الفرق بين تحليل البيانات و علم البيانات

يعمل محللو البيانات Data Analysis مع مجموعات البيانات الكبيرة لتحديد الاتجاهات وتطوير المخططات وإنشاء عروض تقديمية مرئية لمساعدة الشركات على اتخاذ قرارات أكثر استراتيجية.

أما علماء البيانات Data Scientist يقوموا بتصميم وبناء عمليات جديدة لنمذجة البيانات وإنتاجها باستخدام النماذج الأولية والخوارزميات والنماذج التنبؤية والتحليل المخصص.

العمل في تحليلات البيانات Data Analysis يمكن أن تختلف مسؤولية محللي البيانات عبر الصناعات والشركات، ولكن بشكل أساسي، يستخدم محللو البيانات البيانات لاستخلاص رؤى مفيدة وحل المشكلات يقومون بتحليل مجموعات محددة جيدًا من البيانات باستخدام مجموعة من الأدوات المختلفة لتلبية احتياجات العمل الملموسةعلى سبيل المثال: لماذا انخفضت المبيعات في ربع معين؟ ولماذا كانت حملة التسويق أفضل حالًا في مناطق معينة؟ وكيف يؤثر الاستنزاف الداخلي على الإيرادات؟ وما إلى ذلك .

فمحللو البيانات لديهم مجموعة من المجالات والعناوين بما في ذلك (على سبيل المثال لا الحصر) محلل قواعد البيانات، ومحلل الأعمال، ومحلل أبحاث السوق، ومحلل المبيعات، والمحلل المالي، ومحلل التسويق، ومحلل الإعلانات، ومحلل نجاح العملاء، ومحلل العمليات، ومحلل التسعير، محلل إستراتيجي دولي يتمتع أفضل محللي البيانات بالخبرة الفنية والقدرة على توصيل النتائج الكمية إلى الزملاء أو العملاء غير التقنيين.

أيضًا يمكن أن يكون لمحللي البيانات خلفية في الرياضيات والإحصاء، أو يمكنهم استكمال خلفية غير كميّة من خلال تعلم الأدوات اللازمة لاتخاذ القرارات بالأرقام، يختار بعض محللي البيانات السعي للحصول على درجة علمية متقدمة، مثل درجة الماجستير في التحليلات.

و غالبًا ما يكون محللو البيانات مسؤولين عن تصميم وصيانة وحفظ أنظمة البيانات والتعامل معها، واستخدام الأدوات الإحصائية لتفسير مجموعات البيانات، وإعداد التقارير التي تنقل الاتجاهات والأنماط والتنبؤات بشكل فعال بناءً على النتائج ذات الصلة .

من ناحية أخرى، يقدر علماء البيانات المجهول بطرح الأسئلة وكتابة الخوارزميات وبناء النماذج الإحصائية الاختلاف الرئيسي بين محلل البيانات وعالم البيانات هو التعامل بشكل أكبر من ناحية البرمجة والأكواد الكبيرة والمشاريع الأكبر حجما، كما يمكن لعلماء البيانات ترتيب مجموعات غير محددة من البيانات باستخدام أدوات متعددة في نفس الوقت، وبناء أنظمة وأطر التشغيل الآلي الخاصة بهم.

يصف درو كونواي -خبير علوم البيانات ومؤسس Alluvium، عالم البيانات بأنه شخص لديه معرفة رياضية وإحصائية ومهارات وخبرة موضوعية على هذا النحو- يحمل العديد من علماء البيانات درجات علمية مثل درجة الماجستير في علم البيانات، وتشمل هذه المهارات التعلم الآلي Machine Learning، وتطوير البرمجيات، و Hadoop، و Java، واستخراج البيانات / قواعد البيانات، وتحليل البيانات، و Python، والبرمجة الموجهة للكائنات OOP .

عادةً ما يتم تكليف علماء البيانات بتصميم عمليات نمذجة البيانات، فضلاً عن إنشاء خوارزميات ونماذج تنبؤية لاستخراج المعلومات التي تحتاجها المنظمة لحل المشكلات المعقدة.

فللاختيار بين وظيفة تحليل البيانات وعلم البيانات بمجرد أن يكون لديك فهم قوي للاختلافات بين تحليل البيانات وعلم البيانات - ويمكنك تحديد ما تستلزمه كل وظيفة - ولتحديد مسارك في تخصصات البيانات بشكل أفضل مع أهدافك الشخصية والمهنية، يجب أن تضع في اعتبارك ثلاثة عوامل رئيسية.

1. النظر في ميولك الشخصي في حين أن محللي البيانات Data Analyst وعلماء البيانات Data Scientist متشابهون في نواح كثيرة، فإن اختلافاتهم متجذرة في خلفياتهم المهنية والتعليمية، كما يقول مارتن شيدلبور، أستاذ التدريس المشارك ومدير المعلومات وعلوم البيانات وبرامج تحليل البيانات، حيث يقوم محللو البيانات بفحص مجموعات البيانات الكبيرة لتحديد الاتجاهات وتطوير المخططات وإنشاء عروض تقديمية مرئية لمساعدة الشركات على اتخاذ قرارات أكثر استراتيجية، لمواءمة تعليمهم مع هذه المهام، ما يسعى المحللون عادةً للحصول على درجة جامعية في تخصص العلوم أو التكنولوجيا أو الهندسة أو الرياضيات (STEM)، وأحيانًا حتى الحصول على درجة متقدمة في التحليلات أو في مجال ذي صلة، كما يبحثون عن خبرة في الرياضيات والعلوم والبرمجة وقواعد البيانات والنمذجة والتحليلات التنبؤية.

بينما علماء البيانات Data Scientist بشكل أكبر على تصميم وبناء عمليات جديدة لنمذجة البيانات وإنتاجها نظرًا لأنهم يستخدمون مجموعة متنوعة من التقنيات مثل التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي للتنقيب عبر البيانات، فإن الحصول على درجة متقدمة مثل درجة الماجستير في علوم البيانات أمر ضروري للتقدم المهني، وفقًا لشيكولباور. "علماء البيانات أكثر تقنية ورياضية " من محللي البيانات "، كما يقول، موضحًا أن هذا يتطلب منهم أن يكون لديهم "خلفية أكثر في علوم الكمبيوتر" أيضًا.

فـعند التفكير في المسار الوظيفي المناسب لك، من المهم مراجعة هذه المتطلبات التعليمية إذا كنت قد اتخذت بالفعل قرارًا بالاستثمار في حياتك المهنية بدرجة متقدمة، فمن المحتمل أن يكون لديك الخلفية التعليمية والتجريبية لمتابعة أي من المسارين.

1. النظر في اهتماماتك. هل أنت متحمس للأرقام والإحصاءات، أم أن شغفك يمتد إلى علوم الكمبيوتر والأعمال؟ يحب محللو البيانات Data Analysist الأرقام والإحصاءات والبرمجة بصفتهم حراس بوابات بيانات مؤسستهم، فهم يعملون بشكل حصري تقريبًا في قواعد البيانات للكشف عن نقاط البيانات، يقول " شيدلبور" إن محللي البيانات يجب أن يكون لديهم أيضًا فهم شامل للصناعة التي يعملون فيها إذا كان هذا يبدو مثلك فقد يكون دور تحليل البيانات هو أفضل مهني مناسب لاهتماماتك يُطلب من علماء البيانات أن يكون لديهم مزيج من الرياضيات والإحصاءات وعلوم الكمبيوتر، الإضافة إلى الاهتمام بمجال الأعمال والمعرفة به إذا كان هذا الوصف يتماشى بشكل أفضل مع خلفيتك وخبرتك، فربما يكون الدور كعالم بيانات هو الاختيار المناسب لك في كلتا الحالتين، سيساعدك فهم المهنة التي تتوافق مع اهتماماتك الشخصية في تكوين فكرة أفضل عن نوع العمل الذي ستستمتع به.

1. النظر في راتبك والمسار الوظيفي المطلوب،وفقًا لدليل الرواتب لعام 2020 الخاص بـ Robert Half Technology (RHT) نظرًا لأن هؤلاء المحترفين يعملون بشكل أساسي في قواعد البيانات، فإنهم قادرون على زيادة رواتبهم من خلال تعلم مهارات برمجة إضافية، مثل R و Python وفقًا لـ PayScale. 

فأيهم أصح بالنسبة لك؟

محللو البيانات وعلماء البيانات لديهم ألقاب وظيفية متشابهة بشكل مخادع نظرًا للاختلافات العديدة في مسؤوليات الأدوار والمتطلبات التعليمية والمسار الوظيفي بغض النظر عن الطريقة التي تنظر بها إلى ذلك، وايضاُ فإن الأفراد المؤهلين لشغل وظائف تركز على البيانات مرغوب فيهم بشدة في سوق العمل اليوم، وذلك بفضل حاجة الشركات القوية إلى فهم بياناتهم والاستفادة منها.