Skip to main content
Global

4.12: الشريط الجانبي - ما هو علم البيانات؟

  1. Last updated
  2. Save as PDF
  • Page ID
    168355

    • \( \newcommand{\vecs}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \) \( \newcommand{\vecd}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash {#1}}} \)\(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)\(\newcommand{\AA}{\unicode[.8,0]{x212B}}\)

    الشريط الجانبي: ما هو علم البيانات؟

    يأخذ علم البيانات البيانات البيانات المنظمة وغير المهيكلة ويستخدم الأساليب والعمليات والخوارزميات والأنظمة العلمية لاستخراج المعرفة والرؤية. يبدأ بشراء البيانات من العديد من المصادر مثل خوادم الويب والسجلات وقواعد البيانات وواجهات برمجة التطبيقات (واجهة برنامج التطبيق) والمستودعات عبر الإنترنت. بمجرد حدوث عملية الاستحواذ، يجب تنظيف البيانات وبيانات خط الأنابيب. يتم ذلك عن طريق فرز وتنظيم البيانات ذات الصلة والقابلة للاستخدام؛ هذه هي عملية التحويل. نمذجة البيانات هي التالية؛ الهدف هو إنشاء أفضل النمذجة التي تناسب احتياجات الشركة عند استخدام البيانات. يمكن القيام بذلك باستخدام المقاييس والخوارزميات والتحليلات. الهدف هو التقدم إلى الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق أو التعلم الآلي. تحل مشكلة علوم البيانات مشكلات الشركة باستخدام البيانات.

    • البيانات المهيكلة - هي البيانات الموجودة في حقل ثابت داخل سجل أو ملف. يتضمن البيانات الموجودة في قواعد البيانات العلائقية وجداول البيانات. مثل:
      • التاريخ
      • الوقت
      • بيانات التعداد
      • «الإعجابات» على فيسبوك
    • البيانات غير المهيكلة - هي معلومات غير منظمة ولا تحتوي على نموذج محدد مسبقًا. مثل:
      • مجموعة من رسائل البريد الإلكتروني
      • التغريدات
      • حالة الفيسبوك
      • نصوص الفيديو

    ما هي تحليلات البيانات؟

    تأخذ Data Analytics البيانات الأولية التي تم جمعها من استخراج البيانات وتحلل المعلومات للكشف عن العلاقات والأنماط للعثور على نظرة ثاقبة للبيانات عند استخدامها. تستخدم الشركات هذه التحليلات لتحسين حل المشكلات والمساعدة في صنع القرار. المعلومات مفيدة لفهم هوية المستهلك وكذلك تسويق شركتك أو منتجك. هذا كله مفيد لخلق الكفاءة وتبسيط العمليات. يمكن بعد ذلك تعديل البيانات التي يتم جمعها باستمرار عند حدوث معايير جديدة. تحليلات البيانات اليوم أعمق وأكبر في الوفرة ويتم استردادها بشكل أسرع من العام الماضي. المعلومات أكثر دقة وتفصيلاً، مما يسرع حل المشكلات بنجاح.

    صورة لتدفق المعلومات بالأرقام والحروف إلى ما لا نهاية لخلفية سوداء صورة بواسطة xresch من Pixabay cc-by-sa-2.0 https://pixabay.com/illustrations/analytics-information-innovation-3088958/
    الشكل\(\PageIndex{1}\): معلومات تحليلية. صورة عن طريق البحث من Pixabay مرخصة CC BY-SA 2.0

    ذكاء الأعمال وتحليلات الأعمال

    هذا الآن اتجاه جديد. من خلال أدوات مثل تخزين البيانات واستخراج البيانات تحت تصرفها، تتعلم الشركات كيفية استخدام المعلومات لصالحها. يُستخدم مصطلح ذكاء الأعمال لوصف كيفية استخدام المؤسسات لأخذ البيانات التي تجمعها وتحليلها للحصول على ميزة تنافسية. إلى جانب استخدام البيانات من قواعد البيانات الداخلية الخاصة بها، غالبًا ما تشتري الشركات المعلومات من وسطاء البيانات لفهم الصورة الكبيرة لصناعاتها. تحليلات الأعمال هي المصطلح المستخدم لوصف بيانات الشركة الداخلية لتحسين العمليات والممارسات التجارية.