ما الفرق بين عالم البيانات ومحلل البيانات؟

أثناء اطلاعي على عدة أبحاث متعلقة بالبيانات استوقفتني بعض المصطلحات، مثل: عالم البيانات ومحلل البيانات، فتساءلت عن الفرق بينهما. تعمقت في البحث  أكثر لأعرف ما هو الفرق بين عالم البيانات ومحلل البيانات. وفي هذه التدوينة  أشارككم بعض الأفكار التي توصلت إليها حول الفرق بينهما. بينما يستخدم العديد من الأشخاص المصطلحين بالتبادل وكأنهما مرادفان لنفس المعنى، فإن علم البيانات وتحليلات البيانات الضخمة هي مجالات فريدة من نوعها، وهناك عدد من الاختلافات بينهما.

فما هو الفرق بين علم البيانات وتحليل البيانات؟

علم البيانات هو مصطلح أكثر شمولًا حيث يشمل مجموعة المجالات التي تستخدم لتصنيف مجموعات البيانات الكبيرة. بينما تحليل البيانات هو عمل أكثر تركيزًا من هذا ويمكن اعتباره جزءًا من عملية أكبر.

ينتج علم البيانات رؤًى أوسع نطاقًا، تركز على الأسئلة التي يجب طرحها، بينما تؤكد تحليلات البيانات الضخمة على اكتشاف إجابات للأسئلة التي يتم طرحها.

الأهم من ذلك، أن علم البيانات يهتم بطرح الأسئلة أكثر من البحث عن إجابات محددة. يركز المجال على تحديد الاتجاهات المحتملة بناءً على البيانات الموجودة، فضلًا عن تحقيق طرق أفضل لتحليل البيانات ونمذجتها.

وجه المقارنة	علم البيانات	تحليل البيانات
النطاق	ماكرو ويعمل في نطاق بحث دقيق جدًّا	ميكرو  ويعمل في نطاق بحث جزئي
الهدف	لطرح الأسئلة الصحيحة	للعثور على بيانات قابلة للتنفيذ
المجالات الرئيسية	التعلم الآلي، الذكاء الاصطناعي، هندسة محركات البحث، تحليلات الشركات	تحليل قطاع الأعمال والبنوك والصناعات ذات الاحتياجات الفورية للبيانات
استخدام البيانات الضخمة	يستخدم	يستخدم
الوقت	يقوم بتطوير وبناء خوارزميات ونماذج لتحليل البيانات واستخراج معرفة منها تفيد في تفسير الماضي والحاضر، والتنبؤ بالمستقبل.	يركز بشكل أساسي على معالجة وتحليل البيانات واستخراج معرفة منها تفيد الأعمال في تفسير الماضي والوقت الحاضر.

كيف يقوم كل من عالِم البيانات ومحلل البيانات بعمله؟

خلال قراءتي وجدت أن هناك كتابًا بعنوانDoing Data Science  قد يساعدك في الفهم أكثر حول الفرق بينهما فأحدهما يجمع وينظم ويرتب البيانات والآخر يقوم بتحليل واستنتاج دلائل ملموسة  منها، إليكم بعض أهم الفروق بينهما: 

فماذا يفعل عالِم البيانات؟

تتمثل مهمة عالِم البيانات في جوهرها في جمع البيانات وتنظيمها، والحصول على رؤًى قابلة للتنفيذ، ومشاركة تلك الأفكار مع الشركات التي يعملون لصالحها.

يصف كتاب Doing Data Science، عالِم البيانات على أنه شخص “يقضي الكثير من الوقت في عملية جمع البيانات وتنظيمها وإدارتها”.

يمضي الكتاب في شرح أنه بمجرد أن تصبح البيانات منظمة، فإن الجزء الأساسي هو تحليل البيانات الاستكشافية، والذي يجمع بين تصور وتحليل البيانات. ستعثر على الأنماط ونماذج الإنشاء والخوارزميات — بعضها بهدف فهم كيفية استخدام البيانات والآخر يكون بمثابة نماذج أولية يتم إعادة إدخالها.

لذلك، لا يجب أن يعرف عالِم البيانات كيفية جمع البيانات وتنظيمها فحسب، بل يجب عليه أيضًا معرفة كيفية بناء الخوارزميات والعثور على الأنماط ومشاركة نتائج البيانات مع أعضاء الفريق بتنسيق سهل الفهم. فهو أيضًا يحتاج إلى تعلم الكثير حول لغات البرمجة وبناء التطبيقات.

إليكم قائمة قصيرة بأهم المهام والأهداف التي يعمل عليها عالم البيانات:

• التنبؤ بقيم معينة بناءً على بيانات قديمة.
• بناء أنظمة التوصية.
• الكشف عن الأنماط في سجلات البيانات.
• التحليل الاستكشافي للبيانات.
• قياس جودة أداء الخوارزميات وتحسين نتائجها.

بينما يعد الوضع مختلفًا بالنسبة إلى محلل البيانات حيث يعتمد أكثر على الدراسة والاستنتاج.

فماذا يفعل محلل البيانات؟

يقوم محللو البيانات بفحص وتحليل البيانات ليقدموا تقارير وتصورات تشرح ما الذي تخفيه هذه البيانات. يساعد محلل البيانات على فهم الاستفسارات المحددة حول البيانات باستخدام المخططات والعروض التقديمية، لشرح الفرضيات أو القصص البيانية بشكل عام.  

يمكننا أن نعتبر محللي البيانات هم علماء بيانات مبتدئين أو أنهم أشخاص تخطوا الخطوة الأولى في علم البيانات حيث يقوم عالِم البيانات أيضًا بتحليل البيانات، لكنه يقوم بتجميعها وترتيبها أولًا، وهذا ما يفتقر إليه محللو البيانات فهم يعملون على بيانات جاهزة ومرتبة.

إليكم قائمة قصيرة بأهم المهام والأهداف التي يعمل عليها محلل البيانات:

• جمع البيانات ومعالجتها.
• الاستعلام عن البيانات وجمعها من مصادر مختلفة.
• تلخيص البيانات وتوليد التقارير الخاصة بالأعمال.
• الإجابة على جميع الأسئلة المتعلقة بالبيانات المطلوبة.
• تحليل البيانات وتصميم المخططات والعروض البيانية.

في النهاية لا يمكننا أن نعبر عن هذين المجالين بشكل منفصل فما هما إلا وجهان لعملة واحدة، ووظائفهما شديدة الترابط. حيث يضع علم البيانات أسسًا مهمة ويوزع مجموعات البيانات الكبيرة لإنشاء ملاحظات أولية واتجاهات مستقبلية ورؤًى محتملة يمكن أن تكون مهمة. يجب أن نراهما كأجزاء من الكل والذي يعتبر حيويًّا لفهم ليس فقط المعلومات التي لدينا، ولكن كيفية تحليلها ومراجعتها بشكل أفضل، وارتباطهما بالصحافة ينشئ محتوًى عبقريًّا يعتمد في أساسه على طرح الأسئلة وإيجاد الحلول والإجابات القابلة للتنفيذ لفهم المواضيع المعقدة أو التي قد تبدو معقدة.