يعتبر تخصص علم البيانات من التخصصات المطلوبة بشكل كبير في شتى أنحاء العالم، لكن ما هو المقصود بتخصص علم البيانات؟
من يشرف على عملية علم البيانات؟
في معظم المؤسسات، يتم الإشراف على مشاريع علوم البيانات عادةً من قبل ثلاثة أنواع من المدارء:
- مديروا الأعمال: يعمل هؤلاء المديرون مع فريق علوم البيانات لتحديد المشكلة وتطوير استراتيجية للتحليل. قد يكونون رئيساً لخط عمل، مثل التسويق أو التمويل أو المبيعات، ولديهم فريق علم بيانات يقدم تقاريره إليهم. فهم يعملون بشكل وثيق مع علم البيانات ومديري تكنولوجيا المعلومات لضمان تسليم المشاريع.
- مديروا تكنولوجيا المعلومات: كبار مديري تكنولوجيا المعلومات مسؤولون عن البنية التحتية والبنية التي ستدعم عمليات علوم البيانات. إنهم يراقبون العمليات واستخدام الموارد باستمرار للتأكد من أن فرق علوم البيانات تعمل بكفاءة وأمان. قد يكونون مسؤولين أيضاً عن بناء وتحديث بيئات تكنولوجيا المعلومات لفرق علوم البيانات.
- مديروا علوم البيانات: يشرف هؤلاء المديرون على فريق علوم البيانات وعملهم اليومي. إنهم بناة الفريق الذين يمكنهم تحقيق التوازن بين تطوير الفريق وتخطيط المشروع ومراقبته.
لكن أهم لاعب في هذه العملية هو عالم البيانات.
ما هو علم البيانات؟
كتخصص، علم البيانات حديث العهد. نمت من مجالات التحليل الإحصائي واستخراج البيانات. ظهرت مجلة Data Science Journal لأول مرة في عام 2002، ونشرها المجلس الدولي للعلوم: لجنة البيانات للعلوم والتكنولوجيا.
بحلول عام 2008، ظهر لقب عالم البيانات، وسرعان ما انطلق هذا المجال. كان هناك نقص في علماء البيانات منذ ذلك الحين، على الرغم من أن المزيد والمزيد من الكليات والجامعات بدأت في تقديم شهادات في علوم البيانات.
يمكن أن تشمل واجبات عالم البيانات تطوير استراتيجيات تحليل البيانات، وإعداد البيانات للتحليل، واستكشاف البيانات وتحليلها وتصورها، وبناء النماذج باستخدام البيانات باستخدام لغات البرمجة، مثل Python و R، ونشر النماذج في التطبيقات.
لا يعمل عالم البيانات بمفرده. في الواقع، يتم إجراء علم البيانات الأكثر فاعلية في فرق. بالإضافة إلى عالم البيانات، قد يشمل هذا الفريق محلل أعمال يحدد المشكلة، ومهندس بيانات يقوم بإعداد البيانات وكيفية الوصول إليها، ومهندس تكنولوجيا المعلومات الذي يشرف على العمليات الأساسية والبنية التحتية، ومطور تطبيق ينشر نماذج أو مخرجات التحليل في التطبيقات والمنتجات.
تحديات تنفيذ مشاريع علوم البيانات.
على الرغم من وعود علم البيانات والاستثمارات الضخمة في فرق علوم البيانات، فإن العديد من الشركات لا تدرك القيمة الكاملة لبياناتها.
في سباقهم لتوظيف المواهب وإنشاء برامج علوم البيانات، واجهت بعض الشركات تدفقات عمل جماعية غير فعالة، مع أشخاص مختلفين يستخدمون أدوات وعمليات مختلفة لا تعمل بشكل جيد معاً. بدون إدارة أكثر انضباطاً ومركزية، قد لا يرى المدراء التنفيذيون عائداً كاملاً على استثماراتهم. تطرح هذه البيئة الفوضوية العديد من التحديات.
لا يمكن لعلماء البيانات العمل بكفاءة. نظراً لأن الوصول إلى البيانات يجب أن يتم منحه من قبل مسؤول تكنولوجيا المعلومات، فغالباً ما ينتظر علماء البيانات بيانات طويلة والموارد التي يحتاجون إليها لتحليلها.
بمجرد وصولهم، قد يقوم فريق علم البيانات بتحليل البيانات باستخدام أدوات مختلفة، وربما غير متوافقة. على سبيل المثال، قد يطور أحد العلماء نموذجاً باستخدام لغة R، لكن التطبيق الذي سيتم استخدامه فيه مكتوب بلغة مختلفة. وهذا هو السبب في أن الأمر قد يستغرق أسابيع – أو حتى شهوراً – لنشر النماذج في تطبيقات مفيدة.
لا يمكن لمطوري التطبيقات الوصول إلى التعلم الآلي القابل للاستخدام. في بعض الأحيان، لا تكون نماذج التعلم الآلي التي يتلقاها المطورون جاهزة للنشر في التطبيقات. ونظراً لأن نقاط الوصول قد تكون غير مرنة، فلا يمكن نشر النماذج في جميع السيناريوهات وتُترك قابلية التوسع لمطور التطبيق.
مسؤولوا تكنولوجيا المعلومات وعلماء البيانات.
يقضي مسؤولوا تكنولوجيا المعلومات الكثير من الوقت في الدعم. بسبب انتشار الأدوات مفتوحة المصدر، يمكن أن يكون لتكنولوجيا المعلومات قائمة متزايدة من الأدوات لدعمها.
على سبيل المثال، قد يستخدم عالم البيانات في التسويق أدوات مختلفة عن عالم البيانات في التمويل. قد يكون للفرق أيضاً مهام سير عمل مختلفة، مما يعني أنه يجب على قسم تكنولوجيا المعلومات إعادة بناء البيئات وتحديثها باستمرار.
يتم استبعاد مديري الأعمال أيضاً من علم البيانات. لا يتم دائماً دمج مهام سير عمل علوم البيانات في عمليات وأنظمة اتخاذ القرارات التجارية، مما يجعل من الصعب على مديري الأعمال التعاون عن علم مع علماء البيانات.
بدون تكامل أفضل، يجد مديرو الأعمال صعوبة في فهم سبب استغراق وقت طويل للانتقال من النموذج الأولي إلى الإنتاج، وهم أقل عرضة لدعم الاستثمار في المشاريع التي يرون أنها بطيئة للغاية.
إقرأ أيضاً… أفضل 7 طرق فعّالة في تحليل البيانات.
توفر منصة علوم البيانات إمكانات جديدة.
أدركت العديد من الشركات أنه بدون نظام أساسي متكامل، كان عمل علم البيانات غير فعال وغير آمن ويصعب توسيع نطاقه. أدى هذا الإدراك إلى تطوير منصات علوم البيانات.
هذه الأنظمة الأساسية عبارة عن محاور برمجية تتم حولها جميع أعمال علوم البيانات. يخفف النظام الأساسي الجيد من العديد من تحديات تطبيق علم البيانات، ويساعد الشركات على تحويل بياناتها إلى رؤى بشكل أسرع وأكثر كفاءة.
من خلال نظام أساسي مركزي للتعلم الآلي، يمكن لعلماء البيانات العمل في بيئة تعاونية باستخدام أدواتهم المفضلة مفتوحة المصدر، مع مزامنة جميع أعمالهم بواسطة نظام التحكم في الإصدار.
فوائد النظام الأساسي لعلوم البيانات.
تعمل منصة علوم البيانات على تقليل التكرار وتحفيز الابتكار من خلال تمكين الفرق من مشاركة التعليمات البرمجية والنتائج والتقارير. يزيل الاختناقات في تدفق العمل من خلال تبسيط الإدارة ودمج أفضل الممارسات.
بشكل عام، تهدف أفضل منصات علوم البيانات إلى:
- جعل علماء البيانات أكثر إنتاجية من خلال مساعدتهم على تسريع النماذج وتقديمها بشكل أسرع وبأخطاء أقل.
- جعل من السهل على علماء البيانات العمل مع كميات كبيرة وأنواع مختلفة من البيانات.
- تقديم ذكاء اصطناعي موثوق به على مستوى المؤسسات خالٍ من التحيز وقابل للتدقيق وقابل للتكرار.
تم تصميم الأنظمة الأساسية لعلوم البيانات للتعاون من قبل مجموعة من المستخدمين بما في ذلك علماء البيانات الخبراء وعلماء بيانات المواطنين ومهندسي البيانات ومهندسي التعلم الآلي أو المتخصصين. على سبيل المثال، قد يسمح النظام الأساسي لعلوم البيانات لعلماء البيانات بنشر نماذج مثل واجهات برمجة التطبيقات، مما يسهل دمجها في تطبيقات مختلفة.
ما يحتاجه عالم البيانات في النظام الأساسي.
إذا كنت مستعداً لاستكشاف إمكانات الأنظمة الأساسية لعلوم البيانات، فهناك بعض الإمكانات الأساسية التي يجب وضعها في الاعتبار:
- اختر واجهة مستخدم قائمة على المشروع تشجع على التعاون. يجب أن تعمل المنصة على تمكين الأشخاص من العمل معاً على نموذج، من المفهوم إلى التطوير النهائي. يجب أن يمنح كل عضو في الفريق وصول الخدمة الذاتية إلى البيانات والموارد.
- إعطاء الأولوية للتكامل والمرونة. تأكد من أن النظام الأساسي يتضمن دعماً لأحدث الأدوات مفتوحة المصدر وموفري التحكم في الإصدارات الشائعين، مثل GitHub و GitLab و Bitbucket، والتكامل الدقيق مع الموارد الأخرى.
- قم بتضمين إمكانات على مستوى المؤسسات. تأكد من قدرة النظام الأساسي على توسيع نطاق عملك مع نمو فريقك. يجب أن يكون النظام الأساسي متاحاً للغاية، وأن يكون لديه ضوابط وصول قوية، ويدعم عدداً كبيراً من المستخدمين المتزامنين.
- اجعل علم البيانات أكثر خدمة ذاتية. ابحث عن نظام أساسي يزيل العبء عن تكنولوجيا المعلومات والهندسة، ويسهل على علماء البيانات تدوير البيئات على الفور، وتتبع جميع أعمالهم، ونشر النماذج بسهولة في الإنتاج.
- ضمان نشر نموذج أسهل. يعد نشر النموذج وتشغيله أحد أهم خطوات دورة حياة التعلم الآلي، ولكن غالباً ما يتم تجاهلها. تأكد من أن الخدمة التي تختارها تسهل تشغيل النماذج، سواء كانت توفر واجهات برمجة تطبيقات أو تضمن قيام المستخدمين ببناء النماذج بطريقة تسمح بسهولة التكامل.