دور علم الإحصاء وتحليل البيانات

في أمازون استثمروا الكم الهائل من بيانات العملاء لبناء نظام توصية. تم إعطاء التوصيات للمستخدمين، ومن ثم متابعة تجاوب العملاء مع التوصيات. واكتشفوا لاحقاً ان 35% من مبيعات أمازون تمت من خلال العملاء الذين جاءتهم .توصيات بشراء منتجات معينة

نتفلكس

في نظام آخر مشابه، نتفلكس الشهيرة بالأفلام طورت نظام توصية يعطي المستخدم ثلاث توصيات لأفلام ربما تعجبه، بعد مراقبة تفاعل المستخدمين مع تلك التوصيات كانت النتيجة مدهشة، ما بين كل 3 توصيات يشاهد المستخدم 2 منها. (نجاح بنسبة 0.67%).

جامعة سانت لويس

 وقصتها في تغيير ديموغرافية طلبتها بعد إن اكتشفت ان نصف طلبتها من ولايتي ميسوري وإلينوي والمتوقع إنخفاض عدد خريجي مدارسها الثانوية إلى الثلث في عام 2028م، استثمرت في بياناتها وحققت عدة نجاحات أحدها تخفيض طلبتها من ولاية ميسوري الى الثلث

جامعة جورجيا

  طورت نظام يتتبع آلاف القرارات التي يتخذها الطلبة بشكل مستمر والتنبؤ باحتمالات نجاحهم في المقررات، النتيجة كانت مبهرة، عدد التسرب قل، انخفض متوسط التخرج بالجامعة بمقدار نصف فصل دراسي وتم توفير 15 مليون دولار على الطلبة

ما سر هذا الاهتمام بهذا التوجه

والإجابة على ذلك تكمن في شقين، الأول أن البيانات وتحليلها مسرع (Accelerator) أساسي في رحلة التحول الرقمي والمهام المرتبطة بها، والثاني هو أن البيانات وتحليلها هي بمثابة مكون أساس للقيم المؤسسية (Enterprise Values) وأحد أقوى محفزات الابتكار؛ فقدرة منظمة ما على المنافسة في الاقتصاد تتطلب اتخاذ قرارات سريعة ذات طابع استشرافي مستقبلي، وهو أمر يصعب تحقيقه بدون علم البيانات (Data Science) وارتباطه الوثيق بالاستراتيجيات المؤسسية.

أصل ذو قيمة عالية

تشير تقديرات غارتنر (Gartner) إلى أنه بحلول عام 2022م سيكون ما مقداره 90٪ من استراتيجيات المنظمات مرتكز على اعتبار المعلومات كـ أصل ذو قيمة عالية من أصول المنظمات، بالإضافة إلى اعتبار البيانات بشكل عام كفاءة أساسية (Essential Competency).

في تقرير صادر عن شركة فورستر (Forrester) ، قال أن ما يقرب من 40 ٪ من صناع القرار حول البيانات والتحليلات العالمية أنهم يقومون بالفعل بتطبيق وتوسيع تكنولوجيا البيانات الضخمة ، مع خطة 30 ٪ إضافية للقيام بذلك على مدار العام المقبل.

وفقًا لتقرير صادر عن المنظمة العالمية للبيانات (International Data Corporation)، من المحتمل أن يصل الإنفاق العالمي على التقنيات والخدمات التي تمكّن التحول الرقمي إلى 1.97 تريليون دولار في عام 2022 م.

وجد استطلاع مسحي أجرته شركة Gartner أنه خلال السنوات الأربع الماضية ، زاد تنفيذ مشاريع الذكاء الاصطناعي 270٪.

وجد استطلاع مسحي أجرته شركة إنفوسيس (Infosys) الهندية لتقنية المعلومات بعنوان Human Amplification in the Enterprise أن 98٪ من المشاركين في الاستطلاع ذكروا بأن أنشطة الذكاء الاصطناعي المستخدمة في التحول الرقمي حققت نمواً يقدر بـ 15٪ على الأقل في الإيرادات؛ وعزا هؤلاء المشاركون السبب إلى التعلم الآلي الذي ساعد بشكل كبير في تقليل متوسط الوقت المنقضي في تنفيذ الأنشطة اليومية، وساعد في اتخاذ قرارات أكثر استنارة وموثوقية مع مساحة أقل للأخطاء.

شيئاً فشيئاً ستبتعد المنظمات عن النمط التقليدي لمجرد استخدام البيانات كمورد وأداة لدعم إعداد التقارير وصنع القرار، إلى أن تصبح البيانات والتحليلات محور استراتيجية المؤسسة والتركيز والاستثمار.

#DataScience #DigitalTransformation

أهم تطبيقات علم البيانات

فيما يلي بعض الأمثلة على كيفية استخدام الشركات لعلوم البيانات للابتكار في قطاعاتها وإنشاء منتجات جديدة وجعل العالم من حولهم أكثر كفاءة:

الرعاية الصحية – Healthcare

مع وجود شبكة واسعة من البيانات المتاحة الآن بدءاً من السجلات الطبية الإلكترونية وحتى قواعد البيانات السريرية ووصولاً إلى أجهزة تتبع اللياقة البدنية الشخصية، يجد المهنيون الطبيون طرقاً جديدة لفهم المرض وممارسة الطب الوقائي وتشخيص الأمراض بشكل أسرع واستكشاف خيارات العلاج الجديدة.

سيارات ذاتية القيادة – Self-Driving Cars

تقوم كل من تسلا وفورد وفولكس فاغن بتنفيذ التحليلات التنبؤية في الموجة الجديدة من المركبات ذاتية القيادة. تستخدم هذه السيارات الآلاف من الكاميرات وأجهزة الاستشعار الصغيرة لنقل المعلومات في الوقت الفعلي. باستخدام التعلم الآلي والتحليلات التنبؤية وعلوم البيانات، يمكن للسيارات ذاتية القيادة التكيف مع حدود السرعة وتجنب التغييرات الخطيرة في الممرات وحتى نقل الركاب على أسرع طريق.

الخدمات اللوجستية – Logistics

مثلاً، تستخدم أداة التحسين والملاحة المتكاملة على الطريق (ORION) نماذج وخوارزميات إحصائية مدعومة بعلوم البيانات تنشئ طرقاً مثالية لسائقي التوصيل استناداً إلى الطقس وحركة المرور والبناء وما إلى ذلك.

وسائل الترفيه – Entertainment

هل تساءلتم يوماً كيف يبدو أن Spotify يوصي بهذه الأغنية المثالية التي تناسبكم؟ أو كيف تعرف Netflix فقط ما العروض التي ستحبونها؟ باستخدام علم البيانات، يمكن لعملاق بث الموسيقى تنظيم قوائم الأغاني بعناية بناءً على نوع الموسيقى أو الفرقة الموسيقية التي تحبونها حالياً. هل ترغبون حقاً في الطهي؟ سيتعرف مجمع البيانات في Netflix على حاجتكم إلى إلهام الطهي ويوصي بالعروض ذات الصلة من مجموعته الواسعة.

الموارد المالية – Finance

لقد وفر التعلم الآلي وعلم البيانات على الصناعة المالية ملايين الدولارات، ومقدار غير قابل للقياس من الوقت. على سبيل المثال، تستخدم منصة JP Morgan’s Contract Intelligence (COiN) معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لمعالجة واستخراج البيانات الحيوية من حوالي 12,000 اتفاقية ائتمان تجاري سنوياً. بفضل علم البيانات، انتهى الآن ما سيستغرق إكماله حوالي 360 ألف ساعة عمل يدوياً في غضون ساعات قليلة. بالإضافة إلى ذلك، تستثمر شركات التكنولوجيا المالية مثل Stripe و Paypal بشكل كبير في علوم البيانات لإنشاء أدوات التعلم الآلي التي تكشف بسرعة الأنشطة الاحتيالية وتمنعها.

الأمن الإلكتروني – Cybersecurity

علم البيانات مفيد في كل صناعة، لكنه قد يكون الأهم في الأمن السيبراني. تستخدم شركة الأمن السيبراني الدولية Kaspersky علم البيانات والتعلم الآلي لاكتشاف أكثر من 360 ألف عينة جديدة من البرامج الضارة يومياً. تعد القدرة على اكتشاف وتعلم طرق جديدة للجرائم الإلكترونية على الفور، من خلال علم البيانات، أمراً ضرورياً لسلامتنا وأمننا في المستقبل.

أهم مجالات العمل في علم البيانات

غالباً ما يتم استخدام مجموعة متنوعة من المصطلحات المتعلقة بالتحليل وتفسير البيانات بالتبادل وغيرها، ولكنها يمكن أن تتضمن في الواقع مجموعات مهارات مختلفة وتعقيد البيانات. أهم المجالات التي تستخدم علم البيانات والمصطلحات السابقة:

عالِم البيانات – Data Scientist

يقوم علماء البيانات بفحص الأسئلة التي تحتاج إلى إجابة ومكان العثور على البيانات ذات الصلة. لديهم فطنة تجارية ومهارات تحليلية بالإضافة إلى القدرة على استخراج البيانات وتنظيفها وتقديمها. تستخدم الشركات علماء البيانات لإصدر كميات كبيرة من البيانات غير المهيكلة وإدارتها وتحليلها. ثم يتم تجميع النتائج وإبلاغها لأصحاب المصلحة الرئيسيين لدفع عملية صنع القرار الاستراتيجي في المنظمة.

محلل بيانات – Data Analyst

يقوم محللو البيانات بسد الفجوة بين علماء البيانات ومحللي الأعمال. يتم تزويدهم بالأسئلة التي تحتاج إلى إجابة من منظمة ثم تنظيم البيانات وتحليلها للعثور على النتائج التي تتوافق مع استراتيجية العمل عالية المستوى. محللو البيانات مسؤولون عن ترجمة التحليل الفني إلى عناصر عمل نوعية وإيصال نتائجهم بشكل فعال إلى مختلف أصحاب المصلحة.

مهندس بيانات – Data Engineer

يدير مهندسو البيانات كميات هائلة من البيانات المتغيرة بسرعة. يركزون على تطوير وتوزيع وإدارة وتحسين خطوط البيانات والبنية التحتية لتحويل البيانات ونقلها إلى علماء البيانات للاستعلام عنها.

أهم إيجابيات علم البيانات

الميزات المختلفة لعلوم البيانات هي كما يلي:

زيادة الطلب

علم البيانات مطلوب بشكل كبير. إنها الوظيفة الأسرع نمواً على Linkedin ومن المتوقع أن تخلق 11.5 مليون وظيفة بحلول عام 2026، وهذا يجعل Data Science قطاعاً وظيفياً عالي التوظيف.

كثرة المناصب

هناك عدد قليل جداً من الأشخاص الذين لديهم مجموعة المهارات المطلوبة ليصبحوا علماء بيانات. هذا يجعل علم البيانات أقل تشبعاً مقارنة بقطاعات تكنولوجيا المعلومات الأخرى. لذلك، يعد علم البيانات مجالاً وفيراً للغاية ولديه الكثير من الفرص.

مهنة مدفوعة الأجر

علم البيانات هي واحدة من الوظائف ذات الأجور المرتفعة، أي أنها خياراً مهنياً مربحاً للغاية.

علم البيانات متعدد الاستخدامات

هناك العديد من تطبيقات علوم البيانات. يستخدم على نطاق واسع في مجالات الرعاية الصحية والبنوك والخدمات الاستشارية والتجارة الإلكترونية. ستتاح لكم الفرصة للعمل في مختلف المجالات.

علم البيانات يجعل البيانات أفضل

تتطلب الشركات علماء بيانات مهرة لمعالجة بياناتهم وتحليلها. إنهم لا يقومون فقط بتحليل البيانات ولكن أيضاً تحسين جودتها.

علماء البيانات مرموقون للغاية

يسمح علماء البيانات للشركات باتخاذ قرارات أعمال أكثر ذكاءً. تعتمد الشركات على علماء البيانات وتستخدم خبراتهم لتقديم نتائج أفضل لعملائها، وهذا يمنح علماء البيانات موقعاً مهماً في الشركة.

لا مزيد من المهام المملة

ساعد علم البيانات الصناعات المختلفة على أتمتة المهام الزائدة عن الحاجة. تستخدم الشركات البيانات السابقة لتدريب الآلات من أجل أداء المهام المتكررة. وقد أدى هذا إلى تبسيط الأعمال الشاقة التي كان يقوم بها البشر من قبل.

علم البيانات يجعل المنتجات أكثر ذكاءً

يتضمن علم البيانات استخدام التعلم الآلي الذي مكّن الصناعات من إنشاء منتجات أفضل مصممة خصيصاً لتجارب العملاء. على سبيل المثال، توفر أنظمة التوصيات التي تستخدمها مواقع التجارة الإلكترونية رؤى شخصية للمستخدمين استناداً إلى مشترياتهم السابقة. وقد مكن هذا أجهزة الكمبيوتر من فهم السلوك البشري واتخاذ قرارات تعتمد على البيانات.

علم البيانات يمكن أن ينقذ الأرواح

لذلك تم تحسين قطاع الرعاية الصحية بشكل كبير بسبب علم البيانات. مع ظهور التعلم الآلي، أصبح من السهل اكتشاف الأورام في مراحله المبكرة. أيضاً، تستخدم العديد من صناعات الرعاية الصحية الأخرى علوم البيانات لمساعدة عملائها.

يمكن لعلم البيانات أن يجعلكم أشخاصاً أفضل

في المحصلة النهائية سيساعدكم علم البيانات في النمو الشخصي، ستكونون قادرين على اتخاذ موقف لحل المشكلات وذلك نظراً لأن العديد من أدوار علوم البيانات تربط بين تكنولوجيا المعلومات والإدارة.