6 اتجاهات تحليلات البيانات التي تؤثر على العالم المهني في عام 2022
نشرت: 2021-01-10تلعب تحليلات البيانات دورًا متزايد الأهمية في الأعمال التجارية وكذلك في الحياة اليومية وتتطور باستمرار. تخلق اتجاهات تحليلات البيانات ضجة هذه الأيام وتغير العالم المهني. إذا كنت بالفعل في هذا الفضاء أو تنتقل إليه ، فاحترس من أن تظل على اطلاع دائم باللعبة!
جدول المحتويات
لنلقِ نظرة على أهم 6 اتجاهات لتحليل البيانات:
1. إنترنت الأشياء (IoT)
يمكن تعريف إنترنت الأشياء (IoT) ببساطة على أنه نظام من أجهزة الحوسبة المترابطة ، والآلات الميكانيكية والرقمية ، والأشياء ، والحيوانات أو الأشخاص. نظام للأشياء يتم تزويده بمعرفات فريدة والقدرة على نقل البيانات عبر الشبكة. كل هذا دون الحاجة إلى تفاعل من إنسان لآخر أو من إنسان إلى كمبيوتر.
لقد شهدنا ارتفاعًا كبيرًا في عدد مستشعرات إنترنت الأشياء من حولنا ، مع توفر المزيد والمزيد من الأجهزة المتصلة على نطاق واسع. أصبحت تقنية إنترنت الأشياء سائدة الآن في الأشياء وعناصر نمط الحياة التي أصبحت لا غنى عنها بالنسبة لنا - سياراتنا ، على سبيل المثال. كما اكتسبت أهمية في صناعات مثل النقل والطاقة والرعاية الصحية.
في كل حالة ، يتم استخدام البيانات من إنترنت الأشياء بدقة متزايدة لجعل الأنظمة أكثر كفاءة. على سبيل المثال ، في صناعة النفط والغاز ، تمكنت المستشعرات من تحسين السلامة وخفض التكاليف ، بينما سمحت في مجال الرعاية الصحية بمراقبة المرضى عن بُعد وتتبع طلبات الأدوية ، من بين وظائف أخرى.
بصرف النظر عن تحسين الكفاءة ، يتم استخدام البيانات المستمدة من إنترنت الأشياء من قبل الشركات للحصول على رؤية أكبر في حياة عملائها. هذا يسمح لهم باستهداف الإعلانات بشكل أكثر فعالية.
يبدو أن هذا السيناريو مهيأ للاستمرار في عام 2020 وما بعده في المستقبل. تقدر سيسكو أنه بحلول عام 2020 سيكون هناك 50 مليار مستشعر لإنترنت الأشياء ، وبحلول عام 2030 تتوقع إنتل أنه سيكون هناك أكثر من 200 مليار. من الواضح أن الوقت قد حان الآن للبدء في الاستفادة من هذه التكنولوجيا والبيانات المستمدة منها ، كما لو أنك لم تفعل ذلك ، فقد تواجه أنت وعملك خطرًا جديًا بأن تصبح قديمًا. يتم الترويج لشركات مثل Amazon و AT&T و Bosch على أنها أكبر عوامل التمكين لثورة إنترنت الأشياء القادمة.
2. الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي
ببساطة ، الذكاء الاصطناعي (AI) هو جزء من علوم الكمبيوتر. هدفها هو تمكين تطوير أجهزة الكمبيوتر القادرة على القيام بالأشياء التي يقوم بها الأشخاص بشكل طبيعي - على وجه الخصوص ، الأشياء المرتبطة بالأشخاص الذين يتصرفون بذكاء. حتى داخل الذكاء الاصطناعي ، هناك تشعبات تعتمد على ما إذا كان "ذكاءً اصطناعيًا قويًا" أو "ذكاءً اصطناعيًا ضعيفًا" ، وما إذا كان "ذكاءً اصطناعيًا ضيقًا" أو "ذكاءً اصطناعيًا عامًا".
يرتبط ارتباطًا وثيقًا بإنترنت الأشياء ، ومن المتوقع أن يكون كل من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من أكبر العوامل المعطلة في التحليلات ، خلال السنوات القليلة المقبلة. يشكل الذكاء الاصطناعي بالفعل جزءًا لا يتجزأ من العديد من مواقع الويب ، وأبرزها Facebook و Amazon و Google ويتم استخدامه بشكل متزايد من قبل شركات الإنترنت ، بعدة طرق ، مع تطور التكنولوجيا. 
نظرًا لأن أجهزة الكمبيوتر أصبحت قادرة على التعلم من البيانات ، فإنها تواصل إحداث ثورة في علم التحليلات وإدارة البيانات أكثر من أي وقت مضى. تتجه الصناعة أكثر فأكثر نحو تحليل البيانات الاستباقي في الوقت الفعلي. يسمح هذا النوع من التحليل للشركات بالبقاء أكثر سيطرة حيث يتم إخطارها على الفور بأي حدث غير متوقع ويمكنها اتخاذ خطوات لحل أي مشاكل أو الاستفادة من الفرص.
يمكن رؤية أحد الاستخدامات المتزايدة للذكاء الاصطناعي في ظهور روبوتات المحادثة المعرفية . ومن الأمثلة على ذلك مربع حوار تفاعلي لخدمة العملاء يظهر عند الوصول إلى نقطة معينة على صفحة ويب. تتعلم روبوتات الدردشة باستخدام البيانات التي تجمعها ويمكنها التواصل في محادثات اللغة الطبيعية. نظرًا لأنها تحسن الكفاءة بشكل كبير ، فقد بدأ استخدامها أكثر فأكثر في الأعمال.
التعلم الآلي هو طريقة لتحليل البيانات ، تستخدم الخوارزميات التي تتعلم من البيانات. يسمح التعلم الآلي لأجهزة الكمبيوتر بالعثور على رؤى خفية دون أن تتم برمجتها بشكل صريح حيث تبحث. سيارات جوجل ذاتية القيادة ، توصيات أمازون ، فليبكارت ونتفليكس ، معرفة ما يقوله العملاء عن عملك على تويتر ، كلها أمثلة على التعلم الآلي في اللعبة.
ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي؟
بكل بساطة: التعلم الآلي هو مجموعة فرعية أو نوع من الذكاء الاصطناعي. في حين أن الذكاء الاصطناعي هو المفهوم الأوسع لكون الآلات قادرة على تنفيذ المهام بطريقة نعتبرها "ذكية" ، فإن التعلم الآلي هو تطبيق للذكاء الاصطناعي يعتمد على فكرة أنه يجب أن نكون قادرين فقط على منح الأجهزة إمكانية الوصول إلى البيانات و دعهم يتعلمون لأنفسهم.
يقع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في صميم اتجاهات تحليلات بيانات الأعمال ويستمران في تغيير مستقبل العمل - حيث تبدأ المزيد والمزيد من المؤسسات في تبني التحليلات والخوارزميات المتقدمة لمساعدتها على البقاء في المنافسة.
3. البرمجيات مفتوحة المصدر
البرمجيات مفتوحة المصدر هي برمجيات ذات شفرة مصدر يمكن لأي شخص فحصها وتعديلها وتحسينها.
مع تزايد عدد الشركات التي تجعل البرامج مفتوحة المصدر جزءًا من نهجها ، يبدو أن هذا النوع من تطوير البرامج سينمو بسرعة. المنظمات التي تبنت المصدر المفتوح بطريقة أو بأخرى تشمل Google و Apple و IBM و Cisco و Microsoft.
على نحو متزايد ، من المرجح أن تبحث الشركات أولاً عن تقنية مفتوحة المصدر عند الشراء. ينظر إلى البرامج الاحتكارية ببطء على أنها طريق مسدود (قد يتوقف المطورون عن العمل على البرنامج). المصدر المفتوح ، من ناحية أخرى ، يوفر إمكانيات أكبر بكثير للابتكار المستمر ، حيث يمكن لعدد غير محدود من الناس المساهمة في عملية التنمية.
بالنسبة للبائعين الذين ليس لديهم عنصر مفتوح المصدر لمنتجهم ، يبدو من المحتمل أن الأمور قد تصبح أكثر صعوبة في عام 2020.
4. نهاية قانون مور
قانون مور - الملاحظة التي مفادها أن عدد الترانزستورات لكل بوصة مربعة من الشريحة يتضاعف كل عامين تقريبًا - كان مؤشرًا دقيقًا لتطور الترانزستور على مدى الخمسين عامًا الماضية. ومع ذلك ، توافق الصناعة على أن هذا المستوى من النمو المتسارع لا يمكن أن يستمر لفترة أطول. حتى أن بعض الدراسات توقعت أن عام 2020 قد يكون العام الذي تبدأ فيه القيود المادية في التأثير على التطورات.
هذا يعني أن الشركات تواجه الحاجة إلى أن تصبح أكثر إبداعًا لأنها تحاول الحفاظ على تكاليف منخفضة للمعالجة والتخزين. يتم حاليا استكشاف العديد من الاحتمالات. وتشمل هذه: تحسينات عامة على تصميم الرقائق. رقائق قابلة لإعادة التشكيل والرقائق المتخصصة التي يتم ضبطها على خوارزميات حيوية معينة.
ليس من المؤكد إلى أي مدى سيكون قانون مور مفيدًا ، ولكن هذا العام سيشهد بالتأكيد عمل الشركات لتطوير بدائل له.
5. البيانات غير المهيكلة
يبدو أن الأهمية المتزايدة للبيانات غير المهيكلة ستستمر في العام الجديد - إذا تم الاستفادة من القيمة. أصبحت البيانات الواردة من رسائل البريد الإلكتروني ووسائل التواصل الاجتماعي وملاحظات مركز الاتصال ونتائج الاستطلاعات المفتوحة ، من بين أمور أخرى ، أكثر أهمية من أي وقت مضى في التحليلات ، لدرجة أنها بدأت في السيطرة على المجال.
تحتاج التحليلات التنبؤية (اتجاه صناعة البيانات الحيوية الأخرى) إلى بيانات منظمة وغير منظمة لإنتاج نتائج دقيقة. يمكن أن تعطي البيانات المنظمة صورة واضحة لما يحدث لمبيعات الشركة ، ولكن البيانات غير المهيكلة ضرورية لفهم سبب حدوث ذلك.
الغالبية العظمى من البيانات الجديدة الآن غير منظمة (ما يقرب من 80٪ في عام 2015) ، وهذا يمكن أن يشكل تحديات. ستحتاج الشركات إلى التركيز على إيجاد طريقة لتخزين البيانات غير المهيكلة التي ستسمح لها بالوصول إليها واستخدامها وتحليلها بسهولة.
كيف تستخدم أوبر تحليلات البيانات لتحديد مواقع التوريد وتجزئة 
6. اتجاهات المواهب في صناعة تحليلات البيانات
أدى نمو صناعة علم البيانات إلى اتجاهات توظيف جديدة في هذا المجال. وتشمل هذه:
- ينتقل عدد متزايد من محترفي تكنولوجيا المعلومات إلى صناعة تحليلات البيانات. مع استمرار تزايد عدد الوظائف الشاغرة المتاحة لمنشورات تحليل البيانات ، سيستفيد المزيد والمزيد من الأشخاص ذوي المهارات القوية في تكنولوجيا المعلومات من الفرص لتطوير مهاراتهم في تحليل البيانات. يبدو أن هذا الاتجاه سيستمر في العام المقبل.
- تتطور أدوار علوم البيانات. نظرًا لتوسيع قدرة مهام التحليلات على أتمتة ، يستمر دور عالم البيانات في التغيير والتطور. ومع ذلك ، يبدو من غير المحتمل أن يختفي هذا الدور تمامًا. قد تتولى الأتمتة مهام إعداد البيانات حيث يقضي علماء البيانات حاليًا 70-80٪ من وقتهم. قد تبدأ هذه التغييرات أو لا تبدأ في عام 2020 ، ولكن من المرجح جدًا أن تكون سمة من سمات السنوات الخمس المقبلة أو أكثر.
مع التطورات الرئيسية التي تحدث بانتظام في صناعة تحليلات البيانات ، من المثير دائمًا التفكير في الاتجاه التالي للصناعة. بينما يبدو من المرجح أن تلعب IoT و AI الأدوار الأكبر في العام المقبل ، ستحتاج المؤسسات أيضًا إلى التفكير في اتجاهات تحليلات البيانات الأخرى التي ذكرناها أعلاه ، حيث ستكون كل هذه الأمور ضرورية لتعزيز النجاح الفردي والجماعي في هذا المجال .
تعلم دورات علوم البيانات من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.
كيف يختلف الذكاء الاصطناعي عن التعلم الآلي؟
الذكاء الاصطناعي هو العلم الذي تكتسب به الآلات ذكاء الإنسان وتكون قادرة على التصرف بمفردها. حتى أن بعض الحالات أظهرت أن روبوتات الذكاء الاصطناعي ابتكرت لغتها الخاصة التي لا يستطيع البشر فهمها. الذكاء الاصطناعي هو عملية طويلة ومعقدة تتضمن عمليات التعلم ، وعمليات التفكير ، وعمليات التصحيح الذاتي. التعلم الآلي من ناحية أخرى هو تقنية تسمح للآلات بعمل تنبؤات مستقبلية من تلقاء نفسها ، بناءً على البيانات التي قدمناها لهم. تُشتق الخوارزمية التي تعمل عليها الآلة من بيانات الأحداث السابقة لحدث معين ويتعين على الجهاز أن يتنبأ بما سيحدث في المستقبل القريب.
هل تستحق المساهمة في مشاريع مفتوحة المصدر كل هذا العناء؟
المشاريع مفتوحة المصدر هي تلك المشاريع التي يكون كودها المصدر مفتوحًا للجميع ويمكن لأي شخص الوصول إليه لإجراء تعديلات عليه. تعد المساهمة في المشاريع مفتوحة المصدر مفيدة للغاية لأنها لا تزيد من شحذ مهاراتك فحسب ، بل تمنحك أيضًا بعض المشاريع الكبيرة لوضعها في سيرتك الذاتية. نظرًا لأن العديد من الشركات الكبرى تتحول إلى برامج مفتوحة المصدر ، فسيكون من المربح لك أن تبدأ في المساهمة مبكرًا. تبنت بعض الأسماء الكبيرة مثل Microsoft و Google و IBM و Cisco المصدر المفتوح بطريقة أو بأخرى.
ما هي اتجاهات المواهب في صناعة تحليلات البيانات؟
مع نمو علم البيانات تدريجيًا ، هناك نمو كبير في بعض المجالات أيضًا. هذه المجالات هي: مع النمو الكبير في صناعة علوم البيانات وتحليل البيانات ، يتم إنشاء المزيد والمزيد من الوظائف الشاغرة لمهندسي البيانات مما يؤدي بدوره إلى زيادة الطلب على المزيد من متخصصي تكنولوجيا المعلومات. مع تقدم التكنولوجيا ، يتطور دور علماء البيانات تدريجياً. أصبحت مهام التحليلات تلقائية ، الأمر الذي وضع علماء البيانات في المقدمة. قد تتولى الأتمتة مهام إعداد البيانات حيث يقضي علماء البيانات حاليًا 70-80٪ من وقتهم.