يشترك علم البيانات وتحليلات البيانات في العديد من الخصائص المتشابهة، مثل تركيزهما على الإحصاء وعلوم الكمبيوتر والرياضيات.
البيانات مطلوبة. وليس من المستغرب أن الوظائف التي تساعد على جمع البيانات وتمييزها واستخدامها آخذة في النمو وبسرعة.
من المتوقع أن تشهد المهن التي تتعامل مع البيانات نموًا قويًا في الوظائف بحلول عام 2031، وفقًا لمكتب إحصاءات العمل الأمريكي. وفي السياق، من المتوقع أن تنمو جميع المهن في المتوسط بنسبة 5٪. علماء البيانات، كمثال على المهن المرتبطة بالبيانات، ينمون بأكثر من سبعة أضعاف هذا العدد - بنسبة 36٪.
علاوة على ذلك، كان متوسط الأجر السنوي للمهن المرتبطة بالبيانات أعلى من المتوسط لجميع المهن في عام 2022، ويحقق علماء البيانات على وجه الخصوص ضعف الأجر المتوسط في الولايات المتحدة.
لم يتم نشر مصطلحي علم البيانات وعلماء البيانات إلا خلال العقد الماضي، وفقًا لما ذكره ويد فاجن أولمشنايدر، الأستاذ المشارك في علوم الكمبيوتر بجامعة إلينوي. من ناحية أخرى، فإن تحليلات البيانات كانت موجودة منذ فترة أطول وهي مجال يتابعه العديد من طلاب الإحصاء والاقتصاد وحتى بعض العلوم الاجتماعية.
مع مناقشة المجالين جنبًا إلى جنب، قد تتساءل، ما الفرق الحقيقي بين علم البيانات وتحليلات البيانات؟.
ما هو علم البيانات؟
بشكل عام، علم البيانات هو دراسة استخدام البيانات وتطبيقها لحل مشكلات العالم الحقيقي. ويشمل مجالات متعددة، بما في ذلك التعلم الآلي للذكاء الاصطناعي والخوارزميات ويتقاطع بشكل وثيق مع موضوعات مثل علوم الكمبيوتر والإحصاء والأعمال. ويمكن أن يشمل أيضًا تحليلات البيانات نفسها.
يقول جويل شابيرو، الأستاذ المشارك في الاقتصاد الإداري وعلوم القرار في كلية كيلوج للإدارة بجامعة نورث وسترن، لمجلة فورتشن: "يتعلق علم البيانات عادة بتقدير الظواهر غير المعروفة والتنبؤ بالأحداث المستقبلية". "يمكن أن يشمل علم البيانات التقاط البيانات وإدارتها، وبناء الخوارزميات، وتوضيح الآثار المترتبة على النتائج."
صرح فاجن أولمشنايدر سابقًا لمجلة Fortune أنه يعتقد أن مهارات علوم البيانات ستصبح قريبًا في كل مكان مثل معرفة مهارات Microsoft Office.
ما هي تحليلات البيانات؟
بدلاً من النظر إلى المستقبل، تركز تحليلات البيانات بشكل أكبر على الماضي، وكذلك على الحاضر.
يقول شابيرو إن تحليلات البيانات تستخدم البيانات التاريخية لتحديد الاتجاهات وتوضيح الآثار المترتبة على تلك الاتجاهات. يميل الخبراء في هذا المجال أيضًا إلى أن يكونوا ماهرين في تقنيات تصور البيانات.
ويضيف شابيرو أن هذا المجال مهم لأنه يساعد في الكشف عن القصص التي قد لا يمكن رؤيتها أو العثور عليها بطريقة أخرى.
"هناك الكثير من الأشياء التي يمكن قياسها، ومن المستحيل على أي شخص أن يتتبعها جميعًا، ناهيك عن فهم كيفية ارتباطها ببعضها البعض. يقول شابيرو: "إن هذه الاتجاهات والعلاقات تمكننا من فهم وتجميع الأحداث الماضية، والتي يمكن بعد ذلك استخدامها لاتخاذ قرارات تتطلع إلى المستقبل".
كيف يمكن مقارنة علم البيانات وتحليلات البيانات؟
ليس هناك شك في أن علم البيانات وتحليلات البيانات متشابهان بطبيعتهما. ومن منظور الأعمال، يمكن أن يكون كلاهما عنصرين حاسمين في عملية صنع القرار.
فيما يتعلق بالمهارات، من المرجح أن يعمل أولئك الذين يعملون في علوم البيانات وتحليلات البيانات كجزء من فريق من الخبراء، لذا فإن امتلاك مهارات الاتصال والتعاون الفعالة أمر مهم.
على الجانب الأكثر تقنية، يشير فاجن أولمشنايدر إلى أن علم البيانات وتحليل البيانات سيستفيد من مهارات التعلم في الإحصاء والرياضيات وعلوم الكمبيوتر. بالنسبة لأولئك المهتمين بشكل خاص بعلوم البيانات، يقترح أن يعتمد الطلاب بشكل كبير على علوم الكمبيوتر، وبالنسبة للطلاب الذين يريدون أن يصبحوا مستشارين يجب عليهم التركيز على الإحصائيات أو حتى الاكتوارية/المالية.
يذهب شابيرو إلى أبعد من ذلك ويشير إلى أن علم البيانات يتطلب معرفة أعمق بأشياء مثل الإحصاء، والتعلم الآلي، والترميز، والتجريب، والنمذجة التنبؤية. ويضيف أن علم البيانات أفضل على المستوى الفردي مثل تجارب العملاء المخصصة، والتسعير الأمثل، والرسائل المتنوعة للمستخدمين الرقميين.
من ناحية أخرى، يقول شابيرو، إن تحليلات البيانات تتطلب عادةً معرفة بإدارة البيانات الأساسية، وبعض تقنيات وتقنيات الإحصاءات وتصور البيانات.
لذا، إذا كانت أشياء مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والنماذج التنبؤية تثير اهتمامك، فقد يكون التركيز على علم البيانات مناسبًا لك، بينما إذا كنت تستخدم البيانات لتحديد الاتجاهات وتصورها، فقد ترغب في إلقاء نظرة فاحصة على الجانب التحليلي.
بشكل عام، على الرغم من ذلك، يعتمد علم البيانات أو تحليلات البيانات على بعضهما البعض، والعديد من المهارات والخبرات اللازمة للنجاح في أي من المجالين متشابهة. لا يتعارض علم البيانات أو تحليلات البيانات مع بعضهما البعض، ويلعب كلاهما دورًا رئيسيًا في حل أكبر المشكلات في عالم اليوم.
