها خوارزمية التعلم الآلي, حيث تستخدم الخوارزمية هذه التعليمات بشكل متكرر للوصول الى النتائج الصحيحة. 

خامسا: تفسير النتائج

في هذه الخطوة بعد القيام بتحليل البيانات واستخلاص النتائج، يتعين عليك الكشف عن هذه النتائج وتقديمها للمنظمة أو الجهة المعنية, النقطة المهمة هنا هي مهارتك في شرح النتائج بطريقة فعالة من خلال  توضيح الاتجاهات والأنماط التي تم اكتشافها، وتفسير الاختلافات والتباين في البيانات، وتقديم الاستنتاجات الرئيسية بطريقة يمكن للجمهور فهمها.

التحديات التي تواجه علماء البيانات

على الرغم من فوائد علم البيانات للأعمال, إلا أن بعض التحديات قد تواجه علماء البيانات مما يصعب قليلا مهمة تحليل البيانات, من هذه التحديات ما يلي: [5]

• قبل البدء بعملية تحليل البيانات لابد أولا من فهم مشكلة الاعمال جيدا, للأسف أن معظم العلماء لا يقومون بهذه الخطوة إذا يشرعون بعملية التحليل دون فهم واضح للمشكلة, والمطلوب من العلماء التعاون مع أصحاب الأعمال ووضع سير عمل مناسب واتباعه لتحديد وفهم المشكلة.  

• استخدام المؤسسات لأدوات وتطبيقات متنوعة يولد العديد من البيانات بتنسيقات متنوعة, الأمر الذي يضع العلماء أمام العديد من مصادر البيانات التي يجب عليهم الاطلاع عليها للوصول الى القرارات المناسبة. تستهلك هذه العملية الكثير من الوقت لأنها تتطلب إدخال البيانات يدويا والبحث عنها مما يؤدي إلى وقوع أخطاء وتكرارات وبالتالي اتخاذ قرارات غير فعالة. 

• أحد أهم خطوات علم البيانات تنقيح وتنظيف البيانات من الأخطاء و تستهلك هذه الخطوة 80% من وقت علماء البيانات, حتى أن بعضهم يصفون هذه الخطوة بأنها مملة ومستهلكة للوقت, إذ يجب عليهم مراجعة كميات هائلة من البيانات بتنسيقات مختلفة ومن مصادر مختلفة وهذا يزيد من التعقيد ويتطلب فهما عميقا للتعامل مع تلك البيانات.

• انتشرت مؤخرا تقنية حوسبة السحابة ولجأت الشركات والمؤسسات لتخزين وإدارة البيانات فيها, هذا جعل البيانات أكثر عرضة للتهديدات الأمنية والاختراق.

• يتعين على علماء البيانات التواصل بفعالية مع المسؤولين التنفيذيين في مجال الأعمال, وقد لا يملك هؤلاء الفهم العميق لتعقيدات ولغة العمل الفني الخاص بالبيانات, و إذا كان المسؤول التنفيذي أو أي شخص آخر في المؤسسة غير قادر على فهم نماذج البيانات والتحليلات التي يقدمها علماء البيانات، فإن الحلول التي يقدمونها قد لا تنفذ بشكل فعال, لذلك تبرز أهمية تبسيط التواصل وشرح النتائج بطريقة بسيطة يمكن لغير علماء البيانات فهمها. 

مجالات استخدام علم البيانات 

لمجال علم البيانات العديد من الاستخدامات في كافة المجالات, من أبرز هذه الاستخدامات: [6]

• مجال الصحة

باستخدام برمجية Oncora يمكن إنشاء توصيات شخصية لمرضى السرطان بناء على بيانات سابقة للمرضى, حيث تم تدريب البرمجية على بيانات أكثر من 50,000 مريض سرطان جمعت على مدى 15 عام تشمل تشخيص وخطط علاج وآثار جانبية, بناء على تدريبها تعلمت الخوارزمية كيفية اقتراح جداول علاج خاصة بكل مريض للعلاج الكيماوي والإشعاعي. [7]

• مجال الرياضة

أما في مجال الرياضة تم تطوير نظام تحليل الرمي يسمى RSPCT تم اعتماده من قبل NBA الرابطة الوطنية لكرة السلة وهو يعتمد على كاميرا صغيرة مزودة بأجهزة استشعار ومثبتة على حافة كرة السلة, تقوم هذه الكاميرا بتتبع أماكن اصطدام الكرة بالسلة والوقت الذي تصطدم فيه, ثم ترسل هذه البيانات الى نظام التحليل  ليقوم بعرض تفاصيل الرمي بشكل فوري وفي الوقت الحقيقي، مما يسمح للمستخدمين برؤية معلومات محددة حول كيفية أداء الرمي. 

• مجال ألعاب الفيديو 

تعد منصة Unity من المنصات الرائدة في مجال تطوير وتشغيل تجارب ثلاثية الأبعاد في الوقت الحقيقي وتركز بشكل خاص على مجال الألعاب, يستخدم هذا النظام من قبل شركات الألعاب مثل Riot Games و  Atari Respawn و Entertainment,  تستفيد Unity من معلومات الألعاب والتفاعلات فيها لاتخاذ قرارات هامة داخل فريقها المختص في تطوير المنتجات, يمكن أن تكون هذه القرارات متعلقة بتحسين أداء الألعاب، إضافة ميزات جديدة، أو تعديل الخصائص التقنية. [8] 

وغيرها من الاستخدامات في مجالات مثل قطاع النقل والحكومة كشف الخداع والتزوير وغيرها. 

الخاتمة 

في الختام, تسلط مواضيع علم البيانات الضوء على أهمية فهم البيانات في مختلف المجالات، يعتبر علم البيانات نهجا متعدد التخصصات يعزز قدرة الشركات على اتخاذ قرارات أفضل. يمكن لعلماء البيانات تحسين كفاءة الأعمال وتوجيه استراتيجيات التسويق بفعالية، ويتيح للشركات التنبؤ بالاتجاهات وتحسين أدائها. علم البيانات يسهم في تحسين فعالية القرارات وتحقيق توازن بين الكفاءة والتكاليف. يتطلب العمل في مجال البيانات فهما عميقا ومهارات تواصل، ويظهر استخدامه في مجالات متنوعة مثل الصحة والرياضة وألعاب الفيديو، مسهما في تحسين الأداء وتقديم تجربة مستخدم محسنة.

 أخيرا، يعتبر علم البيانات نقطة تحول حاسمة نحو مستقبل أكثر ذكاء وفعالية، ملهما للباحثين والمتخصصين في تكنولوجيا المعلومات.

المصادر 

1. Data science - Wikipedia
2. What is Data? Definition, Types, Computer, Information - javatpoint
3. Top 10 Benefits of Data Science - Updated Guide of 2023
4. What is Data Science? – The Complete Guide
5. Challenges Faced by Data Scientists: Tips to Overcome Obstacles
6. 25 Top Data Science Applications & Examples to Know | Built In
7. Patient Care | Oncora Medical
8. Unity