البرنامج التعليمي القادم على الويب

انضم إلينا في ندوة مجانية عبر الإنترنت حول المعالجة الآلية لملفات EDI الخاصة بالرعاية الصحية باستخدام Astera

27 يونيو 2024 - الساعة 11 صباحًا بتوقيت المحيط الهادئ / 1 ظهرًا بالتوقيت المركزي / 2 ظهرًا بالتوقيت الشرقي

مدونات

الصفحة الرئيسية / مدونات / علم البيانات مقابل تحليلات البيانات: الاختلافات الرئيسية

جدول المحتويات
الآلي, لا كود مكدس البيانات

تعلم كيف Astera يمكن لـ Data Stack تبسيط وتبسيط إدارة بيانات مؤسستك.

علوم البيانات مقابل تحليلات البيانات: الاختلافات الرئيسية

31 مايو، 2024

علوم البيانات مقابل تحليلات البيانات

تستخدم المنظمات البيانات بشكل متزايد للحصول على ميزة تنافسية. وقد ظهر مجالان رئيسيان في طليعة هذا النهج: علم البيانات وتحليلات البيانات.

بينما يساعدك كلا الحقلين على استخلاص الرؤى من البيانات، تركز تحليلات البيانات بشكل أكبر على تحليل البيانات التاريخية لتوجيه القرارات في الوقت الحاضر. في المقابل، يمكّنك علم البيانات من إنشاء خوارزميات تعتمد على البيانات للتنبؤ بالنتائج المستقبلية.

تختلف هذه التخصصات بشكل كبير في منهجياتها وأدواتها ونتائجها. يعد فهم هذه الاختلافات أمرًا حيويًا ليس فقط لمحترفي البيانات ولكن لأي شخص يعمل مع البيانات.

ما هو علم البيانات؟

علم البيانات هو دراسة البيانات التي تجمع بين التحليلات والرياضيات والإحصاء لاستخلاص رؤى مفيدة وتوجيه قرارات العمل. كونه مجالًا متعدد التخصصات، فهو يتضمن التعاون بين العديد من أصحاب المصلحة:

  • خبراء المجال
  • مهندسو البيانات لإدارة البنية التحتية للبيانات
  • متخصصون في التعلم الآلي (ML) لتطوير النماذج التنبؤية

الهدف هو تقديم رؤى ليست وصفية فقط (تشرح ما حدث) ولكنها أيضًا تنبؤية (التنبؤ بما قد يحدث) وتوجيهية (التوصية بالإجراءات التي يجب اتخاذها) بطبيعتها.

يغطي علم البيانات دورة حياة البيانات الكاملة: بدءًا من التجميع والتنظيف وحتى التحليل والتصور. يستخدم علماء البيانات أدوات وأساليب مختلفة، مثل التعلم الآلي، والنمذجة التنبؤية، والتعلم العميق، للكشف عن الأنماط المخفية وإجراء تنبؤات بناءً على البيانات. فيما يلي المكونات الحاسمة لعلم البيانات:

  • جمع البيانات: تجميع البيانات من مصادر متنوعة مثل قواعد البيانات، واجهات برمجة التطبيقات، وتقطيع الويب.
  • تنظيف البيانات والمعالجة المسبقة: ضمان جودة البيانات من خلال إدارة القيم المفقودة، والقضاء على التكرارات، وتطبيع البيانات، وإعدادها للتحليل.
  • تحليل البيانات الاستكشافية (EDA): الاستفادة من التقنيات الإحصائية وأدوات التصور لفهم توزيعات البيانات والعلاقات.
  • بناء نموذج: إنشاء نماذج التعلم الآلي وتدريبها للتنبؤ بالنتائج وتصنيف البيانات.
  • التقييم والتحسين: تقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس الدقة والدقة والاستدعاء وصقل النماذج لتحسين الدقة.
  • قابل للفتح: تنفيذ النماذج في بيئات الإنتاج لإجراء تنبؤات في الوقت الفعلي وأتمتة عملية اتخاذ القرار.

ما هي تحليلات البيانات؟

بينما تحليلات البيانات هو جزء من علم البيانات، فهو يفحص البيانات التاريخية للكشف عن الاتجاهات والأنماط والرؤى. يساعدك بشكل منهجي على الاستفادة من التقنيات الإحصائية والكمية لتحقيق ذلك معالجة البيانات واتخاذ قرارات مستنيرة.

4 أنواع من تحليلات البيانات

الهدف الأساسي لتحليلات البيانات هو تحليل البيانات التاريخية للإجابة على أسئلة عمل محددة وتحديد الأنماط والاتجاهات والرؤى ومساعدة الشركات على اتخاذ قرارات مستنيرة.

على سبيل المثال، يمكن أن يكون هدف التحليلات هو فهم العوامل التي تؤثر على تراجع العملاء أو تحسين الحملات التسويقية لتحقيق معدلات تحويل أعلى.

يستخدم المحللون تحليلات البيانات لإنشاء تقارير ولوحات معلومات مفصلة تساعد الشركات على مراقبة مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) واتخاذ قرارات تعتمد على البيانات. عادةً ما تكون تحليلات البيانات أكثر وضوحًا وأقل تعقيدًا من علم البيانات، لأنها لا تتضمن خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة أو بناء النماذج.

علوم البيانات مقابل تحليلات البيانات: الاختلافات الرئيسية

يتضمن كل من علم البيانات والتحليلات العمل مع البيانات ويمكن استخدامها للتنبؤ بالنتائج المستقبلية. ومع ذلك، فإن الاختلاف الحاسم يكمن في نطاق وعمق نهجهم.

تحليلات البيانات بشكل عام أكثر تركيزًا ويميل إلى الإجابة على أسئلة محددة بناءً على البيانات السابقة. يتعلق الأمر بتحليل مجموعات البيانات لتوفير رؤى قابلة للتنفيذ لمساعدة الشركات على اتخاذ قرارات مستنيرة. في حين أنه يمكن أن يتضمن تحليلات تنبؤية للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية، فإن هدفه الأساسي هو فهم ما حدث ولماذا.

من ناحية أخرى، العلوم البيانات هو مجال أوسع يتضمن تحليلات البيانات وتقنيات أخرى مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم العميق. غالبًا ما يعمل علماء البيانات على حل مشكلات أكثر تعقيدًا ويستخدمون خوارزميات ونماذج متقدمة للتنبؤ بالأحداث المستقبلية وأتمتة عملية اتخاذ القرار، مما يؤدي إلى منتجات وميزات جديدة تعتمد على البيانات.

بمعنى آخر، في حين أن تحليلات البيانات يمكن أن توفر رؤى وقرارات مستنيرة، فإن علم البيانات يستخدم البيانات لتصنيع أنظمة يمكنها فهم البيانات و اتخاذ القرارات أو التنبؤات. إنه مثل الفرق بين فهم البيانات وإنشاء طرق جديدة للتفاعل معها. كلاهما ذو قيمة ولكنهما يخدمان أغراضًا مختلفة ويتطلبان مجموعات مهارات مختلفة.

  العلوم البيانات تحليلات البيانات
النطاق والأهداف واسعة واستكشافية. ويسعى إلى اكتشاف رؤى جديدة وبناء نماذج تنبؤية للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية. ضيقة ومحددة. ويركز على الإجابة على الأسئلة المحددة مسبقًا وتحليل البيانات التاريخية لإرشاد عملية صنع القرار.
المنهجيات يستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي المتقدمة والنماذج الإحصائية لتحليل البيانات المنظمة وغير المنظمة. يستخدم الأساليب الإحصائية وتقنيات تصور البيانات، ويعمل بشكل أساسي مع البيانات المنظمة.
نتائج تنتج نماذج وخوارزميات تنبؤية يمكنها أتمتة عمليات صنع القرار والكشف عن الأنماط المخفية. يُنشئ تقارير ولوحات معلومات تلخص الأداء السابق وتوفر رؤى قابلة للتنفيذ لاستراتيجيات العمل.

 

علوم البيانات مقابل تحليلات البيانات: الاختلافات في العملية

تختلف أيضًا العمليات المرتبطة بعلم البيانات والتحليلات، مما يعكس أهدافها ومنهجياتها المتميزة.

علم البيانات مقابل تحليلات البيانات: مقارنة

عملية علم البيانات

  1. أهداف العمل: هذا هو المكان الذي تبدأ. It من شأنه أن يساعد إذا لصحتك! استوعبت ما يريد العميل تحقيقه تماما. يمكنك تحديد أهداف العمل وتقييم الموقف وتحديد أهداف علم البيانات والتخطيط للمشروع. الأمر كله يتعلق بوضع أساس متين لمشروعك.
  2. جمع البيانات وتكاملها: في هذه الخطوة، يجب عليك جمع مجموعات كبيرة من البيانات من مناطق مختلفة، مثل المصادر غير المنظمة وقواعد البيانات وواجهات برمجة التطبيقات وتجميع الويب. بمجرد جمع البيانات، فإنها تخضع للتكامل. تكامل البيانات يجمع البيانات من العديد من المصادر في ملف رؤية موحدة. انها مشتركة تحويل البياناتوالتنظيف والتحميل لتحويل البيانات الأولية إلى حالة مناسبة. البيانات المتكاملة ثم يتم تخزينها في مستودع البيانات أو بحيرة البيانات. أنظمة التخزين هذه هي أهمية في تحليل البيانات و البيانات العلوم، وتوفير البنية التحتية اللازمة لتخزين ومعالجة كميات كبيرة من البيانات.
  3. تنظيف البيانات وإعدادها: تنظيف البيانات والتحضير ينطوي على المعالجة المسبقة للبيانات لجعلها صالحة للتحليل. ويشمل التعامل مع القيم المفقودة، والتي يمكن تملأ باستخدام طرق احتساب مختلفة، والتعامل مع القيم المتطرفة، التي يمكن أن تؤدي إلى تحريف النتائج. البيانات يتحول أيضا إلى تنسيق مناسب للتحليل، مثل تطبيع البيانات الرقمية أو تشفير البيانات الفئوية.
  4. تحليل البيانات الاستكشافية (EDA): تدور أحداث EDA حول الكشف عن الأفكار الأولية. يتضمن تصور البيانات باستخدام المخططات والمخططات لتحديد الأنماط والاتجاهات والعلاقات بين المتغيرات. احصائيات ملخصة يتم حسابها أيضا لتقديم وصف كمي للبيانات.
  5. بناء نموذج: تستخدم هذه الخطوة خوارزميات التعلم الآلي لإنشاء نماذج تنبؤية. يعتمد اختيار الخوارزمية على طبيعة البيانات والمشكلة المطروحة. تقوم فرق البيانات بتقسيم هذه البيانات إلى مجموعتين: مجموعات التدريب والاختبار. يقومون بتدريب النموذج على مجموعة التدريب.
  6. تقييم النموذج: بعد بناء النموذج، تقوم الفرق بتقييم أدائه باستخدام مقاييس مثل الدقة والإحكام والتذكر. توفر هذه المقاييس نظرة ثاقبة لمدى جودة النموذج يؤدي في التنبؤ بشكل صحيح النتائج.
  7. نشر: وأخيرًا، أنت جاهز لمشاركة نتائجك. بمجرد تقييم النموذج وضبطه، فإنه يتم تنفيذه في بيئة العالم الحقيقي لاتخاذ القرار الآلي. يجب عليك التخطيط للنشر ومراقبة النموذج وصيانته وإعداد التقرير النهائي ومراجعة المشروع.
  8. المراقبة والصيانة: تقوم الفرق بتتبع أداء النموذج بشكل مستمر بعد النشر للتأكد من بقائه فعالاً مع مرور الوقت. إذا انخفض أداء النموذج، فقد يحتاجون إلى تعديله أو إعادة تدريبه باستخدام بيانات جديدة. هذه الخطوة أمر حيوي في ضمان ويظل النموذج ملائمًا مع ظهور بيانات جديدة.

عملية تحليل البيانات

  1. تحديد الأهداف: الخطوة الأولى في أي مشروع تحليلي هي وضع أهداف واضحة وقابلة للقياس مع أصحاب المصلحة. يجب أن تتماشى هذه الأهداف مع أهداف العمل الشاملة و ينبغي أن تكون محددة، وقابلة للقياس، وقابلة للتحقيق، وذات صلة، و مقيدة زمنيا. يمكن أن يكون أصحاب المصلحة أي شخص بدءًا من المديرين التنفيذيين والمديرين وحتى المستخدمين النهائيين الذين لديهم مصلحة خاصة في نتائج مشروع التحليلات.
  2. جمع البيانات ودمجها: في هذه الخطوة، يجب عليك جمع البيانات من مصادر مختلفة مثل قواعد البيانات ومستودعات البيانات وبحيرات البيانات والخدمات عبر الإنترنت ونماذج المستخدم. تلعب مستودعات البيانات وبحيرات البيانات دوراً مفتاح الدور هنا. فهي تخزن كميات كبيرة من البيانات المنظمة وغير المنظمة، على التوالي، وتوفر مستودعًا مركزيًا للبيانات التي تم تنظيفها وتكاملها وجاهزة للتحليل.
  3. تنظيف البيانات: يتيح لك تنظيف البيانات ضمان جودة البيانات من خلال تصحيح الأخطاء والتعامل مع القيم المفقودة وتوحيد التنسيقات. أدوات مثل SQL للبيانات المنظمة و Hadoop أو يمكن استخدام Spark للبيانات الضخمة في هذه العملية. الأمر كله يتعلق بضمان موثوقية البيانات وجاهزيتها للتحليل.
  4. تحليل البيانات: الآن، حان الوقت لاستكشاف البيانات واكتشاف الأنماط والاتجاهات. باستخدام التقنيات الإحصائية وخوارزميات التعلم الآلي، نهدف إلى فهم البيانات والتنبؤ بالنتائج المستقبلية. غالبًا ما تتطلب هذه المرحلة أدوات مثل R وPython ومكتبات مثل Pandas وNumPy وScikit-learn.
  5. عرض مرئي للمعلومات: هذا هو المكان الذي تقوم فيه بإنشاء تمثيلات مرئية للبيانات للمساعدة في فهم الأنماط والاتجاهات. أدوات مثل Tableau أو PowerBI أو مكتبات مثل Matplotlib وSeaborn في Python, مساعدة في خلق ستارفيل تصورات.
  6. الإبلاغ عن البيانات: أخيرًا، يجب عليك تلخيص النتائج التي توصلت إليها في التقارير ولوحات المعلومات، مما يضمن سهولة فهمها والإجابة على أسئلة العمل التي بدأت العملية. تتيح لك أدوات إعداد التقارير مثل Tableau وPowerBI إنشاء لوحات معلومات تفاعلية التي يمكن لصناع القرار استخدامها للحصول على الرؤى اللازمة.

المهارات المطلوبة لعلوم البيانات مقابل تحليلات البيانات

تعكس المهارات المطلوبة لعلوم البيانات والتحليلات تركيزاتها ومنهجياتها المختلفة.

المهارات المطلوبة لعلم البيانات

  • برمجة وتطوير: ستحتاج إلى إتقان لغة Python وR وJava. هذه المهارة ضرورية لكتابة البرامج النصية لمعالجة البيانات وتحليلها وتصورها.
  • تعلم آلة: فهم الخوارزميات والأطر مثل تعلم الحروفتعتبر TensorFlow وPyTorch من العناصر المهمة. تتيح لك هذه إنشاء نماذج تنبؤية واستخراج الأنماط من مجموعات البيانات المعقدة.
  • الإحصاء والرياضيات: أساس قوي في الأساليب الإحصائية، والاحتمالات، والجبر الخطي مفتاح. هذه هي اللبنات الأساسية لخوارزميات التعلم الآلي والتحليل الإحصائي.
  • التلاعب بالبيانات: خبرة في أدوات معالجة البيانات مثل Pandas و NumPy أهمية. تمكنك هذه الأدوات من تنظيف وتحويل و إعداد البيانات للتحليل.
  • تقنيات البيانات الكبيرة: معرفة Hadoop، شرارة، وأطر البيانات الضخمة الأخرى مفيدة. يتيح لك التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة وتحليلها مشترك في بيئات اليوم الغنية بالبيانات.
  • الخبرة نطاق: من المهم أن نفهم ونطبق مفاهيم علم البيانات لمشاكل صناعة محددة. هذه يساعدك على تقديم رؤى وحلول ذات معنى التي هي ذات الصلة بالعمل.

المهارات المطلوبة لتحليل البيانات

  • SQL: الكفاءة في الاستعلام والإدارة قواعد البيانات العلائقية انها ضرورة. انها تسمح لك لاسترداد و معالجة البيانات كفاءة.
  • عرض مرئي للمعلومات: الخبرة في أدوات مثل Tableau وPower BI وD3.js أهمية. يساعدك على تقديم البيانات بطريقة جذابة ومفهومة.
  • التحليل الإحصائي: فهم الإحصائيات الوصفية والاستنتاجية أمر بالغ الأهمية. فهو يتيح لك تلخيص البيانات وإجراء استنتاجات حول المجموعات السكانية بناءً على بيانات العينة.
  • Excel: المهارات المتقدمة في التعامل مع جداول البيانات وتحليلها مفيدة. يعد Excel أداة تستخدم على نطاق واسع لتحليل البيانات وتصورها.
  • Communication: القدرة على تقديم النتائج بوضوح لأصحاب المصلحة غير التقنيين مفتاح. فهو يضمن إمكانية فهم أفكارك والتصرف بناءً عليها من قبل صناع القرار.
  • ذكاء تجاري: يعد فهم سياق الأعمال وتحويل الأفكار إلى توصيات استراتيجية أمرًا ضروريًا. إنه يضمن أن تحليلك يتماشى مع أهداف العمل ويضيف قيمة.

علوم البيانات مقابل تحليلات البيانات: الأدوات

تم تصميم الأدوات المستخدمة في علوم البيانات وتحليلات البيانات لتناسب مهامهم ومتطلباتهم المحددة.

أدوات علم البيانات:

  • لغات البرمجة: بايثون، آر، جافا.
  • مكتبات التعلم الآلي: TensorFlow، PyTorch، scikit-Learn.
  • معالجة البيانات: الباندا، NumPy.
  • منصات البيانات الضخمة: هادوب، سبارك.
  • التصور: ماتبلوتليب، سيبورن.
  • بيئات التطوير المتكاملة (IDEs): جوبيتر، آر إس ستوديو.

أدوات تحليلات البيانات:

  • قواعد بيانات SQL: ماي إس كيو إل، بوستجري إس كيو إل، إس كيو إل سيرفر.
  • عرض مرئي للمعلومات: تابلو، باور بي، كليك فيو.
  • البرامج الإحصائية: إكسل، ساس، SPSS.
  • أدوات ذكاء الأعمال: الناظر، دومو.
  • لغات البرمجة النصية: بايثون للبرمجة والأتمتة.
  • التقرير: مايكروسوفت إكسل، جوجل داتا ستوديو.

علوم البيانات مقابل تحليلات البيانات: حالات الاستخدام

يتمتع كل من علم البيانات والتحليلات بتطبيقات واسعة النطاق، لكن حالات استخدامها تختلف من حيث النطاق والتعقيد.

حالات استخدام علوم البيانات:

  1. الصيانة الوقائية: يمكن أن تتسبب أعطال الماكينات في حدوث توقف كبير وخسائر مالية في صناعات مثل التصنيع أو الطيران. ومع علم البيانات، يمكن للشركات استخدام الآلة تعلم لكي معالجة بيانات المستشعر والتنبؤ بالوقت الذي قد يتعطل فيه الجهاز. تتضمن هذه العملية تحليل حالات الفشل السابقة والتنبؤ بحالات الفشل المستقبلية بناءً على أنماط بيانات الاستشعار المعقدة في الوقت الفعلي.
  2. الكشف عن الغش: الاحتيال المالي غالبًا ما تكون معقدة وتتطور بسرعة، مما يجعل من الصعب اكتشافها باستخدام الأنظمة القائمة على القواعد. ومع ذلك، باستخدام التعلم الآلي، يمكن لعلماء البيانات تحديد الأنماط غير العادية التي قد تشير إلى الاحتيال. ويتجاوز هذا الاكتشاف تحليلات البيانات التقليدية، التي قد تحدد فقط المعاملات بناءً على قواعد أو عتبات محددة مسبقًا.
  3. أنظمة التوصية: توصي شركات مثل Netflix وAmazon بالمنتجات أو الأفلام بناءً على تفضيلات المستخدم، حتى لو لم يتم شراء أو مشاهدة عناصر مماثلة من قبل. تتنبأ التقنيات، مثل التصفية أو التعلم العميق، بالتفضيلات بناءً على الأنماط الموجودة في البيانات. في المقابل، قد تقوم تحليلات البيانات بتقسيم المستخدمين إلى شرائح فقط بناءً على سلوكهم السابق، وهو ما يكون أقل فعالية للتخصيص.
  4. معالجة اللغات الطبيعية (NLP): تحتاج التطبيقات مثل المساعدين الصوتيين أو برامج الدردشة الآلية إلى فهم اللغة البشرية والاستجابة لها طبعا. يستخدم علماء البيانات تعلم الآلة والتعلم العميق لفهم دلالات اللغة وسياقها، وهو ما لا تستطيع تحليلات البيانات التقليدية تحقيقه.
  5. التعرف على الصور: في مجالات مثل الرعاية الصحية والمركبات ذاتية القيادة، يعد التعرف على الصور، مثل التعرف على الأمراض في التصوير الطبي أو التعرف على الأشياء على الطريق، أمرًا ضروريًا. يمكن لأساليب علم البيانات المتقدمة، مثل الشبكات العصبية التلافيفية، تحديد الأنماط داخل بيانات الصورة. هذه القدرة هي شيء لا تستطيع تحليلات البيانات، التي تتعامل عادة مع البيانات الرقمية أو الفئوية المنظمة، القيام به.
  6. تحليل المشاعر: يتضمن فهم مشاعر العملاء تحليل البيانات غير المنظمة مثل مراجعات العملاء أو تعليقاتهم ضمن منشورات وسائل التواصل الاجتماعي. يستخدم علماء البيانات البرمجة اللغوية العصبية والتعلم الآلي لتمييز المشاعر الكامنة وراء البيانات النصية، والتي تتجاوز قدرات تحليلات البيانات التقليدية.

حالات استخدام تحليلات البيانات:

  • تحليل اتجاه المبيعات: تتيح تحليلات البيانات لشركات البيع بالتجزئة تحليل بيانات المبيعات التاريخية، والكشف عن الأنماط والاتجاهات. تسمح لهم هذه الرؤية بتحديد المنتجات الشائعة، ومواسم الذروة، والمناطق المحتملة لنمو المبيعات، وتشكيل قرارات المخزون الخاصة بهم.
  • فئات الزبائن: يمكن للشركات التعمق في بيانات العميل من خلال تحليلات البيانات، وتحديد الخصائص المشتركة مثل سلوك الشراء أو التركيبة السكانية. تحليلات البيانات ويستخدم إلى عملية بيانات العملاء، وتطبيق خوارزميات التجميع لتجميع العملاء بناءً على الخصائص المشتركة. يُعلم هذا التقسيم استراتيجيات التسويق المستهدفة. يساعدك على الإبداع الأكثر من ذلك حملات تسويقية مخصصة، وتحسين الاحتفاظ بالعملاء، وزيادة المبيعات.
  • تحسين سلسلة التوريد: يمكن أن تساعدك تحليلات البيانات في فحص مستويات المخزون وأداء الموردين ومواعيد التسليم. يمكن أن يساعد التحليل الإحصائي في تحديد الاختناقات وتوفير خريطة طريق لتحسين العملية.
  • إدارة المخاطر: تدرس تحليلات البيانات اتجاهات السوق التاريخية وبيانات أداء الاستثمار في القطاع المالي. يساعد هذا التحليل في تقييم المخاطر ويبلغ القرارات المتعلقة بتخصيص الموارد واستراتيجيات الاستثمار المستقبلية.
  • تحليلات الرعاية الصحية: في مجال الرعاية الصحية، تقوم تحليلات البيانات بتتبع نتائج المرضى وتحديد عوامل الخطر لمختلف الحالات. يدعم هذا التحليل مقدمي الرعاية الصحية في اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات بشأن خطط العلاج.
  • تحليلات الموقع: تعد تحليلات البيانات أمرًا ضروريًا لفهم تفاعلات المستخدم مع مواقع الويب. يقوم بمعالجة البيانات المتعلقة بتفاعلات المستخدم مع مواقع الويب، والتي تتضمن التحليل الإحصائي وربما اختبار A/B. يمكن أن تشمل النتائج تجربة مستخدم محسنة، وزيادة معدلات التحويل، وتصميم موقع ويب أكثر فعالية. يمكن للشركات تحسين مواقعها على الويب من خلال تحليل مشاهدات الصفحة والارتداد ممتازة، ومعدلات المشاركة.

كلمة أخيرة

يعد علم البيانات وتحليلات البيانات أمرًا حيويًا في استخلاص الرؤى من البيانات. لكل مجال أهداف وعمليات ومهارات وأدوات وحالات استخدام فريدة. بينما نتنقل عبر تعقيدات علوم البيانات مقابل تحليلات البيانات، يصبح من الواضح أن الحل القوي لإدارة البيانات هو الأساس لبناء خطوط أنابيب البيانات التي تتيح التدفق السلس للبيانات لكل من مهام علوم البيانات وتحليلات البيانات.

هذا هو المكان Astera خطوات في. Asteraمنصة إدارة البيانات مصمم لتمكين كل من علم البيانات والتحليلات من خلال تقديم ميزات شاملة تعمل على تبسيط سير عمل البيانات، بدءًا من تكامل البيانات وحتى تخزين البيانات.

Asteraالميزات الرئيسية:

  1. خط أنابيب البيانات: تبسيط عمليات سير عمل البيانات المعقدة من خلال إجراءات السحب والإفلات البديهية وأتمتة عمليات إدارة البيانات باستخدام Asteraخطوط أنابيب البيانات عالية الأداء. يمكنك قضاء وقت أقل في لوجستيات البيانات والمزيد في استخلاص رؤى قيمة.
  2. تخزين البيانات: تسريع مهام مستودع البيانات الخاصة بك مع Asteraواجهة المستخدم سهلة الاستخدام وبدون كود. مركزية البيانات عالية الجودة للتحليل المبسط.
  3. التدرجية: التكيف مع متطلبات البيانات المتزايدة الخاصة بك مع Asteraحلول قابلة للتطوير. يمكنك التعامل مع أحجام البيانات المتزايدة بكفاءة دون المساس بالأداء، مما يضمن أن تحليلاتك يمكنها مواكبة مجموعات البيانات المتوسعة.
  4. التكامل الشامل للبيانات: دمج البيانات من مصادر مختلفة، بما في ذلك قواعد البيانات والمنصات السحابية وتطبيقات الويب باستخدام Asteraمجموعة واسعة من الموصلات الأصلية وواجهات برمجة تطبيقات REST لضمان رؤية شاملة لمشهد البيانات الخاص بك.
  5. نمذجة البيانات الفعالة: إنشاء مخططات منطقية لمستودعات البيانات بسهولة عن طريق استيراد مخططات قاعدة البيانات أو إجراء هندسة عكسية لها واستخدامها على نطاق واسع نمذجة البيانات patterns مثل 3NF ، النمذجة الأبعاد، وخزينة البيانات. تعزيز بنية البيانات الخاصة بك بأقل جهد.
  6. تحويلات البيانات المتنوعة: قم بتعديل بياناتك باستخدام Asteraمكتبة التحولات، وهي ميزة أساسية لمحللي البيانات الذين يعملون على تنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا.
  7. التقارير والتحليلات الديناميكية: يمكنك استرداد البيانات من الأسواق والمستودعات وتحليلها باستخدام استعلامات OData ودمجها بسلاسة في أدوات ذكاء الأعمال الرائدة مثل Power BI وTableau. قم بإنشاء تقارير ديناميكية ومفيدة تقود القرارات المستندة إلى البيانات.

Asteraتعمل الميزات المتقدمة لـ على تمكين خبراء علوم البيانات والتحليلات من إدارة وتحليل واستخلاص رؤى قابلة للتنفيذ من بياناتهم بشكل فعال، مما يجعلها أداة لا غنى عنها في مجموعة أدواتك التحليلية.

الرافعة المالية Asteraأدوات إدارة البيانات القوية الخاصة بـ لإطلاق العنان للإمكانات الكاملة لمبادرات علوم البيانات والتحليلات.

ابدأ الآن!

المؤلف:

  • فسيه خان
ربما يعجبك أيضا
الدليل الكامل لتحليلات البيانات
ما هي تحليلات البيانات غير المنظمة؟ دليل كامل
كيف يقوم الذكاء الاصطناعي بتحويل مستقبل ذكاء الأعمال والتحليلات 
مع مراعاة Astera لتلبية احتياجات إدارة البيانات الخاصة بك؟

أنشئ اتصالاً خاليًا من التعليمات البرمجية مع تطبيقات مؤسستك وقواعد البيانات والتطبيقات السحابية لدمج جميع بياناتك.

دعونا نتواصل الآن!
يتيح الاتصال