ما هو علم البيانات وكيف تستخدمه لنمو تجارتك الإلكترونية في 2022؟

هل تعرف ما هو العلم الذي يُطلق عليه “نفط القرن الحادي والعشرين” في العالم؟ نعم، هو علم البيانات Data Science!

فهو علم لا غنى عنه في تطوير الأعمال والتبنؤ بتحقيق أهدافها والمساعدة في اتخاذ القرارات الصائبة في إدارة المشاكل والأزمات أو حتى دعم النمو بشكل عام.

وإن كنت صاحب متجر الكتروني أو رائد أعمال، فلعلك اعتمدت على تخصص علوم البيانات في بناء وتعزيز عملك ودعم نموه واتخاذ القرارات الصحيحة بشأنه.

وإن لم تكن كذلك، فقد فاتتك الكثير من فرص النمو وتطوير عملك وتحقيق نجاح غير مسبوق، وسوف تتأكد من ذلك في نهاية مقالنا!

هنا سوف تتعرف بدقة على مفهوم علم البيانات والذكاء الاصطناعي AI، ولماذا هذا العلم تحديدًا؟ وكيف يعمل؟ وكيف يمكنك تطبيق علم البيانات واستثماره جيدًا في توسيع أعمالك التجارية؟

ما هو علم البيانات Data Science؟ 🔍

عرّفت مجلة «هارفَرد بِزنِس ريفيو» الشهيرة، علم البيانات على أنه العلم الأكثر إثارة وشيوعًا في القرن الحادي والعشرين، وأن وظيفة عالِّم البيانات هي أكثر الوظائف إثارةً وأكثرها طلبًا في القرن نفسه.

ليس هذا وفقط، فقد أكدت الإحصاءات على ارتفاع عدد الوظائف الخاصة بعلماء البيانات بين عامي 2012 و2019 بنسبة تصل إلى 650%.

وهي نسبة ضخمة وكبيرة للغاية، وإن كانت تدل فهي تدل على مدى أهمية هذه الوظيفة في الحاضر وما سوف تحتله من مكانة كبيرة بين الوظائف الأخرى في المستقبل.

ويتسائل كثيرون عن ماهو علم البيانات وما هو شرح الـ data science في العالم الحديث؟

علم تحليل البيانات Data Science هو علم متفرع من علوم الحاسب التي تضم مجموعة كبيرة من العلوم، ويُقصد به العلم الذي يقوم باستخلاص ومعالجة وتحليل البيانات بغرض الإجابة على أسئلة بعينها أو الوصول إلى رؤى جديدة من هذه البيانات أو المساعدة في اتخاذ القرارات الصائبة.

ولهذا نقول على تخصص علوم البيانات أنه علم متعدد أو متنوع التخصصات، إذ نجد أن علماء البيانات عند العمل على حل مشكلة ما أو تكوين رؤى جديدة، يتعاملون مع كميات ضخمة للغاية من البيانات والمعلومات التي يستخلصنها من مصادر مختلفة وبطرق عدّة ومختلفة أيضًا.

إلى جانب هذا، ستلاحظ أن علماء البيانات في أثناء التعامل مع البيانات عبر مراحلها المختلفة بداية من طرح التساؤلات ومرورًا جمع البيانات ومعالجة وتنظيم البيانات وتحليلها وتطوير النماذج ومعاينة البيانات حتى اتخاذ القرارات، يستخدمون الخوارزميّات، والذّكاء الاصطناعي، وتعلّم الآلة وغيرها الكثير من التخصصات الأخرى.

وعندما نتحدث عن اتخاذ القرارات الصائبة، وتحديدًا في عالم ريادة الأعمال الذي يتطلب في أوقات كثيرة اتخاذ قرارات سريعة تضمن استمرارية العمل الحفاظ على مكتسباته، لا يمكن أن ننظر إلى هذه المهمة على أنها سهلة أو أنها قد تكون بنفس السهولة كل مرة.

لذا، بدأت العديد من الشركات ومؤسسات الأعمال في الاعتماد بشكل كبير على تقنيات علم البيانات والذكاء الاصطناعي في تحليل ومعالجة المعلومات والبيانات، من أجل حل مشكلة ما أو اتخاذ قرار صائب من شأنه توسيع حجم الأعمال ونموها.

ومما يدل على ذلك، كونه أصبح أحد العلوم واسعة الانتشار حول العالم، إذ تستخدمه العديد من المجالات والصناعات، منها (الطّبّ، والفلك، والأرصاد الجويّة، والتّسويق، والعلوم الاجتماعيّة، وغيرها من المجالات).

هذا هو ما يعنيه بدقة واختصار تخصص علم البيانات Data Science. الآن، نحتاج أن نتعرف على أهمية هذا العلم، ولماذا هذا العلم بالذات؟!

لماذا علم البيانات؟ وما هي أهمية علم البيانات Data Science؟ 📈

بعد تعريف تخصص علم البيانات في الفقرة السابقة، لا أظن أننا في حاجة إلى التأكيد على أهمية داتا ساينس ودورها المؤثر في كثير من المجالات والصناعات.

لكننا قد نكون في حاجة إلى بيان هذه الأهمية، ولماذا نحتاج إلى هذا العلم في حياتنا، وأيضًا لماذا تحتاج أنت إليه في عملك في التجارة الالكترونية أو ريادة الأعمال عمومًا: ⬇️

• تحليل بيانات عملك المتوفرة بكميات ضخمة واستثمارها في تطوير عملك والمساعدة في نموه.
• توليد غزارة من الرؤي والأفكار المُبتكرة المرتبطة بكل ما يخص عملك أو يؤثر عليه إيجابًا وسلبًا.
• تقييم أداء العمل بشكل عام وبدقة شديدة.
• القدرة على التنبؤ بمستقبل العمل أو أي من المشاريع المرتبطة به.
• الخروج من الأزمات واتخاذ القرارات الصائبة بشأنها.

ولنشرح ذلك بالتفصيل…

نحتاج اليوم وبشدة، خاصة في ظل التحول الرقمي الذي يشهده عالمنا، إلى تخصص علم البيانات Data Science.

هذا لأنه أصبح بمثابة وقود العمل بمختلف أشكاله وأحجامه، خاصة وبعد دخوله في جميع المجالات والصناعات المتواجدة في عالمنا اليوم.

وقد ساعدت وظائف علم البيانات الشركات ومؤسسات الأعمال المختلفة على معالجة وتحليل كميات ضخمة جدًا من البيانات لديها كانت بلا فائدة او قيمة بالنسبة لها.

لكن تحليلها ساعد على الخروج برؤى وأفكار ذات معنى تحمل قيم كبيرة لتلك الشركات أمكن استخدامها في تقييم أدائها أو خلق فرص جديدة لها أو التنبؤ بمستقبلها وغيرها الكثير.

وبهذا يكون قد نجح هذا العلم بالفعل في تحويل البيانات الضخمة المتوفرة لدى الكثير من المؤسسات، سواء بيانات مالية، أو جغرافية، أو بيانات خاصة بعلاقات العملاء والموردين، أو حتى بيانات تشغيلية، وغيرها من أشكال البيانات، من مجرد بيانات عديمة الفائدة وغير متجانسة إلى بيانات متجانسة وذات معنى ملموس.

ليس هذا وفقط، بل ويمكن أيضًا استخدامها بفاعلية في كثير من المهام بالنسبة للشركات.

على سبيل المثال: الاعتماد عليها كمؤشرات لتقييم عمل الشركات، أو استخدامها في التخطيط المستقبلي ووضع خطط قابلة للتنفيذ، وأيضًا الاتجاه نحو آفاق عمل جديدة للمؤسسات وخلق فرص نمو جديدة للشركات في السوق، وغيرها الكثير.

وجدير بالذكر، لا تقتصر تطبيقات علوم البيانات على الصناعات التجارية فقط، بل امتد وكما أكدنا إلى العديد من المجالات والقطاعات الأخرى غير التجارية.

على سبيل المثال قطاع الصحة وقطاع النقل والتنبؤ بالمستقبل وغيرها العديد من التطبيقات الأخرى.

اقرأ أيضًا 👀

📌 شرح جوجل ادسنس | كيفية انشاء حساب جوجل ادسنس AdSense والربح منه

📌 التسويق الالكتروني | سوّق كالمحترفين | الدليل الشامل من الألف إلى الياء

📌 الجيل الخامس 5G التقنية الجديدة وتأثيرها على التجارة الإلكترونية

ما هي آلية عمل علم البيانات؟

يقوم عمل علم تحليل البيانات على 6 مراحل أساسية للوصول للأهداف المرجوه منه، وهي:

1. تحديد الأهداف من البحث
2. جمع البيانات
3. معالجة وتنظيم البيانات
4. تحليل البيانات
5. بناء النماذج والخوارزميات
6. عرض المخرجات

قبل أن تسأل كيف يمكنك استخدام علم البيانات في توسيع أعمالك أو حل مشكلات عملك، لابد وأن تفهم في البداية بشكل عملي آلية عمل هذا العلم.

وكذلك اكتشاف المراحل التي يمر بها علماء البيانات في التعامل مع معلومات وبيانات أي مؤسسة حتى التوصية باتخاذ قرارات معينة.

⚠️ ملاحظة هامة

لا يوجد إجماع على وجود طريقة محددة يمكن من خلالها التعامل مع البيانات باستخدام علوم البيانات بالمفهوم الذي أوضحناه من قبل.

إلا أنه هناك مجموعة أساسية من المراحل التي يمر بها علماء البيانات خلال رحلة البحث عن حلول جديدة أو معالجة مشكلة ما أو توليد أفكار ورؤى لتطوير ودعم نمو الأعمال.

هذه المراحل تُشكل آلية عمل وكذلك وظائف علم البيانات بشكل عملي. وإليك شرح تفصيلي لمراحل عمل علم تحليل البيانات الست: ⬇️

1. تحديد الأهداف من البحث

المرحلة الأولى التي ينطلق منها كافة علماء البيانات، هي إعداد وثيقة العمل الخاصة بكل مشروع على حدى. هذه الوثيقة يكون واضح فيه بدقة هدف المشروع، وتضم مجموعة من المعلومات المتعلقة بالمشروع، مثل:

• نطاق تطبيق البحث
• كيف ستستفيد الشركة أو المؤسسة من هذا البحث
• البيانات والمصادر اللازمة لإجراء هذا البحث
• الإطار الزمنيّ للبحث
• النتائج المطلوب إليها في نهاية هذا البحث

وهي عادة المرحلة التي تبدأ في الغالب بطرح العديد من التساؤلات التي نسعى في النهاية للوصول إلى إجابات واضحة وشفافة حولها بنهاية البحث.

2. جمع البيانات

بعد إعداد وثيقة المشروع في المرحلة الأولى، التي حددنا فيها بوضوح الهدف من البحث البيانات اللازمة والإطار الزمني، يأتي الدور على مرحلة جمع البيانات من مصادرها المختلفة.

إذ يقوم دور عالم البيانات في هذه المرحلة على التأكد من توافر هذه البيانات التي يحتاج إليها بحثه، واستكشاف الطرق التي يمكن عن طريقها الوصول إلى هذه البيانات، وأيضًا الوصول إلى وتحديد مصادرها المختلفة.

هذه البيانات هي تلك التي يحتاج إليها من أجل إيجاد إجابات شافية عن الأسئلة التي طرحها في المرحلة الأولى. وقد تختلف مصادر هذه البيانات ما بين:

• الأنظمة والتطبيقات
• عمليات البحث على الإنترنت
• بيانات المنظمات والشركات
• الأبحاث

💡 معلومة هامة

هناك العديد من المصادر التي يمكن الاعتماد عليها في الوصول إلى البيانات، إلا أن المعيار الوحيد الواجب وضعه في الاعتبار هو الوصول إلى مصدر موثوق يقدم المعلومات بشكل منظم للغاية.

3- معالجة وتنظيم البيانات

بعد الانتهاء من جمع البيانات المطلوبة لإجراء البحث في المرحلة الثانية، لابد بعد ذلك من معالجة وتنظيم هذه البيانات، والتي يمكن أن نُطلق عليها أيضًا مرحلة إعداد البيانات. يتم ذلك عن طريق 3 عمليات أساسية، ألا وهي:

• تطهير البيانات: يعني التخلص من أي بيانات خاطئة أو متناقضة أو غير دقيقة بشكل أو بآخر.
• تكامل البيانات: يُقصد بها الاعتماد على أكثر مصدر في تجميع البيانات بغرض تحسين جودتها والتأكد من المعلومة.
• تحويل البيانات: أي ترجمتها وبلورتها في أشكال وصور مناسبة يمكن التعامل معها وتصلح لاستخدامها في تطوير نماذج البيانات.

💡 معلومة هامة

4- تحليل البيانات

بعد الانتهاء من معالجة البيانات وتنظيمها بشكل دقيق، يمكن الانتقال بسهولة وفاعلية نحو مرحلة تحليل البيانات أو استكشاف البيانات أيضًا. وهي تلك المرحلة التي تستهدف بناء فهم أعمق كثيرًا للبيانات التي وصل إليها البحث، وكذلك التعرف على الروابط التي تربط بين متغيرات البحث.

ويعتمد علماء البيانات في هذا الشأن على الوسائل الآتية:

• الإحصاء الوصفية
• وطرق التمثيل البياني
• وعمل النماذج البسيطة

جدير بالذكر، أن أنواع التحليلات المُعتمدة في هذا الشان كثيرة ومتنوعة، وتتراوح ما بين البسيطة والمعقدة إلى حد بعيد للغاية. إلا أن المعيار الحقيقي هو القدرة على الوصول إلى نتيجة ذات معني لعملك من تحليل هذه البيانات بطريقة أو بأخرى.

5- بناء النماذج والخوارزميات

بعد تحليل البيانات يأتي الدور على تطوير النماذج واستخدام الخوارزميات، من أجل الوصول إلى إجابة للسؤال الذي طرحه البحث في بداية المشروع والمنصوص عليه في وثيقة المشروع.

وهو بالطبع الحل أو الرؤى المبتكرة التي تساعد أصحاب الأعمال في النهاية على اتخاذ القرارات الصائبة بشان مشكلات العمل.

واستخدام نماذج البيانات والخوارزميات يعد أمر ضروري للغاية، خاصة في ظل عدم القدرة على الاعتماد على العقل البشري في الوصول إلى أفضل الحلول للمشكلة، وإذا أمكنه ذلك قد يحتاج إلى الكثير من الوقت بالفعل.

فاستخدام الخوارزميات يغني عن كل هذا، إذ يمكن لخوارزمية واحدة العثور على نماذج يعجز العقل البشري عن إدراكها بالفعل، أو تحليل أعداد ضخمة من السيناريوهات خلال دقائق قليلة.

وهو بدوره ما يساعد في النهاية على اتخاذ أفضل القرارات بأقل مجهود وفي أقل فترة زمنية.

6- عرض المخرجات

عرض المخرجات هي المرحلة الأخيرة التي يصل إليها علماء البيانات خلال رحلة البحث، وهي تلك المرحلة التي يتم فيها بشكل أو بآخر عرض نتائج البحث على صُناع القرار على هيئة مخرجات.

وتأخذ هذه النتائج أو المخرجات أشكال وصور عدة، قد تاتي على هيئة عروض توضيحية، أو تقارير بحثية، أو حتى صورة أوتوماتيكية يمكن من خلالها لأصحاب الأعمال استغلالها بوضوح في عديد من المهام الأخرى الخاصة بالعمل.

اقرأ أيضًا 👈 الدليل الكامل حول مفهوم الـ SaaS أو البرمجيات كخدمة وأهم الشركات العاملة في هذه الصناعة

أمثلة على استخدام علم البيانات في توسيع الأعمال التجارية الرقمية

بعد الشرح المستفيض لمفهوم وآلية عمل علم البيانات data science، لابد وأنك قد كونت فكرة عن كيفية الاستفادة من هذا العلم في توسيع نشاطك التجاري.

إذ أمكن تطبيقه بفاعلية كبيرة في مواجهة كاقة التحديات التي واجهتها الأنشطة التجارية الرقمية.

وفيما يلي أبرز الأمثلة على استخدام علم البيانات في الوصول إلى نتائج إيجابية لكثير من الأعمال:

• تحليل تحويلات العملاء في قمع المبيعات Sales Funnel
• تحليل بيانات سلوك الزوار وتفضيلات الزوار في المتاجر الإلكترونية ومواقع الويب المختلفة.
• استخدامها في التوصل إلى أفضل استراتيجيات تسعير المنتجات
• الكشف عن السلوكيات غير القانونية  والاحتيالية على المواقع
• تحليل مشاعر وسلوكيات المتابعين على منصات التواصل الاجتماعي المختلفة بغرض استخدامها في حملات التسويق المختلفة للعلامات التجارية
• التنبؤ بالزمن الذي سوف يتوقف خلاله الزبون عن دفع اشتراك ما
• التنبؤ بمعدل المبيعات الإجمالي على المتاجر ومواقع البيع عبر الإنترنت
• تصنيف العملاء حسب سلوك الشراء لديهم
• تحسين سلة المشتريات من خلال إضافة المزيد من المنتجات وتشكيل مجموعات من المنتجات

📌 اقرأ أيضًا:

✅ ما هي الـ Sales Funnels وكيفية بنائها لمضاعفة المبيعات اون لاين

✅ استراتيجيات التسعير 2021: أهم 13 استراتيجية شائعة في تسعير المنتجات + أمثلة عملية

ما هي الأدوات اللازمة لعلم البيانات؟

بالطبع، يعتمد علم تحليل البيانات في مختلف عملياته على أدوات تساعد على إنجاز المهام بصورة دقيقة وبسيطة.

وهذا حتى نصل في النهاية إلى المعلومات التي نستند عليها في اتخاذ القرارات الحاسمة داخل الشركات والمؤسسات ومختلف الأنشطة التجارية وحتى الخدمية.

وإذا كان بناء نماذج التعلم الآلي والقيام بعمليات التقييم والنشر والمراقبة لها قد يبدو إلى البعض إنه عمل مُعقد للغاية، فإنه هناك مجموعة من الأدوات التي ظهرت لتتولى مسئولية كل هذه المهام بدقة وشفافية شديدة للغاية.

وأصبح بالفعل علماء البيانات من مختلف دول العالم يستخدمون هذه الأدوات لمساعدتهم على أداء مهامهم وإنجاز أعمالهم في تحليل بيانات المؤسسات التي يعملون معها.

ولعل من أكثر أدوات تحليل البيانات شيوعًا بين علماء البيانات هي دفاتر الملاحظات مفتوحة المصدر.

وهي عبارة عن تطبيقات أو برامج ويب تقوم بكتابة التعليمات البرمجية المختلفة وكذلك تشغيلها وأيضًا تصور البيانات والاطلاع على النتائج، كل هذا في نفس المكان أو البيئة.

ومن أشهر دفاتر الملاحظات المستخدمة في هذا الشأن، هي أدوات Jupyter وRStudio.

وتعد دفاتر الملاحظات هذه مفيدة للغاية في تحليل بيانات الأعمال بشكل عام.

🕵️‍♂️ نصيحة خبراء اكسباند كارت

قد يجد كثيرون أيضًا صعوبة في اختيار أدوات تحليل البيانات المناسبة من بين كل هذه الأدوات التي أصبحت منتشرة بكثرة حول العالم. ولكن، دعنا نساعدك على اختيار الأداة المناسبة لعملك.

كل ما تحتاج إليه بشكل مُبسط للغاية، هو أن تسأل نفسك الأسئلة التالية:

1. ما هو نوع اللغات التي يستخدمها علماء البيانات في منشأتك أو شركتك؟
2. ما هي أنواع أساليب العمل التي يفضلها فريق علم البيانات لديك؟
3. ما نوع مصادر البيانات التي يستخدمونها؟

بعد أن تطرح هذه الأسئلة على نفسك، ومن ثم تُجيب عليها، ستتمكن بسهولة من اختيار أي من أدوات تحليل البيانات ستكون الأفضل والمناسبة لعملك ولفريق علماء البيانات لديك.

✍️ معلومة تهمك

لإتمام مهام عملك في التجارة الإلكترونية بدقة وفاعلية قد تحتاج إلى الاعتماد على مجموعة من الأدوات الذكية التي تُسهل عليك أداء أي من المهام.

وهذه الأدوات من شأنها إحكام المراقبة وتعزيز طرق إدارة عملك بشكل عام والسيطرة على مدخلات ومخرجات العمل بفاعلية كبيرة.

ولأننا اعتدنا في اكسباند كارت دائمًا على تقديم المساعدة لك والنصح باستمرار، نقدم لك مجموعة من أدوات الأعمال الذكية المجانية بالكامل التي تساعدك على إتمام كافة مهام عملك بنجاح.

أدوات مثل حاسبة هامش الربح، وحاسبة القروض، ومنشئ رمز الاستجابة السريعة QR، وأداة تعديل حجم الصور، وأداة صانع اللوجو يمكنها أن تُحدث الفرق في نجاح عملك.

أرقام وحقائق سريعة وهامة عن علم البيانات

والآن، لا يسعنا إلا أن نستعرض بعض من الحقائق والأرقام حول علم البيانات Data Science:

1. ارتفع عدد وظائف علماء البيانات بنسبة 650% بين عامي 2012 و2019 حول العالم.
2. قبل حلول عام 2026 سيتواجد ما يقرب من 11.5 مليون عالم بيانات حول العالم، وذلك وفق إحصائيّات مكتب العمل الأمريكي. (S. Bureau of Labor)
3. يُصنف موقع لينكد-إن (LinkedIn) وظيفة عالم البيانات بين أعلى الوظائف النّاشئة على الموقع. (LinkedIn)
4. تشكل البيانات النصية 91% من البيانات المستخدمة في علم البيانات. (smithhanley)
5. %33 من البيانات عبارة عن صور، و15% فيديو، و 11% صوت. (smithhanley)
6. تعتقد نسبة 47% من المؤسسات أن تحليلات البيانات قد غيرت بشكل جوهري أو كبير كيفية تنافس صناعاتها. (McKinsey & Company)
7. يتم إنفاق ما يقرب من 20% من إجمالي ميزانية التكنولوجيا على تحليلات البيانات من قبل 73% من الشركات. (forbes)
8. اكتسبت ما يقرب من 62% من شركات البيع بالتجزئة ميزة تنافسية من تحليلات البيانات. (Towards Data Science)
9. 15 مليون دولار في السنة هي الخسائر المالية التي تتكبدتها المنظمات بسبب رداءة نوعية البيانات. (gartner)

نتمنى أن نكون قد وفقنا في بيان أهمية علم البيانات ودوره في إحداث طفرة كبيرة في كثير من الصناعات والمجالات المختلفة.

وكذلك في شرح مراحل العمل التي يمر بها علماء البيانات حول العالم في استخدام بينات المؤسسات الضخمة في اتخاذ القرارات.

وفي النهاية…

علم البيانات هو واحدًا من العلوم الحديثة التي أحدثت ضجة كبيرة منذ ظهورها، وأصبح لا غنى عنها في كافة الصناعات والمجالات. وهذا ما أكدته العديد من الإحصاءات والدراسات وكذلك الأرقام.

فهو واحد من العلوم التي فرضت نفسها على عالم ريادة الأعمال، فاتخاذ قرارات الأعمال قد يكون لا قيمة له ما لم يكن  قائم على تحليل البيانات ومن ثم اتخاذ القرار بناء على النتائج.

لذا، إذا كنت تسعى نحو تحقيق النجاح في عملك أيًا كان تجاري أو عمل خدمي، لابد لك من فهم علم تحليل البيانات وما أهميته وكيف يمكن استخدامه في اتخاذ مختلف القرارات داخل منشأتك أو شركتك أو عملك بشكل عام.

خلال هذا المقال على مدونتنا، شرحنا مفهوم علم البيانات Data Science وما يحمله هذا العلم من أهمية تجعله يُوصف بـ”وقود الصناعات” و”نفط القرن الحادي والعشرين”.

بالإضافة إلى شرح آلية عمل علم البيانات والمراحل التي يمر بها العلماء في التعامل مع البيانات، وكيف يمكن استخدامه في توسيع الأعمال التجارية.

شاركونا تعليقاتكم وآرائكم واستفساراتكم عن علم البيانات وكيف استفدتم منه في توسيع وتطوير أعمالكم التجارية؟ 🤔

استثمار البيانات الضخمة في تحسين إدارة المخزون

كيفية بناء نظام قوي لتحليل بيانات العملاء وزيادة الأرباح والمبيعات

ماذا تعرف عن إدارة بيانات المنتج في التجارة الإلكترونية؟!