تُستخدم أدوات وتقنيات تحليل البيانات في العديد من الصناعات مثل البنوك والتمويل والتأمين والاتصالات والرعاية الصحية والطيران وتجارة التجزئة وشركات الوسائط الاجتماعية وما إلى ذلك. ليس هناك وقت أفضل من الآن لتعلم تحليل البيانات والدخول إلى مجالات القوى العاملة كعالم بيانات. المشهد الوظيفي واعد، والفرص تشمل صناعات متعددة، وطبيعة الوظيفة تسمح بمرونة العمل عن بعد وحتى التوظيف الذاتي.

ماهو تحليل البيانات

يُعرَّف تحليل البيانات بأنه عملية تنظيف وتحويل ونمذجة البيانات لاكتشاف معلومات مفيدة لاتخاذ قرارات الأعمال. الغرض من تحليل البيانات هو استخراج معلومات مفيدة من البيانات واتخاذ القرار بناءً على تحليل البيانات.

أهم مجالات تطبيقات تحليل البيانات ومجالات العمل

هناك عدة أنواع من تقنيات تحليل البيانات الموجودة على أساس الأعمال والتكنولوجيا. ومع ذلك، فإن طرق تحليل البيانات الرئيسية هي تحليل النص، التحليل الإحصائي، التحليل التشخيصي، التحليل التنبؤي، والتحليل الوصفي، كما يوجد هناك عدد من مجالات العمل التي تعنى بتحليل البيانات، مثل:

هندسة البيانات وتخزين البيانات – Data Engineering and Data Warehousing

تشير هندسة البيانات إلى تحويل البيانات إلى تنسيق مفيد للتحليل. غالباً ما يتضمن ذلك إدارة مصدر البيانات وهيكلتها وجودتها وتخزينها وإمكانية الوصول إليها بحيث يمكن الاستعلام عنها وتحليلها من قبل محللين آخرين.

الوظائف ذات الصلة: مهندس بيانات، مطور قواعد بيانات، محلل بيانات.

التنقيب في البيانات والتحليل الإحصائي – Data Mining and Statistical Analysis

يشير التنقيب في البيانات إلى تطبيق الإحصائيات في شكل تحليل البيانات الاستكشافية والنماذج التنبؤية للكشف عن الأنماط والاتجاهات في البيانات من مصادر البيانات الحالية. سيتمكن الشخص في هذا المجال من النظر إلى مشكلة العمل وترجمتها إلى سؤال بيانات، وإنشاء نماذج تنبؤية للإجابة على السؤال وإخبار القصة عن النتائج.

الوظائف ذات الصلة: عالم بيانات، محلل أعمال، إحصائي.

الحوسبة والتوزيع السحابي – Cloud and Distributed Computing

تشير Cloud and System Architecture إلى تصميم وتنفيذ البنية التحتية للمؤسسات والأنظمة الأساسية المطلوبة للحوسبة والتوزيع السحابي. يتم أيضاً تحليل متطلبات النظام وضمان أن الأنظمة سيتم دمجها بشكل آمن مع التطبيقات الحالية واستخدامات الأعمال.

الوظائف ذات الصلة: مهندس تصميم سحابي، مهندس تنفيذ سحابي، مهندس منصة.

إدارة وهندسة قواعد البيانات – Database Management and Architecture

هذا الدور مسؤول عن تصميم ونشر وصيانة قواعد البيانات لدعم معاملات البيانات المعقدة ذات الحجم الكبير لخدمات معينة أو مجموعات من الخدمات.

الوظائف ذات الصلة: محلل قاعدة بيانات، مسؤول قاعدة بيانات، اختصاصي بيانات.

ذكاء واستراتيجية الأعمال – Business Intelligence and Strategy

تتضمن بعض المسؤوليات الرئيسية في ذكاء الأعمال تحسين مصادر البيانات الخلفية لزيادة الدقة والبساطة، وبناء حلول وتحليلات مخصصة، وإدارة لوحات المعلومات، وتقديم التقارير إلى أصحاب المصلحة، وتحديد الفرص والتعرف على أفضل الممارسات في إعداد التقارير والتحليل مثل سلامة البيانات، وتصميم الاختبارات، والتحليل والتحقق والتوثيق.

الوظائف ذات الصلة: مهندس ذكاء الأعمال، مطور ذكاء الأعمال، محلل ذكاء الأعمال، استراتيجي البيانات.

تصور وعرض البيانات – Data Visualization and Presentation

أصبحت القدرة على تقديم البيانات بطريقة جذابة بصرياً جزءاً من دور كل محلل أعمال وعالم بيانات تقريباً. عندما يصبح مجال التركيز هذا دوراً فعلياً في الشركة، فإن مسؤوليتهم الرئيسية تشمل إنشاء حلول ذكاء الأعمال للفرق والعملاء بناءً على متطلبات عمل وحالات استخدام محددة. في حالات أخرى، يمكن أن يكون أكثر توجهاً نحو التصميم الغرافيكي.

الوظائف ذات الصلة: مهندس تصور البيانات، مطور تصور البيانات، مطور برامج.

تحليلات البيانات المتعلقة بالعمليات – Operations-Related Data Analytics

إذا كنتم لا تعتبرون نفسكم تقنيين للغاية ولكن لديكم شغف لحل المشكلات والعمليات، فقد يكون هذا هو المسار الصحيح لكم. يركز هذا النوع من الأدوار على الاستفادة من الأدوات والبيانات التي يقدمها الأعضاء الآخرون في فريق علوم البيانات من أجل إيجاد فرص للتحسين في عمليات الشركة. يمكن أن تركز هذه على الخدمات اللوجستية، والتكنولوجيا، والمالية، والموارد البشرية، وما إلى ذلك.

الوظائف ذات الصلة: محلل تخطيط، محلل قرارات، محلل اتصالات، إلخ.

تحليلات البيانات المتعلقة بالسوق – Market-Related Data Analytics

هذا الدور له مستويات مختلفة من الخبرة الفنية حسب مستوى التحليل والشركة. يميل هؤلاء الأشخاص إلى التركيز على المزيد من البيانات الخارجية المتعلقة بالعملاء والمبيعات والتسويق، لكن غرضهم مماثل لتلك الموجودة في العمليات، مثل تتبع الأداء وإيجاد الفرص.

وظائف ذات صلة: محلل ويب، محلل منتج، محلل سوق، محلل مبيعات.

تحليلات البيانات الخاصة بالقطاع – Sector-Specific Data Analytics

أخيراً، إذا درستم الرعاية الصحية أو المالية أو أي شيء يتطلب خبرة في معرفة المجال لتحليله، فقد تختارون النظر في مناصب محللين بسيطة داخل المؤسسات في هذه الصناعات. مرة أخرى، ستعتمد الخبرة الفنية لهذه الأدوار على توقعات التوظيف في الشركة والأدوات التي يستخدمونها.

الوظائف ذات الصلة: محلل بيانات، محلل أعمال، عالم بيانات – متخصص.

أهم إيجابيات تحليل البيانات

فيما يلي مزايا تحليلات البيانات:

  • اكتشاف وتصحيح الأخطاء من مجموعات البيانات بمساعدة تنقية البيانات. هذا يساعد في تحسين جودة البيانات ويفيد على التوالي العملاء والمؤسسات مثل البنوك وشركات التأمين والتمويل.
  • إزالة المعلومات المكررة من مجموعات البيانات وبالتالي توفير مساحة كبيرة من الذاكرة، هذا يقلل من تكلفة الشركة.
  • المساعدة في عرض الإعلانات ذات الصلة على مواقع التسوق عبر الإنترنت بناءً على البيانات التاريخية وسلوك الشراء للمستخدمين، هذا يساعد في زيادة الإيرادات والإنتاجية للشركات.
  • التقليل من المخاطر المصرفية عن طريق تحديد العملاء المحتالين المحتملين بناءً على تحليل البيانات التاريخي، هذا يساعد في تقرير ما إذا كان سيتم إصدار قرض أو بطاقات ائتمان للمتقدمين أم لا.
  • يتم استخدامه من قبل الأجهزة الأمنية لأغراض المراقبة والرصد بناءً على المعلومات التي تم جمعها بواسطة عدد كبير من أجهزة الاستشعار، هذا يساعد في منع أي أخطاء أو مصائب.

أهم سلبيات تحليل البيانات

فيما يلي سلبيات تحليلات البيانات:

  • قد ينتهك هذا خصوصية العملاء لأن معلوماتهم مثل عمليات الشراء والمعاملات عبر الإنترنت والاشتراكات مرئية للشركات الأم. قد تتبادل الشركات قواعد بيانات العملاء المفيدة هذه لمصالحها المشتركة.
  • تختلف تكلفة أدوات تحليل البيانات بناءً على التطبيقات والميزات المدعومة. علاوة على ذلك، فإن بعض أدوات تحليل البيانات معقدة الاستخدام وتتطلب التدريب. يؤدي هذا إلى زيادة التكلفة التي تتحملها الشركة في الاستعداد لاعتماد أدوات أو برامج تحليل البيانات.
  • يمكن أيضاً إساءة استخدام المعلومات التي تم الحصول عليها باستخدام تحليلات البيانات ضد مجموعة من الأشخاص من بلد أو مجتمع أو طائفة معينة.
  • من الصعب جداً تحديد أدوات تحليل البيانات الصحيحة، ويرجع ذلك إلى حقيقة أنه يتطلب معرفة الأدوات ودقتها في تحليل البيانات ذات الصلة حسب التطبيقات. هذا يزيد من الوقت والتكلفة للشركة.

أهم الجامعات التي تدرس تحليل البيانات

أهم الكورسات في تحليل البيانات

أهم مواقع تحليل البيانات

بعض الكتب الهامة

The Hundred-Page Machine Learning Book
Too Big to Ignore: The Business Case for Big Data
Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think
Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans
Business unIntelligence: Insight and Innovation Beyond Analytics and Big Data