تحليلات البيانات مقابل علم البيانات - مقارنة

مصطلحات علم البيانات وتحليلات البيانات ليست غير مألوفة للأفراد الذين يعملون في مجال التكنولوجيا. في الواقع ، يبدو هذان المصطلحان متماثلين ويستخدمهما معظم الناس كمرادفين لبعضهما البعض. ومع ذلك ، لا تدرك نسبة كبيرة من الأفراد أن هناك بالفعل فرقًا بين علم البيانات وتحليلات البيانات .

من المناسب أن يعرف الأفراد الذين يدور عملهم حول هذه المصطلحات أو صناعات المعلومات والتكنولوجيا كيفية استخدام هذه المصطلحات في السياقات المناسبة. السبب في ذلك بسيط للغاية: الاستخدام الصحيح لهذه المصطلحات له تأثيرات كبيرة على إدارة وإنتاجية الأعمال ، خاصة في عالم اليوم الذي يعتمد على البيانات بسرعة.

بعد توضيح سبب ضرورة التباين في علم البيانات مقابل تحليلات البيانات ، فإن الجزء المتبقي من هذه المقالة سوف يطلعك على المفهوم الخاص بهذين المصطلحين والفرق الرئيسي بين تحليلات البيانات وعلوم البيانات.

• تعريف علم البيانات
• تعريف تحليلات البيانات
• الفرق بين تحليلات البيانات وعلوم البيانات

ما هو علم البيانات؟

إن مفهوم علم البيانات واسع للغاية بلا شك. إنه يشير ببساطة إلى الوسائل والعمليات المختلفة التي يتم من خلالها اشتقاق المعلومات لأغراض محددة. يشمل المفهوم فروع العلوم في الرياضيات والإحصاء ، من بين نماذج أخرى يتم استخدامها في تقييم وتحليل البيانات. لذلك ، باختصار ، يمكن تصنيف أي شكل من أشكال النموذج أو الأداة المستخدمة في اشتقاق البيانات والمعلومات أو معالجتها و / أو تحليلها ضمن النطاق الأوسع.

علم البيانات هو موضوع مثير للاهتمام للغاية يستكشف البيانات غير المعروفة من أجل دراسة أو فهم أو تطوير أنماط مفيدة لنمو الأعمال التجارية. لا يتعلق الأمر فقط بالأسئلة ، بل يتعلق بالانتقال إلى الاكتشافات الثاقبة من خلال استكشاف الابتكارات الجديدة التي كانت حتى الآن غير واضحة في بيانات معينة.

(اقرأ أيضًا: ما هو علم البيانات؟ كل ما تحتاج إلى معرفته)

ما هي تحليلات البيانات؟

في لغة الشخص العادي ، تعد تحليلات البيانات مجرد فرع تحت المفهوم الأوسع لعلوم البيانات. لها روابط وثيقة مع مفهوم علم البيانات ، لكنها مع ذلك أكثر تحديدًا وتضييقًا. تتمثل مهمة محللي البيانات في التركيز على أهداف محددة ومدروسة أثناء تحليل البيانات. حقًا ، إنه ببساطة أكثر تركيزًا وتركيزًا.

تتضمن تحليلات البيانات استفسارًا في فرضية بهدف أساسي هو الكشف عن الرؤى التي من شأنها دعم وتنمية الأعمال التجارية في منطقة معينة. يدور محللو البيانات حول الاستراتيجيات التي ستؤثر على المنظمة لتحقيق أهدافها.

( اقرأ أيضًا: الحلقة الكبيرة المحيطة بتحليلات البيانات الضخمة)

الاختلافات بين علم البيانات وتحليلات البيانات

على عكس تحليلات البيانات التي تستلزم تحليل نتيجة افتراضية ، يركز علم البيانات على تقييم النتائج ومعالجتها لغرض مستقبلي. ستتم مناقشة الفرق بين تحليلات البيانات مقابل علم البيانات تحت 7 مظلات أدناه:

1. مجال

   علم البيانات أوسع نطاقًا مقارنةً بتحليلات البيانات. يتضمن النطاق إنشاء أسئلة تتعلق بمصدر البيانات.

   نطاق تحليلات البيانات ضيق. في الواقع ، يمكن تصنيفها تحت مظلة علم البيانات. أنها لا تنطوي على مهارات فنية عالية.

2. المرمى

   يزدهر علماء البيانات لتقييم الأنماط السابقة للبيانات من أجل عرض الرؤى والتوقعات المستقبلية.

   

   من ناحية أخرى ، يتمثل الهدف الأساسي لتحليلات البيانات في إجراء استفسارات ذات مغزى في التفاصيل المخفية في البداية ، وذلك لكشفها وتحويلها إلى رؤى قابلة للتنفيذ والتي من المحتمل أن تكون عملية. هنا ، يعمل محللو البيانات على تقديم إجابات لسلسلة الأسئلة الموجودة مسبقًا.

3. المجالات الرئيسية

   أبرز المجالات المشاركة في علم البيانات هي التعلم الآلي ، وتحليلات الشركات ، وهندسة محركات البحث ، والذكاء الاصطناعي.

   تحليلات البيانات: تشمل المجالات الرئيسية هنا بشكل أساسي العديد من الصناعات ذات الحاجة الملحة للبيانات ، وبعض المجالات هي ؛ وكالات السفر وشركات الألعاب ومقدمي الرعاية الصحية وبعض الآخرين. يتكون مجال محللي البيانات من محللي العمليات ومحللي المبيعات ومحللي قواعد البيانات ومحللي الأسعار ومحللي أبحاث السوق ومحللي التكتيكات الدولية ومحللي التسويق والإعلان.

4. مجموعة المهارات

   يتطلب علم البيانات معرفة في مجموعة المهارات التالية: الرياضيات والإحصاء والقرصنة. أنها تنطوي على قاعدة معرفية لحساب الملخص. سيكون لعالم البيانات أسس جيدة في البرمجة ، ولديه معرفة موثوقة ببايثون ، و Scale ، و R ، و SAS ، وترميز قاعدة بيانات SQL ، والتعلم الآلي ، وغيرها من المهارات التحليلية المتعددة التي تُظهر القدرة على تحليل البيانات غير المنظمة من مصادر عديدة مختلفة.

   تحليلات البيانات: يجب أن يتمتع محلل البيانات بمهارات إجراء تحقيق متعمق في البيانات مع إظهار فهم جيد للرياضيات والإحصاءات و PIG / HIVE و Python و R ومعالجة البيانات.

5. استكشاف

   يستكشف علماء البيانات طرق النمذجة (1) ، والخوارزميات الإبداعية ، وتصميم البيانات لاكتشاف المعلومات الضرورية التي قد تكون مفيدة في حل مشاكل العمل أو المنظمة.

   على الجانب الآخر من العملة ، يستكشف محللو البيانات أنظمة البيانات وقواعد البيانات من أجل إيجاد حلول مبتكرة تدفع الأعمال إلى الأمام.

6. استخدام البيانات الضخمة

   يشارك علم البيانات في جمع واسترجاع وتقييم ومعالجة كميات ضخمة من البيانات ، والمعروفة مجتمعة باسم البيانات الضخمة. يقوم علماء البيانات بتقييم البيانات الضخمة لنمذجة وإنتاج تحليلات مخصصة وخوارزميات ونماذج بيانات أخرى.

   يقوم محللو البيانات أيضًا بتقييم البيانات الضخمة. ومع ذلك ، فإن تقييمهم يستهدف تطوير العروض التقديمية المرئية التي ستمكن المنظمة من اتخاذ قرارات تكتيكية أفضل.

7. الإهتمامات

   تختلف اهتمامات علماء البيانات اختلافًا طفيفًا عن محللي البيانات. عادة ما تكون مصلحة عالم البيانات في التقييم الإحصائي

   من ناحية أخرى ، عادة ما تميل اهتمامات محلل البيانات إلى التوافق مع حب الأرقام والتحليل الشامل وبالطبع الإعجاب بصناعة الأعمال.

افكار اخيرة

في الختام ، علم البيانات هو مجرد دمج لعدد من التخصصات المختلفة بما في ذلك تحليلات البيانات والتعلم الآلي وهندسة البيانات والتحليلات التنبؤية والذكاء الاصطناعي وتحليلات الشركات وهندسة البرمجيات وغيرها.

إحدى المعلومات الرئيسية التي يجب وضعها في الاعتبار هي أن علم البيانات وتحليلات البيانات مطلوبة بشدة في صناعة الأعمال اليوم. يعملون يدا بيد. تكملة وتوحيد جهود بعضنا البعض لإعطاء النتيجة المرجوة.

علم البيانات مقابل تحليلات البيانات هي مجالات مهمة للغاية يتم استكشافها حاليًا لإنشاء مستقبل أفضل حيث يكون استخدام البيانات فعالاً على النحو الأمثل. لذلك ، يمكن أن تساعدك المعرفة في أي من المجالين على إنشاء مهنة مربحة لنفسك.

مصادر أخرى مفيدة:

لماذا تعتبر تقنية علوم البيانات أكبر من البيانات الضخمة

علوم البيانات أو هندسة البرمجيات - مقارنة

أهم أدوات تحليلات البيانات الضخمة التي يجب مراعاتها للأعمال

أفضل أدوات علوم البيانات لعلماء البيانات