تخيل انك تمتلك خريطة كنز، ولكنك لا تعرف كيف تقرأها. هذا هو حال البيانات في عالمنا اليوم، حيث يُعد مجال تحليل البيانات هو بوصلتك والمفتاح الذي سوف يساعدك على فك شفرة هذه الخرائط، وتستطيع بعدها استخراج كنوز المعلومات الثمينة. حيث ان هذه المعلومات هي التي تضيء الطريق امام الشركات والافراد لاتخاذ قرارات مدروسة وبالتالي من خلالها تستطيع فهم الماضي جيداً وبناء مستقبل أفضل والمساهمة في تكوين عالم أكثر ذكاءً.
ومع هذا التطور الرهيب والمتسارع، أصبح من الضروري تطوير مهارات جديدة للتعامل مع هذا العالم الجديد (البيانات)، وفي السطور التالية سنتناول أهم المهارات التي يحتاجها محلل البيانات الناجح والذي سوف يستطيع قراءة المستقبل.
جدول محتوى المقالة
مجال تحليل البيانات
هو عملية تدقيق وفحص للبيانات، الهدف من هذه العملية هو الوصول إلى معلومات مفيدة تساعد الشركات على أخذ قرارات هامة جداً بالنسبة للمنتجات أو الخدمات التي تقدمها. لذلك يقتصر دور محلل البيانات في الشركات على التعامل على البيانات الخاصة بالشركة لسنوات ماضية حتى يتمكن من تجميع أكثر المعلومات أهمية
والتي تساعد الشركات بشكل كبير جداً في أخذ القرارات والتي قد تكون زيادة الإنتاج من منتج معين نظراً لإقبال العملاء عليه على مدار السنوات أو تحسين نقاط الضعف في منتج أخر أو وقف إنتاج منتج بشكل نهائي وغيرها من القرارات، لذلك مجال تحليل البيانات من أهم المجالات حالياً.
المصطلحات الشائعة في مجال تحليل البيانات
يحتوي مجال تحليل البيانات على العديد من المصطلحات الهامة التي يجب على محلل البيانات أن يكون ملم بها. ومن أبرز هذه المصطلحات:
البيانات الضخمة Big Data
يطلق مصطلح البيانات الضخمة على البيانات كبيرة الحجم، على العلم أن هذه البيانات يزداد حجمها مع الوقت لذلك تكون عملية تحليلها أمر معقد جداً. ولكن تحليلها يساعد الشركات على أخذ قرارات صحيحة بشأن المنتجات والخدمات التي توفرها للمستهلكين.
كما تساعد عملية تحليل البيانات على تكوين صورة حقيقية حول نشاط الشركة منذ تأسيسها من خلال مقارتنها بالشركات المنافسة لها. ولا يقتصر تحليل البيانات على الشركات الخدمية وشركات بيع المنتجات. بينما يمكن اللجوء إليه في تحليل الظواهر الطبيعية والمناخية للوصول إلى قرارات حاسمة تقلل من الضرر الذي يمكن وقوعه على البشرية.
ويرجع تضاعف حجم البيانات إلى التطور التكنولوجي الذي حدث في السنوات الأخيرة. حيث كانت الشركات تقوم بتخزين بياناتها في أجهزة الكمبيوتر المكتبية ثم استخدمت أجهزة الحاسوب المحمولة. ومع التطور التكنولوجي ظهرت العديد من الأجهزة التكنولوجية الحديثة التي تتصل بالإنترنت والتي يمكن تخزين البيانات عليها.
وبالتالي كل هذه الاجهزة تولد كمية هائلة من البيانات، وهذه البيانات هي المادة الخام التي يستخدمها ويعمل عليها محللو البيانات.
أمثلة البيانات التي يُطلق عليها مصطلح البيانات الضخمة:
- بيانات تداول الأسهم في البورصة.
- بيانات وكالة ناسا.
- بيانات مواقع السوشيال ميديا.
- بيانات متصفحي المتاجر الإلكترونية.
- بيانات مستخدمى الهواتف الذكية والأجهزة الإلكترونية الحديثة.
أي من هذه البيانات يُنتج منها يومياً ما لا يقل عن واحد تيرا بايت من البيانات، ويمكن أن يصل حجم هذه البيانات إلى 500 تيرا بايت.
علم البيانات Data Science
يعتمد مجال تحليل البيانات على عدة مجالات أخرى تسهل عملية التحليل. حيث يجب على محلل بيانات أن يكون على درجة كبيرة من المعرفة في البرمجة والإحصاء والرياضيات و Machine learning وذلك لكي يتمكن من الحصول على جميع المعلومات التي يحتاجها بشكل منظم ودقيق جدا.
تحويل البيانات إلى صورة مرئية Data Visualization
Data Visualization هي الصورة النهائية التي يتم بها عرض البيانات على متخذي القرار داخل الشركة بعد القيام بعملية تحليلها وتحديد المعلومات الهامة. حيث بعد انتهاء محلل البيانات من تحليل بيانات الشركة والوصول إلى المعلومات المفيدة، فيقوم بعرض هذه المعلومات في صورة أشكال هندسية ورسوم بيانية.
وبالتالي تكون البيانات تحولت إلى صورة مرئية يسهل من خلالها اتخاذ القرارات الصحيحة حول نشاط الشركة. بينما تعد هذه المرحلة من أهم المراحل التي تتم في عملية تحليل البيانات.
اشهر برامج تحويل البيانات الى Data Visualization
- Power BI
- Tableau
- Qlik Sense
- Plotly
دور محلل البيانات Data Analysis
يقوم محلل البيانات بجمع وتحليل وتفسير البيانات الخام عن شركة او مجال مُحدد لتكوين صورة عامة دقيقة للغاية وأيضا وضع السوق لهذه الشركة مقارنةً بالشركات المنافسة لها في نفس المجال. وبالتالي تُساهم في ابتكار رؤية قيمة تُساعد على اتخاذ أفضل القرارات من أجل تحسين الأداء،
وبالتالي نستطيع القول ان محلل البيانات يقوم بتحويل البيانات الخام إلى معلومات ذات أهمية كبرى
ومن أمثلة المؤسسات التي تعتمد على علم تحليل البيانات بشكل كبير جداً لتحديد وضعها في السوق ووضع خطط مستقبلية تساعد في نجاحها:
- البنوك.
- الجامعات الحكومية والجامعات الخاصة.
- الشركات التي تعمل في مجال الأدوية.
- شركات الاتصالات.
- منصات التجارة الإلكترونية.
- أصحاب البراندات التجارية.
- مواقع التواصل الاجتماعي.
الطلب على وظيفة Data Analysis
وظيفة محلل البيانات من الوظائف الأكثر طلباً في الوقت الحالي، حيث لا يوجد شركة لا تحتاج إلى علم تحليل البيانات في تحليل وضعها في السوق وأخذ القرارات الهامة بشأن توسيع نشاطها التجاري.
مما أدى إلى تزايد الطلب على متخصصي تحليل البيانات، وبالتالي تبحث الآن الكثير من الشركات على خبراء لتحويل الكم الهائل والمتوفر من البيانات إلى معلومات قيمة لاتخاذ قرار أفضل
باختصار، محلل البيانات هو مهنة واعدة لمن يحبون التعامل مع البيانات واستخراج القيمة منها.
ويجب الاخذ في الاعتبار ان تعلم مجال تحليل البيانات يتطلب دراسة مكثفة لكل من البرمجة والإحصاء والرياضيات وغيرها من المجالات الأخرى التي سوف نذكرها بالتفصيل. ولذلك يعتبر قلة عدد محللي البيانات حافز قوي جداً للمهتمين بتعلم هذا المجال. حيث سيكون من السهل الحصول على وظيفة محلل البيانات بعد انتهاء الدراسة في مجال تحليل البيانات.
كيف تبدأ في مجال تحليل البيانات
دراسة مجال تحليل البيانات تعتبر شيقة للغاية، وبرغم ذلك تحتاج المزيد من الصبر والاجتهاد ولذلك هناك بعض الخطوات التي يجب على محلل البيانات القيام بها عند البدء في تعلم هذا المجال، والخطوات كما يلي:
- دراسة علم الرياضيات والحصول على شهادة معتمدة فيها، إن امكن ذلك.
- يشمل علم البيانات العديد من مجالات العمل. لذلك يجب تحديد مجال معين مثل الصحة أو الأعمال أو غيره ثم العمل به لاكتساب خبرة.
- البحث في مجال مبادئ تحليل البيانات لمعرفة كل ما هو جديد في هذا المجال وتعلمه بشكل فردي أو من خلال الالتحاق في البرامج الدراسية التي توفرها الأكاديميات التعليمية أونلاين أو أوفلاين. بينما يوجد العديد من المنصات التعليمية التي توفر دبلومات كاملة في مجال تحليل البيانات بشهادات معتمدة مع إتاحة الدراسة أونلاين. ومن أشهر هذه المنصات كورسيرا و يوديمي.
متطلبات العمل في مجال Data Analysis
من المتطلبات الأساسية التي يجب توافرها في وظيفة محلل البيانات دراسة المجالات العلمية الآتية بشكل مكثف وإتقانها جيداً:
- البرمجة: (اتقان لغات برمجة مثل لغة Python، ولغة برمجة R ).
- قواعد البيانات: (أشهرهم SQL Server , MySQL)
- الإحصاء: (هنا المطلوب منك هو فهم المبادئ والاساسيات فقط).
- أدوات تحليل وعرض البيانات: (مثل Excel, Power BI, Tableau)
- أدوات التعلم الآلي: (مثل PyTorch و TensorFlow).
- مهارات التواصل: (القدرة على شرح النتائج واحتراف تقديم العروض التقديمية)
- مهارة التفكيرة وحل المشاكل: وهي القدرة على تحليل البيانات المعقدة.
الخاتمة
وفي الختام نرجو أن نكون وضحنا لكم من خلال السطور الماضية أهمية هذا العلم للمؤسسات وأصحاب الأعمال، كما وضحنا لكم خطوات تعلم هذا المجال وأبرز المتطلبات التي يجب توافرها في محللي البيانات.
