لماذا يدخل علم البيانات ضمن الوظائف الأساسية في وقتنا الحالي؟
سواء كنت تبتكر للمستقبل أو تعمل على تحسين عملية صنع القرار، فإن البيانات موجودة في كل ذلك، ومع الرقمنة السريعة، يتضخم حجم البيانات العالمية بسرعة، كما تشير التقديرات إلى أن إجمالي كمية البيانات التي تم إنشاؤها والتقاطها ونسخها واستهلاكها في العالم من المرجح أن تصل إلى 149 زيتابايت بحلول عام 2024، مقارنةً بالزيتابايت فقط الذين تم إنتاجها في عام 2010.
أصبحت الصناعات في جميع المجالات تعتمد على الرؤى المستندة إلى البيانات كطريقة لتوجيه استراتيجية أعمالها وتنفيذ العمليات اليومية، حيث يستخدم المعلنون البيانات لتحديد مكان استثمار أموالهم التسويقية، و يستخدم مصممو المنتجات الرؤى المبنية على البيانات للتوصل إلى منتجات جديدة تتماشى مع توقعات العملاء.
تشكل البيانات أيضًا العمود الفقري لصناعة الخدمات المالية، ويساعد تصور البيانات والرعاية الصحية على تحسين نتائج المرضى بشكل كبير دون زيادة عبء العمل على الأطباء، فليس من المستغرب إذن أن تنتشر الأدوار والفرص الوظيفية المتعلقة بالبيانات في جميع أنحاء العالم.
يدير علماء البيانات، البيانات غير المهيكلة، ويبحثون عنها ويفحصونها بدقة، ثم يستخدمونها لتقديم نتائج تؤثر على نتائج الأعمال، ومع ذلك توجد فجوة متزايدة بين احتياجات المنظمات وقدرات المرشحين للوظائف لتلبية تلك الاحتياجات، حيث تظهر بعض الدراسات الحديثة أن هناك حاليًا ما يقرب من 100.000 وظيفة شاغرة في علم البيانات في الهند في عام 2020.
يحصل علماء البيانات على درجات جامعية في مجموعة متنوعة من التخصصات – سواء كانت الهندسة أو علوم الكمبيوتر أو الإحصاء أو حتى الفنون الحرة – ولكن هذه التخصصات لا تكون كافية للنجاح في هذا المجال، حيث يتطلب معرفتهم بأطر عمل البيانات الضخمة مثل Hadoop و Spark و Pig، كما يحتاج علماء البيانات أيضًا إلى التعرف على التقنيات الجديدة مثل التعلم العميق والتعلم الآلي.
ومع تطور التكنولوجيا، على الأرجح ستختلف المهارات الدقيقة وطبيعة الوظائف في علم البيانات. ومع ذلك، مع استمرار نمو حجم البيانات بشكل كبير، ستعتمد الصناعات بشكل متزايد على المهنيين المجهزين جيدًا لإدارة البيانات وتقديم رؤى مفيدة توجه استراتيجية الأعمال والعمليات.
علم البيانات موجود هنا للبقاء في المستقبل المنظور كمجال وظيفي رفيع المستوى، وسيستمر الطلب على المحترفين الذين يمتلكون أحدث المهارات المرتبطة بهذا العلم.
اقرأ ايضًا:
5 أسباب تجعل التعلم الآلي مفيد لشركتك
كيف سيغيّر تحليل البيانات الضخمة تكنولوجيا المستقبل؟
