تحليلات البيانات مجال دائم التطور ، مع تطوير تقنيات وتقنيات جديدة بانتظام. تعد مواكبة هذه التحديثات أمرًا بالغ الأهمية للشركات والأفراد لضمان حصولهم على الأدوات التي يحتاجونها لاتخاذ قرارات مستنيرة. تتعمق مقالة المدونة هذه في أحدث التطورات في تكنولوجيا تحليل البيانات ، وتستكشف الأدوات والتقنيات التي تعمل على تحويل الصناعة. سواء كنت محلل بيانات متمرسًا أو مبتدئًا للتو ، سوف ترغب في الاستفادة من هذه النظرة الشاملة على أحدث التطورات في هذا المجال.
مع استمرار نمو حجم البيانات ، شهد مجال تحليلات البيانات تطورات هائلة في السنوات الأخيرة. ستستكشف هذه المقالة أحدث التطورات في تكنولوجيا تحليل البيانات ، مع التركيز على المجالات الرئيسية مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ومنصات البيانات الضخمة والحوسبة السحابية وتصور البيانات.
تعلم الآلة في تحليلات البيانات
التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تهتم بتطوير الخوارزميات التي تسمح لأجهزة الكمبيوتر بتحسين أدائها بناءً على الخبرة تلقائيًا. أصبح التعلم الآلي شائعًا بشكل متزايد في مجال تحليلات البيانات ، حيث يتم استخدامه للتحليل والتنبؤ بناءً على مجموعات البيانات الكبيرة. هناك نوعان رئيسيان من التعلم الآلي: التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف.
التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف
يتم تدريب خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف على البيانات المصنفة ، حيث تكون النتائج معروفة بالفعل. يمكن استخدام هذه الخوارزميات لتصنيف البيانات إلى فئات مختلفة ، أو إجراء تنبؤات بناءً على الملاحظات السابقة ، أو تحديد الأنماط في البيانات. من ناحية أخرى ، لا تتمتع خوارزميات التعلم غير الخاضعة للإشراف بإمكانية الوصول إلى البيانات المصنفة. تُستخدم هذه الخوارزميات لتحديد الأنماط أو الهياكل في البيانات دون معرفة مسبقة بالنتائج.
معالجة اللغة الطبيعية
NLP (Natural Language Processing) هو فرع من فروع التعلم الآلي الذي يركز على كيفية فهم أجهزة الكمبيوتر للغة البشرية ومعالجتها. تُستخدم خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية في تحليلات البيانات لاستخراج الرؤى من البيانات النصية ، مثل مراجعات العملاء أو منشورات الوسائط الاجتماعية أو المقالات الإخبارية.
رؤية الكمبيوتر
رؤية الكمبيوتر هي مجال علوم الكمبيوتر الذي يعلم أجهزة الكمبيوتر فهم وتفسير الصور ومقاطع الفيديو الرقمية. في تحليلات البيانات ، تُستخدم خوارزميات رؤية الكمبيوتر لاستخراج الرؤى من البيانات المرئية ، مثل صور الأقمار الصناعية أو الصور الطبية أو لقطات كاميرا الأمان.
الذكاء الاصطناعي في تحليلات البيانات
يتضمن الذكاء الاصطناعي إنشاء أنظمة كمبيوتر يمكنها أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا ، مثل التعرف على الكلام والصور واتخاذ القرارات وترجمة اللغات. يتزايد استخدام الذكاء الاصطناعي في مجال تحليلات البيانات لأتمتة المهام وإجراء التنبؤات بناءً على مجموعات البيانات الكبيرة.
التحليلات التنبؤية
تستخدم التحليلات التنبؤية البيانات التاريخية وخوارزميات التعلم الآلي والنماذج الإحصائية لتحديد الأنماط والتنبؤ بالنتائج المستقبلية. أصبحت التحليلات التنبؤية أداة أساسية في تحليلات البيانات ، مما يسمح للمؤسسات باتخاذ قرارات تعتمد على البيانات والبقاء في صدارة المنافسة.
الشبكات العصبية
الشبكات العصبية هي نوع من خوارزمية التعلم الآلي التي تم تصميمها على غرار بنية الدماغ البشري. تُستخدم الشبكات العصبية في تحليلات البيانات لتحليل وإجراء تنبؤات بناءً على مجموعات بيانات كبيرة ، خاصة في مجالات التعرف على الصور والكلام.
تعلم عميق
التعلم العميق هو حقل فرعي من التعلم الآلي يركز على تطوير الخوارزميات التي يمكنها تعلم الميزات تلقائيًا من البيانات. تُستخدم خوارزميات التعلم العميق في تحليلات البيانات لمهام مثل التعرف على الصور والكلام ومعالجة اللغة الطبيعية والتحليلات التنبؤية.
No-code
ظهرت الأنظمة الأساسية الخالية No-code كطريقة لتبسيط عملية تحليل البيانات وتكامل الذكاء الاصطناعي. تسمح الأنظمة الأساسية الخالية No-code للمستخدمين ببناء خطوط ونماذج معقدة لتحليل البيانات دون كتابة أي تعليمات برمجية ، مما يسهل على المستخدمين غير التقنيين الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في تحليل بياناتهم.
بالإضافة إلى تحليلات البيانات ، أ منصة no-code مثل يساعد AppMaster جمع المتطلبات الفنية من العميل لإنشاء نظام أو تطبيق. لا تحتاج إلى استخدام الكثير من البرامج الإضافية. يمكنك بناء نماذج البيانات ومنطق الأعمال باستخدام الكتل البسيطة و سوف AppMaster تلقائيا إنشاء الكود المصدري واختبار التطبيق وكتابة التوثيق له بناءً على الذكاء الاصطناعي.
منصات البيانات الضخمة لتحليل البيانات
تشير البيانات الضخمة إلى مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة التي تنشئها المؤسسات والأفراد. لمعالجة مجموعات البيانات الكبيرة هذه وتحليلها ، هناك حاجة إلى منصات متخصصة.
Hadoop
Hadoop هو إطار عمل برمجي مفتوح المصدر يسمح بالمعالجة الموزعة لمجموعات البيانات الكبيرة عبر أجهزة كمبيوتر متعددة. يستخدم Hadoop في تحليلات البيانات لمعالجة البيانات الضخمة وتخزينها ويعتبر معيارًا لمعالجة البيانات الكبيرة.
Spark
Spark هو إطار عمل معالجة بيانات مفتوح المصدر مصمم للتعامل مع معالجة البيانات وتحليلها على نطاق واسع في الوقت الفعلي. تم تصميم Spark للعمل جنبًا إلى جنب مع يستخدم Hadoop في مهام مثل التعلم الآلي وتحليل البيانات المتدفقة ومعالجة الرسم البياني.
قواعد بيانات NoSQL
قواعد بيانات NoSQL هي نوع من قواعد البيانات التي لا تتبع التقليدية نموذج قاعدة البيانات العلائقية . تم تصميم قواعد بيانات NoSQL للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات غير المهيكلة ، وغالبًا ما تُستخدم في تحليلات البيانات لتخزين ومعالجة البيانات الضخمة.
الحوسبة السحابية لتحليلات البيانات
الحوسبة السحابية هي نموذج لتقديم الخدمات عبر الإنترنت ، مما يسمح للمؤسسات بالوصول إلى الموارد المشتركة عند الطلب ، مثل الخوادم والتخزين والتطبيقات. في مجال تحليلات البيانات ، تُستخدم الحوسبة السحابية لتخزين ومعالجة وتحليل مجموعات البيانات الكبيرة.
تخزين البيانات المستندة إلى السحابة
تخزين البيانات المستند إلى السحابة هو نوع من خدمات التخزين التي يتم توفيرها عبر الإنترنت ، مما يسمح للمؤسسات بتخزين بياناتها في السحابة بدلاً من الخوادم المحلية. غالبًا ما يستخدم هذا النوع من التخزين في تحليلات البيانات لتخزين مجموعات البيانات الكبيرة وإتاحة الوصول إليها من أي مكان.
معالجة البيانات المستندة إلى السحابة
معالجة البيانات المستندة إلى السحابة هي خدمة حوسبة يتم توفيرها عبر الإنترنت ، مما يسمح للمؤسسات بمعالجة بياناتها في السحابة بدلاً من الخوادم المحلية. غالبًا ما يستخدم هذا النوع من المعالجة في تحليلات البيانات لمعالجة مجموعات البيانات الكبيرة واستخراج الرؤى في الوقت الفعلي.
تحليل البيانات المستندة إلى السحابة
تحليل البيانات المستندة إلى السحابة هو نوع من خدمات التحليل التي يتم توفيرها عبر الإنترنت ، مما يسمح للمؤسسات بتحليل بياناتها في السحابة بدلاً من الخوادم المحلية. غالبًا ما يستخدم هذا النوع من التحليل في تحليلات البيانات لاستخراج الرؤى من مجموعات البيانات الكبيرة واتخاذ قرارات تعتمد على البيانات.
تصور البيانات في تحليلات البيانات
تصور البيانات هو عملية تمثيل البيانات بتنسيق رسومي ، مثل المخططات أو الرسوم البيانية أو الخرائط. في تحليلات البيانات ، يتم استخدام تصور البيانات لتوصيل الرؤى والأنماط في البيانات ، مما يسهل على المؤسسات اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات.
لوحات القيادة التفاعلية
تعد لوحات المعلومات التفاعلية نوعًا من أدوات تصور البيانات التي تسمح للمؤسسات باستكشاف بياناتها في الوقت الفعلي. غالبًا ما تُستخدم لوحات المعلومات التفاعلية في تحليلات البيانات لمراقبة المقاييس الرئيسية ، مثل أداء المبيعات أو حركة مرور الموقع أو سلوك العميل.
أدوات ذكاء الأعمال
أدوات ذكاء الأعمال هي نوع من البرامج المستخدمة لاستخراج الرؤى من البيانات ، مثل بيانات المبيعات أو بيانات التسويق أو البيانات المالية. غالبًا ما تُستخدم أدوات ذكاء الأعمال في تحليلات البيانات لدعم اتخاذ القرار وتطوير الاستراتيجية.
نظم المعلومات الجغرافية
نظم المعلومات الجغرافية ( GIS) هي أدوات تصور البيانات التي تعرض البيانات المستندة إلى الموقع على الخرائط من أجل تحليل وفهم أفضل. تدمج تقنية GIS مصادر البيانات المختلفة ، بما في ذلك صور الأقمار الصناعية والمعلومات الجغرافية المكانية ، وتستخدم برامج متخصصة لعرض البيانات وتحليلها. يتم استخدام GIS من قبل الشركات والحكومات والمنظمات لاتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على البيانات المستندة إلى الموقع ومعالجة القضايا الاجتماعية والبيئية والاقتصادية المعقدة. تعالج التكنولوجيا كميات هائلة من البيانات وتكتشف العلاقات والأنماط التي يصعب تحديدها باستخدام طرق تحليل البيانات التقليدية.
في الختام ، أحدثت التطورات في تكنولوجيا تحليل البيانات ثورة في طريقة عمل الشركات واتخاذ القرارات. لقد أتاح الكم المتزايد باستمرار من البيانات المتاحة وتطوير أدوات وتقنيات جديدة فرصًا جديدة للمؤسسات لاكتساب رؤى قيمة من بياناتها. مع استمرار تطور التكنولوجيا ، من الواضح أن مستقبل تحليلات البيانات مشرق ، وأن الشركات التي تتبناها ستكون في وضع جيد للبقاء في صدارة المنافسة وتحقيق أهدافها. سواء كان ذلك لتحسين تجارب العملاء ، أو دفع الابتكار ، أو اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات ، فإن الفوائد المحتملة لتحليلات البيانات لا حصر لها.
التعليمات
ما هي تقنية تحليلات البيانات؟
تقوم تقنية تحليلات البيانات بجمع البيانات وتخزينها ومعالجتها وتحليلها لاكتساب رؤى ودفع عملية صنع القرار. تستخدم هذه التقنية أدوات وتقنيات مختلفة لاستخراج معلومات قيمة من كميات كبيرة من البيانات.
ما هي أنواع مختلفة من تحليلات البيانات؟
تشمل الأنواع المختلفة لتحليلات البيانات ما يلي:
- تحليلات وصفية
- تحليلات التشخيص
- التحليلات التنبؤية
- التحليلات الوصفية
ما هي الأدوات الرئيسية المستخدمة في تقنية تحليلات البيانات؟
تشمل الأدوات الرئيسية المستخدمة في تقنية تحليلات البيانات ما يلي:
- أدوات تصور البيانات
- أدوات التحليل الإحصائي
- أدوات التنقيب عن البيانات
- أدوات تحليلات البيانات الضخمة
- أدوات التعلم الآلي
ما هي المهارات المطلوبة لمهنة في تحليلات البيانات؟
تشمل المهارات المطلوبة للعمل في تحليلات البيانات ما يلي:
- مهارات رياضية وإحصائية قوية
- إجادة لغات البرمجة مثل Python و R و SQL
- معرفة أدوات وتقنيات تحليل البيانات
- تجربة مع أدوات تصور البيانات
- مهارات اتصال جيدة لتقديم الأفكار والنتائج لأصحاب المصلحة
كيف تفيد تقنية تحليلات البيانات المؤسسات؟
تفيد تقنية تحليلات البيانات المؤسسات من خلال:
- توفير رؤى حول سلوك العملاء وتفضيلاتهم
- تحسين الكفاءة التشغيلية
- تقليل التكاليف وزيادة الإيرادات
- اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات
- كشف الاحتيال والتأكد من الامتثال
ما الفرق بين تحليلات البيانات وذكاء الأعمال؟
تحليلات البيانات هي عملية تحليل البيانات لاكتساب رؤى ودعم اتخاذ القرار. ذكاء الأعمال (BI) عبارة عن مجموعة من التقنيات والعمليات والممارسات التي تحول البيانات الأولية إلى معلومات قابلة للتنفيذ تُعلم قرارات الأعمال. يشمل ذكاء الأعمال تحليلات البيانات ولكنه يتضمن عمليات أخرى مثل إعداد التقارير وتخزين البيانات وإدارة الأداء.
