ما هو علم البيانات؟

من يشرف على عمليات علم البيانات؟

يشرف ثلاثة أنواع من المديرين على مشروعات علم البيانات عادة في معظم المؤسسات، وهم:

مديرو الشركات:  يعمل هؤلاء المديرون مع فريق علم البيانات لتحديد المشكلة وتطوير إستراتيجية للتحليل. وقد يكونون رأس إدارة ما أو تخصص، مثل التسويق أو التمويل أو المبيعات، ولديهم فريق علم بيانات يرفع تقاريره إليهم. ويعملون بشكل وثيق مع مديري تكنولوجيا المعلومات وعلم البيانات لضمان تسليم المشروعات.

مديرو تكنولوجيا المعلومات:  كبار مديري تكنولوجيا المعلومات مسؤولون عن البنية الأساسية والبنية التي ستدعم عمليات علوم البيانات. فهم يراقبون العمليات واستخدام الموارد باستمرار لضمان عمل فرق علم البيانات بكفاءة وأمان. وقد يتحملون أيضًا مسؤولية إنشاء بيئات تكنولوجيا معلومات لفرق علم البيانات وتحديثها.

مديرو علم البيانات:  يشرف هؤلاء المديرون على فريق علوم البيانات وعملهم اليومي. وهم بناة الفريق الذين يمكنهم الموازنة بين تطوير الفريق والتخطيط للمشروع ومراقبته.

لكن الشخص الأهم في هذه العملية هو عالم البيانات.

ما المقصود بعالم البيانات؟

كمجال اختصاص، يُعد علم البيانات علمًا جديدًا. فقد نشأ من مجالات التحليل الإحصائي والتنقيب عن البيانات. مجلة علوم البيانات ظهرت لأول مرة في عام 2002، ونشرها المجلس الدولي للعلوم: لجنة بيانات العلوم والتكنولوجيا. بحلول عام 2008، ظهر مصطلح علماء البيانات، وبدأ هذا المجال في الانطلاق. كان هناك نقص في علماء البيانات منذ ذلك الحين، حتى مع قيام المزيد والمزيد من الكليات والجامعات في البدء بتقديم شهادات علمية لعلم البيانات.

يمكن أن تشمل واجبات عالم البيانات تطوير إستراتيجيات لتحليل البيانات، وإعداد البيانات للتحليل والاستكشاف وتحليل الصور وتصور البيانات، وإنشاء نماذج مع البيانات باستخدام لغات برمجة، مثل Python وR، ونشر النماذج في التطبيقات.

لا يمكن لعالم البيانات أن يعمل منفردًا. وفي الواقع، علوم البيانات الأكثر فعالية هي التي تتم في الفرق. بالإضافة إلى عالم البيانات، قد تضم هذه الفرق محلل أعمال يُحدد المشكلة، ومهندس بيانات يقوم بإعداد البيانات وكيفية الوصول إليها، ومهندس تقنية معلومات يشرف على العمليات والبنية التحتية الأساسية، ومطور تطبيقات ينشر النماذج أو مخرجات التحليل في التطبيقات والمنتجات.

تحديات تنفيذ مشروعات علم البيانات

على الرغم من وعود علم البيانات والاستثمارات الضخمة في فرق علم البيانات، فإن العديد من الشركات لا تدرك القيمة الكاملة لبياناتها. وفي سباقهم لتوظيف المواهب وإنشاء برامج علم البيانات، عانت بعض الشركات من تدفقات عمل الفريق غير الفعالة، بسبب وجود أشخاص مختلفين يستخدمون أدوات وعمليات مختلفة لا تعمل بشكل جيد معًا. بدون إدارة مركزية أكثر انضباطًا، قد لا يرى التنفيذيون عائدًا كاملاً من استثماراتهم.

وتُمثل هذه البيئة الفوضوية الكثير من التحديات.

لا يستطيع علماء البيانات العمل بكفاءة. نظرًا لأنه يجب منح حق الوصول إلى البيانات من قِبل مسؤول تكنولوجيا المعلومات، فغالبًا ما ينتظر علماء البيانات وقتًا طويلاً للحصول على البيانات والموارد التي يحتاجون إلى تحليلها. بمجرد وصولهم، قد يقوم فريق علم البيانات بتحليل البيانات باستخدام أدوات مختلفة - وربما غير متوافقة. على سبيل المثال، قد يطور عالم نموذج باستخدام لغة R، ولكن التطبيق الذي سيُستخدم فيه هذا النموذج مكتوب بلغة مختلفة. وهذا هو السبب في أن الأمر قد يستغرق أسابيع أو ربما شهورًا، لنشر النماذج في التطبيقات المفيدة.

لا يستطيع مطورو التطبيقات الوصول إلى التعلم الآلي القابل للاستخدام. في بعض الأحيان، تكون نماذج التعلم الآلي التي يتلقاها المطورون غير جاهزة للنشر في التطبيقات. ونظرًا لأن نقاط الوصول قد تكون غير مرنة، فلا يمكن نشر النماذج في جميع السيناريوهات وتُترك عملية قابلية التوسع لمطور التطبيق.

يستغرق مسؤولو تكنولوجيا المعلومات الكثير من الوقت في الدعم. بسبب انتشار الأدوات مفتوحة المصدر، يمكن أن يكون لقسم تكنولوجيا المعلومات قائمة متزايدة النمو من الأدوات التي تحتاج إلى الدعم. على سبيل المثال، قد يستخدم عالم البيانات في مجال التسويق أدوات مختلفة عن عالم البيانات في مجال التمويل. كما أن الفرق قد يكون لديها أيضًا مهام سير عمل مختلفة، وهو ما يعني أنه يجب على قسم تكنولوجيا المعلومات إعادة إنشاء البيئات وتحديثها باستمرار.

تتم إزالة مديري الأعمال أيضًا من علم البيانات. لا يتم دائمًا 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. وبدون تكامل أفضل، يجد مديرو الأعمال صعوبة في فهم السبب الذي يستغرقه الانتقال من النموذج الأولي إلى مرحلة الإنتاج، وغالبًا ما يكونون أقل احتمالاً لدعم الاستثمار في مشاريع يرون أنها بطيئة للغاية.

يوفر النظام الأساسي لعلم البيانات إمكانات جديدة

أدرك الكثير من الشركات أنه بدون نظام أساسي متكامل، كان مجهود علم البيانات غير فعّال وغير آمن ويصعب توسيع نطاقه. وأدى هذا الإدراك إلى تطوير أنظمة أساسية لعلم البيانات. هذه الأنظمة الأساسية هي محاور للبرامج تعمل حولها جميع أعمال علم البيانات. يعمل النظام الأساسي الجيد على تقليل الكثير من التحديات التي تواجه تنفيذ علم البيانات، ويساعد الشركات على تحويل بياناتها إلى رؤى بشكل أسرع وأكثر كفاءة.

بفضل وجود نظام أساسي للتعلم الآلي مركزي، يمكن لعلماء البيانات العمل في بيئة تعاونية باستخدام أدواتهم المفضلة مفتوحة المصدر، مع مزامنة جميع أعمالهم من خلال نظام تحكم في الإصدارات.

فوائد النظام الأساسي لعلم البيانات

يقلل النظام الأساسي لعلم البيانات التكرار ويحفِّز الابتكار من خلال تمكين الفرق من مشاركة التعليمات البرمجية والنتائج والتقارير. يزيل الاختناقات في تدفق العمل من خلال تبسيط الإدارة ودمج أفضل الممارسات.

تهدف أفضل الأنظمة الأساسية لعلم البيانات بوجه عام إلى:

• جعل علماء البيانات أكثر إنتاجية من خلال مساعدتهم على تسريع وتيرة النماذج وتقديمها بشكل أسرع وبمعدل خطأ أقل
• تيسير عمل علماء البيانات باستخدام كميات كبيرة من البيانات وأنواع مختلفة منها
• تقديم ذكاء اصطناعي موثوق به وعلى مستوى المؤسسات خالٍ من التحيز وقابل للتدقيق وقابل للتكرار

تم إنشاء الأنظمة الأساسية لعلم البيانات كي يتعاون من خلالها مجموعة من المستخدمين بمن فيهم علماء بيانات الخبراء، وعلماء بيانات المواطنين، ومهندسي البيانات، ومهندسي أو متخصصي التعلم الآلي. على سبيل المثال، قد يسمح النظام الأساسي لعلم البيانات لعلماء البيانات بنشر النماذج كواجهات لبرمجة التطبيقات، مما يجعل من السهل دمجها في تطبيقات مختلفة. ويمكن لعلماء البيانات الوصول إلى الأدوات والبيانات والبنية التحتية دون الحاجة إلى انتظار قسم تكنولوجيا المعلومات.

لقد زادت الحاجة إلى الأنظمة الأساسية لعلوم البيانات في السوق. وفي الواقع، من المتوقع أن ينمو سوق الأنظمة الأساسية بمعدل سنوي مركب بأكثر من 39 بالمائة خلال السنوات القليلة المقبلة، ومن المتوقع أن يصل إلى 385 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2025.

ما يحتاجه عالم بيانات في أي نظام أساسي

إذا كنت مستعدًا لاستكشاف إمكانات الأنظمة الأساسية لعلم البيانات، فإليك بعض الإمكانيات الأساسية التي يجب وضعها في الاعتبار:

اختيار واجهة مستخدم تستند إلى المشروعات تشجع على التعاون. يجب أن يعمل النظام الأساسي على تمكين الناس من العمل معًا على النماذج، بدءًا من التصور حتى مرحلة التطوير النهائية. كما يجب أن يمنح كل عضو في الفريق إمكانية الوصول إلى البيانات والموارد.

منح الأولوية للتكامل والمرونة. تأكد من أن النظام الأساسي يتضمن دعمًا لأحدث الأدوات مفتوحة المصدر، وموفري التحكم في الإصدارات الشائعة مثل GitHub وGitLab وBitbucket؛ والتكامل المحكم مع الموارد الأخرى.

تضمين قدرات على مستوى المؤسسات. تأكد من أن النظام الأساسي قادر على توسيع نطاق عملك مع نمو فريقك. حيث يجب أن يكون النظام الأساسي متاحًا بدرجة كبيرة وأن يكون لديه عناصر تحكم قوية في الوصول ويدعم عددًا كبيرًا من المستخدمين المتزامنين.

جعل علم البيانات كخدمة ذاتية مُحسنة. ابحث عن نظام أساسي يخفف من عبء تكنولوجيا المعلومات والعمليات الهندسية، ويسهل على علماء البيانات تسريع وتيرة دوران البيئات على الفور وتتبع جميع أعمالهم ونشر النماذج بسهولة في مرحلة الإنتاج.

ضمان نشر نماذج أسهل. يعد نشر النماذج وتفعيلها أحد أهم خطوات دورة حياة التعلم الآلي، ولكن غالبًا ما يتم تجاهله. تأكد من أن الخدمة التي تختارها تسهِّل تفعيل النماذج، سواء أكانت توفر واجهات برمجة التطبيقات أو تضمن بناء المستخدمين للنماذج بطريقة تسمح بالتكامل السهل.

عندما يكون النظام الأساسي لعلم البيانات الخطوة الصحيحة

قد تكون مؤسستك جاهزة لنظام أساسي لعلم البيانات، إذا لاحظت ما يلي:

• تظهر علامات الإجهاد على الإنتاجية والتعاون
• لا يمكن مراجعة نماذج التعلم الآلي أو إعادة إنتاجها
• لا تدخل النماذج مرحلة الإنتاج أبدًا

يستطيع أي نظام أساسي لعلم البيانات تقديم قيمة حقيقية لأعمالك. يشمل النظام الأساسي لعلوم البيانات من Oracle مجموعة واسعة من الخدمات التي توفر تجربة شاملة ومتكاملة مصممة لتسريع نشر النموذج وتحسين نتائج علوم البيانات.