​علم البيانات (Data Science) هو مجال متعدد التخصصات يدمج بين الإحصاء، علوم الحاسوب، الرياضيات، والذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات واستخلاص رؤى قيمة منها. يهدف هذا المجال إلى تحويل البيانات الخام إلى معلومات مفيدة تدعم اتخاذ القرارات وتحسين الأداء في مختلف المجالات، تُستخدم تقنيات علم البيانات في معالجة كميات ضخمة من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة، مثل النصوص والصور والفيديوهات، وذلك عبر مراحل متعددة تشمل جمع البيانات، تنظيفها، تحليلها، وبناء نماذج تنبؤية. تُستخدم أدوات مثل Python وR، بالإضافة إلى مكتبات مثل TensorFlow وPyTorch، لتطوير هذه النماذج.​

تتعدد تطبيقات علم البيانات لتشمل مجالات متنوعة مثل الرعاية الصحية، حيث يُستخدم لتحليل الصور الطبية والتنبؤ بالأمراض؛ والتجارة الإلكترونية، من خلال تحسين تجربة المستخدم وتوصية المنتجات؛ والتمويل، عبر الكشف عن الاحتيال وإدارة المخاطر.​

ما هو علم البيانات؟ 

علم البيانات (Data Science) هو مجال متعدد التخصصات يهدف إلى استخراج المعرفة والرؤى من البيانات باستخدام تقنيات وإجراءات علمية، ويمزج بين الإحصاء، الرياضيات، البرمجة، وأحيانًا الذكاء الاصطناعي. يمكن القول إنه محاولة لفهم الظواهر وتحليل الاتجاهات والتنبؤات المستقبلية من خلال تحليل كميات ضخمة من البيانات. يعتمد علم البيانات على جمع البيانات، تنظيفها، وتحليلها للوصول إلى استنتاجات قيمة تساعد في اتخاذ قرارات استراتيجية في مختلف المجالات، مثل الرعاية الصحية، التجارة، التكنولوجيا، والتمويل.

علم البيانات لا يقتصر على استخراج البيانات فقط، بل يشمل أيضًا تحليل البيانات المتاحة لتوليد نماذج تنبؤية تساعد الشركات أو المؤسسات على تحسين الأداء واتخاذ القرارات السليمة. يتم استخدام أدوات وتقنيات مثل الخوارزميات الرياضية ونماذج التعلم الآلي لبناء هذه النماذج. مع تزايد حجم البيانات وازدياد تعقيدها، أصبح علم البيانات من المجالات الحاسمة في العالم الرقمي الحديث. العلم يدمج أيضًا بين تحليل البيانات المهيكلة وغير المهيكلة، مثل النصوص والصور والفيديوهات، وهو ما يعزز قدرات المؤسسات في فهم العالم الذي يعملون فيه.

تاريخ علم البيانات

تاريخ علم البيانات يمتد عبر عدة مراحل تطورية في البداية، كان التركيز على الإحصاء وتحليل البيانات الحية باستخدام أساليب بسيطة مثل الجداول والتوزيعات الاحتمالية. مع مرور الوقت، بدأ ظهور أدوات وتقنيات أكثر تطورًا، مثل تحليل البيانات باستخدام البرمجيات المخصصة مثل Excel في السبعينيات والثمانينيات. هذه الأساليب كانت تقتصر في معظم الأحيان على الحسابات البسيطة ولم تكن تستفيد من القوة الحسابية الحديثة أو البيانات الضخمة التي نراها اليوم.

مع بداية القرن الواحد والعشرين، ومع التطور الهائل في التكنولوجيا، بدأ علم البيانات يأخذ طابعًا أكثر شمولًا. أصبح من الممكن جمع بيانات ضخمة (Big Data) من مصادر مختلفة مثل الإنترنت، وسائل التواصل الاجتماعي، والأجهزة الذكية. هذا التحول كان نتيجة للتطورات التي شهدها مجال الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (Machine Learning)، التي غيرت بشكل جذري من كيفية التعامل مع البيانات واستخلاص الأنماط والرؤى. كما ساعدت التقنيات الحديثة مثل الحوسبة السحابية في جعل البيانات أكثر قابلية للوصول والتحليل في الوقت الفعلي.

اليوم، يجمع علم البيانات بين الإحصاء التقليدي والذكاء الاصطناعي لاستخراج المعرفة من البيانات المتنوعة والمعقدة. ويعد هذا المجال محوريًا في صنع القرارات المؤثرة في معظم الصناعات حول العالم. تعتبر الرؤى المستخلصة من تحليل البيانات الآن جزءًا لا يتجزأ من استراتيجيات النمو للشركات والمؤسسات.

أدوات وتقنيات علم البيانات

علم البيانات يعتمد بشكل كبير على مجموعة واسعة من الأدوات والتقنيات التي تسمح للمختصين بتحليل البيانات واستخلاص النتائج. واحدة من الأدوات الأساسية التي لا غنى عنها هي Python، لغة البرمجة التي أصبحت الأداة الأكثر استخدامًا في تحليل البيانات. تتمتع Python بمرونة كبيرة، ويُضاف إليها العديد من المكتبات الخاصة بعلم البيانات مثل NumPy، Pandas، Matplotlib، وScikit-Learn، التي تُسهل التعامل مع البيانات المعقدة. Python تستخدم بشكل واسع لتطوير نماذج تعلم الآلة والتصور البياني للبيانات.

إلى جانب Python، تعتبر R واحدة من الأدوات المستخدمة في تحليل البيانات الإحصائية، إذ تتميز بقدرتها العالية على التعامل مع البيانات الرياضية المعقدة وتنفيذ التحليلات الإحصائية المتقدمة. وبالإضافة إلى ذلك، تعد Hadoop من التقنيات المستخدمة في التعامل مع البيانات الضخمة. يتيح Hadoop تخزين وتحليل كميات ضخمة من البيانات عبر مجموعة من الحواسيب المتصلة. يعتمد هذا النظام على تقنيات مثل MapReduce لتمكين المعالجة الموزعة التي تسمح بتوزيع عمليات التحليل على عدة خوادم، مما يزيد من سرعة وكفاءة تحليل البيانات.

أدوات أخرى مثل Spark وTensorFlow تقدم حلولًا متطورة في تحليل البيانات وفي تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي. بينما يُستخدم Hadoop بشكل رئيسي في معالجة البيانات الموزعة، فإن Spark يتيح سرعة معالجة البيانات في الوقت الفعلي، وهو مثالي للتطبيقات التي تتطلب استجابة سريعة. هذه الأدوات تجعل علم البيانات أكثر قدرة على التعامل مع متطلبات العصر الرقمي وتحقيق أقصى استفادة من البيانات المتاحة.

الفرق بين علم البيانات وتحليل البيانات

رغم التشابه بين علم البيانات وتحليل البيانات، إلا أن هناك فرقًا جوهريًا في نطاق كل منهما. تحليل البيانات (Data Analysis) هو جزء من عملية علم البيانات، ويختص بشكل أساسي في فحص البيانات لاستخلاص استنتاجات بناءً على فحص مباشر للبيانات المتاحة. في تحليل البيانات، يركز المحلل على استخدام أساليب إحصائية لتقديم رؤى من البيانات التاريخية أو الحالية. ويعد التفاعل المباشر مع البيانات واستخدام أدوات مثل الجداول المحورية (Pivot Tables) وتحليل التوزيعات أحد الجوانب الأساسية لتحليل البيانات.

أما علم البيانات فيغطي نطاقًا أوسع بكثير من مجرد تحليل البيانات. فهو يشمل جمع البيانات، تنظيفها، تنظيمها، وتحليلها باستخدام أساليب أكثر تعقيدًا مثل التعلم الآلي (Machine Learning) واستخراج البيانات. علماء البيانات ليسوا فقط معنيين بتحليل البيانات، بل أيضًا بتطوير نماذج ونظريات تساعد على التنبؤ بمستقبل البيانات بناءً على الأنماط المكتشفة. علم البيانات يعالج كميات ضخمة ومتنوعة من البيانات، سواء كانت مهيكلة أو غير مهيكلة، ويستخدم أدوات وتقنيات متقدمة لتحليل هذه البيانات بشكل أكثر تعقيدًا واحترافية.

التعلم الآلي (Machine Learning) وعلاقته بعلم البيانات

التعلم الآلي (Machine Learning) هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي (AI) الذي يركز على تطوير خوارزميات وبرمجيات قادرة على التعلم من البيانات وتحسين أدائها بمرور الوقت بدون الحاجة إلى برمجة مسبقة. يعتمد التعلم الآلي على استخدام البيانات التاريخية للتعرف على الأنماط والعلاقات بين البيانات، مما يسمح للنظام بإجراء تنبؤات أو اتخاذ قرارات بناءً على البيانات الجديدة التي لم يرها من قبل. في سياق علم البيانات، يعد التعلم الآلي أداة أساسية لتحليل البيانات الضخمة واستخراج المعلومات القيمة.

في علم البيانات، يُستخدم التعلم الآلي لتطوير نماذج تنبؤية تُساعد في اتخاذ قرارات مدروسة. تتضمن هذه النماذج أساليب متعددة مثل الانحدار الخطي، الأشجار العشوائية (Random Forests)، والشبكات العصبية الاصطناعية (Neural Networks). من خلال تعلم الآلة، يمكن معالجة البيانات غير المهيكلة مثل النصوص والصور والفيديوهات، مما يعزز قدرة علم البيانات على التعامل مع أنواع مختلفة من البيانات المعقدة. على سبيل المثال، في مجال الرعاية الصحية، يمكن استخدام التعلم الآلي لتحليل الصور الطبية واكتشاف الأمراض المبكرة، بينما في مجال الأعمال، يمكن استخدامه لتحليل بيانات العملاء والتنبؤ بتوجهات السوق.

التعلم الآلي يسهم أيضًا في تحسين الأداء المستمر للنظام، حيث يتعلم النظام ويطوّر نفسه مع مرور الوقت، مما يعني أن النماذج تصبح أكثر دقة وفعالية. وهكذا، يُعتبر التعلم الآلي أحد المكونات الأساسية التي تدعم قدرة علم البيانات على استخراج الرؤى من البيانات وتحقيق نتائج مفيدة في مختلف الصناعات.

الذكاء الاصطناعي (AI) ودوره في علم البيانات

الذكاء الاصطناعي (AI) هو تقنية مبتكرة تهدف إلى محاكاة قدرات العقل البشري باستخدام الأنظمة الحاسوبية. في إطار علم البيانات، يُعد الذكاء الاصطناعي عنصرًا حيويًا في تطوير حلول تحليلية متقدمة تُحسن من القدرة على معالجة البيانات واستخلاص الأنماط المتقدمة. يعتمد الذكاء الاصطناعي في علم البيانات على تقنيات مثل التعلم العميق (Deep Learning) والشبكات العصبية الاصطناعية، مما يسمح بتحليل البيانات الكبيرة والمعقدة بكفاءة أعلى من الطرق التقليدية.

تطبيق الذكاء الاصطناعي في علم البيانات يتيح أنظمة قادرة على التنبؤ والتصنيف بشكل أفضل وأسرع. على سبيل المثال، في تحليل الصور والفيديوهات، تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي مثل الشبكات العصبية العميقة لاستخلاص معلومات من الصور التي يصعب معالجتها باستخدام الأساليب التقليدية. في حالة الرعاية الصحية، يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل الصور الطبية بشكل أسرع وأكثر دقة من الأطباء البشر، مما يُساهم في التشخيص المبكر للأمراض وتحسين طرق العلاج.

في مجال الأعمال، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحسن من تجربة العملاء من خلال تحليل سلوكهم على الإنترنت وتقديم توصيات مخصصة. كما يساهم في الكشف عن الأنماط المخفية في البيانات التي قد لا تكون واضحة باستخدام الطرق التقليدية. من خلال استثمار الذكاء الاصطناعي، يمكن للشركات أن تحقق تحسينات كبيرة في الكفاءة التشغيلية وتدير البيانات بشكل أكثر فعالية. لذا، يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا محوريًا في تعزيز نتائج علم البيانات وزيادة قدرته على تقديم حلول مبتكرة.

تطبيقات علم البيانات في الرعاية الصحية

علم البيانات يلعب دورًا حيويًا في مجال الرعاية الصحية من خلال تحسين تشخيص الأمراض، تطوير العلاجات، وتحسين كفاءة الخدمات الطبية بشكل عام. تستخدم المستشفيات والمراكز الصحية اليوم تقنيات علم البيانات لتحليل كميات ضخمة من البيانات الطبية مثل السجلات الصحية الإلكترونية (EHR) والصور الطبية. تساهم هذه التحليلات في تحسين دقة التشخيص الطبي، حيث يمكن أن تُحدد الأنماط في البيانات التي قد تُساعد في اكتشاف الأمراض في مراحلها المبكرة، مثل السرطان وأمراض القلب.

إحدى التطبيقات البارزة لعلم البيانات في الرعاية الصحية هو استخدام التعلم الآلي لتحليل صور الأشعة والطب النووي. الخوارزميات التي تُستخدم في هذا المجال قادرة على اكتشاف أورام أو مشاكل صحية في الصور الطبية التي قد يصعب ملاحظتها بالعين البشرية. هذه التقنية توفر للمرضى تشخيصًا أسرع وأدق، مما يقلل من الأخطاء الطبية ويحسن فرص العلاج المبكر.

إضافة إلى ذلك، يستخدم علم البيانات لتحليل البيانات الجينية ومتابعة العوامل الوراثية التي قد تؤثر على صحة الأفراد. هذا يمكن أن يُساعد في التنبؤ بالمخاطر الصحية المستقبلية وتطوير استراتيجيات وقائية مخصصة لكل مريض. كما تساهم تقنيات البيانات في تحسين إدارة المستشفيات من خلال أتمتة عمليات الجدولة والتخصيص الأمثل للموارد، مما يؤدي إلى تحسين الكفاءة وتقليل التكاليف.

كيف يُستخدم علم البيانات في مجال الأعمال والتجارة

علم البيانات في مجال الأعمال يُعتبر أداة قوية تُستخدم في اتخاذ القرارات الاستراتيجية وتحقيق النجاح التنافسي. من خلال تحليل كميات ضخمة من بيانات العملاء، يمكن للشركات فهم سلوك العملاء بشكل أفضل وتقديم منتجات وخدمات مخصصة بناءً على تفضيلاتهم. استخدام علم البيانات يساعد الشركات على تحسين استراتيجيات التسويق، حيث يمكن التنبؤ بحركات السوق وتوجيه الحملات الإعلانية بشكل أكثر فعالية.

في التجارة الإلكترونية، يُستخدم علم البيانات لتحليل بيانات سلوك العملاء عبر الإنترنت، مثل التصفح والمشتريات السابقة، لتقديم توصيات مخصصة وزيادة المبيعات. على سبيل المثال، منصات مثل Amazon وNetflix تستخدم خوارزميات التوصية المعتمدة على علم البيانات لتحسين تجربة المستخدم وزيادة التفاعل. كما يُستخدم علم البيانات في تحسين الأسعار من خلال تحليل المنافسة وحالة السوق، مما يساعد الشركات على وضع استراتيجيات تسعير ديناميكية تتماشى مع الطلب والعرض.

علاوة على ذلك، يُستخدم علم البيانات في تحسين العمليات اللوجستية وتحقيق أقصى استفادة من سلسلة التوريد. من خلال تحليل بيانات الشحن والتخزين، يمكن للشركات تحسين طرق النقل وتقليل التكاليف. في قطاع التصنيع، يُساعد علم البيانات في تحسين الإنتاجية من خلال مراقبة الأداء بشكل مستمر، واكتشاف المشكلات في خطوط الإنتاج، مما يُقلل من التوقفات غير المخطط لها ويزيد من الكفاءة. علم البيانات هو المفتاح لتفعيل استراتيجيات الأعمال المدعومة بالبيانات وتحقيق تحسينات مستمرة في الأداء.

علم البيانات في القطاع المالي

علم البيانات أصبح جزءًا أساسيًا في القطاع المالي، حيث يُستخدم لتحليل المخاطر المالية وكشف الأنماط المشبوهة التي قد تشير إلى عمليات احتيال. تحليل البيانات الضخمة واستخدام نماذج التعلم الآلي يسمح للبنوك والمؤسسات المالية بتوقع المخاطر وتحديد التهديدات المحتملة بشكل أسرع وأكثر دقة. على سبيل المثال، يمكن للأنظمة المدعومة بعلم البيانات تحليل الأنماط التاريخية للمعاملات المالية والتنبؤ بالعمليات غير المعتادة التي قد تشير إلى نشاط احتيالي، مثل سرقة الهوية أو المعاملات غير القانونية.

أداة رئيسية في هذا السياق هي خوارزميات التعلم الآلي مثل الأشجار العشوائية (Random Forest) والشبكات العصبية، التي تُستخدم لبناء نماذج تصنيف يمكنها التعرف على المعاملات المشبوهة وتقديم تحذيرات فورية. علاوة على ذلك، يمكن لعلم البيانات تحليل البيانات المالية المعقدة مثل أسعار الأسهم والسندات لتقييم المخاطر وتقديم استراتيجيات استثمار مناسبة. تتيح هذه الأدوات للبنوك والمستثمرين مراقبة الأسواق واتخاذ قرارات مالية أفضل بناءً على بيانات دقيقة.

بجانب ذلك، علم البيانات يُستخدم في عملية إدارة المخاطر الداخلية. على سبيل المثال، يمكن للأنظمة المدعومة بعلم البيانات التنبؤ بأحداث غير متوقعة مثل الأزمات المالية أو التغيرات في البيئة الاقتصادية، مما يساعد المؤسسات المالية في تخطيط استراتيجيات التخفيف من المخاطر. تساهم هذه التحليلات في تقليل الخسائر المحتملة وضمان استدامة الشركات المالية.

تأثير علم البيانات على التعليم والتعلم الآلي

علم البيانات له تأثير متزايد في قطاع التعليم من خلال تحسين تجربة التعلم وتخصيصها بناءً على احتياجات الطلاب الفردية. باستخدام تقنيات التعلم الآلي وتحليل البيانات، يمكن للأنظمة التعليمية تتبع أداء الطلاب في الوقت الفعلي وتقديم ملاحظات دقيقة حول مجالات التحسين. على سبيل المثال، يمكن تحليل نتائج الاختبارات والنشاطات الأكاديمية لتحديد نقاط القوة والضعف لدى الطلاب، مما يسمح للمعلمين بتخصيص استراتيجيات تدريس تتناسب مع احتياجات كل طالب.

أيضًا، يساعد علم البيانات في تحسين البرامج التعليمية عبر التعرف على الأنماط التي تظهر في أداء الطلاب وتطوير المحتوى التعليمي بناءً على هذه الأنماط. على سبيل المثال، قد تكشف البيانات عن أن الطلاب يواجهون صعوبة في موضوع معين، مما يتيح للمدارس تعديل المنهج ليتماشى مع احتياجاتهم. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للأنظمة المدعومة بالتعلم الآلي تقديم اختبارات تفاعلية تساعد في تحسين مهارات الطلاب بطريقة مخصصة.

من خلال أدوات التعلم الآلي، يمكن تصميم منصات تعليمية قادرة على التكيف مع أسلوب تعلم كل طالب، مما يعزز من عملية التعلم الذاتي. كذلك، يوفر علم البيانات فرصة لتقديم التعليم في بيئات افتراضية مدعومة بتقنيات مثل الذكاء الاصطناعي، حيث يتم تقديم مواد تعليمية تفاعلية تتناسب مع قدرة الطالب على الاستيعاب.

البيانات الضخمة (Big Data) وعلاقتها بعلم البيانات

البيانات الضخمة (Big Data) تشير إلى كميات هائلة من البيانات التي تتولد بسرعة وتحتاج إلى تقنيات متقدمة لمعالجتها وتحليلها. في هذا السياق، يعتبر علم البيانات الأداة الأساسية التي تسمح باستخراج القيمة من هذه البيانات الضخمة. تشمل البيانات الضخمة مجموعة واسعة من المصادر مثل وسائل التواصل الاجتماعي، أجهزة الإنترنت الذكية، سجلات المعاملات الإلكترونية، والبيانات البيومترية، مما يؤدي إلى زيادة كمية البيانات التي يجب تحليلها.

علم البيانات يتيح للمؤسسات معالجة هذه البيانات الهائلة واستخلاص رؤى يمكن أن تساعد في اتخاذ قرارات استراتيجية. على سبيل المثال، في مجال الرعاية الصحية، يمكن استخدام تقنيات علم البيانات لتحليل بيانات المرضى من مختلف المصادر مثل السجلات الطبية وأجهزة المراقبة الصحية لتوفير تشخيصات أكثر دقة وعلاج شخصي. كما يمكن في التجارة الإلكترونية الاستفادة من البيانات الضخمة لتحليل سلوك العملاء وتقديم توصيات مخصصة وتحسين التجربة العامة للمستخدم.

المعالجة الفعالة للبيانات الضخمة تتطلب أدوات وتقنيات مثل Hadoop وSpark، التي تتيح المعالجة الموزعة للبيانات عبر العديد من الخوادم. هذه الأدوات تمكن الشركات من التعامل مع بيانات ضخمة ومتنوعة في الوقت الفعلي. علم البيانات أيضًا يسهم في تحويل البيانات الخام إلى معلومات مفيدة من خلال التقنيات المختلفة مثل التعلم الآلي وتحليل النصوص، مما يسمح للمؤسسات بتحقيق أقصى استفادة من البيانات الضخمة.

علم البيانات في مجال التسويق

في مجال التسويق، أصبح علم البيانات أداة حيوية لزيادة الفعالية وتحقيق عوائد أكبر على الاستثمار (ROI). من خلال تحليل البيانات، يمكن للمسوقين فهم سلوك العملاء بشكل أفضل وتطوير استراتيجيات تسويقية موجهة تتناسب مع تفضيلاتهم الشخصية. على سبيل المثال، باستخدام تقنيات علم البيانات، يمكن جمع وتحليل البيانات من مواقع الويب، ووسائل التواصل الاجتماعي، والتطبيقات لتقديم تجارب مخصصة للعملاء وزيادة التفاعل مع العلامات التجارية.

إحدى التطبيقات في هذا المجال هي تحليل البيانات السلوكية للعملاء، مثل سجل التصفح والشراء. يمكن لهذه البيانات أن تكشف عن الأنماط التي تساعد في تقديم منتجات أو خدمات مخصصة لكل عميل. على سبيل المثال، تستخدم الشركات مثل Amazon وNetflix خوارزميات التوصية المدعومة بعلم البيانات لتقديم اقتراحات بناءً على سلوك المستخدم في الماضي. هذا يعزز من تجربة العملاء ويزيد من احتمال الشراء المتكرر.

أيضًا، يمكن لعلم البيانات تحسين الحملات الإعلانية عبر الإنترنت من خلال تحليل الاستجابة الإعلانية واختبار الرسائل التسويقية الأكثر فعالية. باستخدام تقنيات مثل التحليل التنبؤي، يمكن للمسوقين تحديد الاتجاهات المستقبلية في سلوك العملاء وتكييف استراتيجياتهم التسويقية بناءً على تلك التنبؤات. علم البيانات يمكن أن يساعد أيضًا في تحديد الفئات المستهدفة بشكل أكثر دقة، مما يقلل من تكاليف الإعلان ويزيد من عوائد الحملات الإعلانية.

الخلاصة

✅ علم البيانات في القطاع المالي: 70% من المؤسسات المالية تستخدم تقنيات علم البيانات لتحليل المخاطر المالية والكشف عن الاحتيال. 

✅ تطبيقات علم البيانات في الكشف عن الاحتيال: 60% من المعاملات المالية عبر الإنترنت يتم تحليلها باستخدام خوارزميات علم البيانات للكشف عن الأنماط المشبوهة. 

✅ تحليل البيانات المالية: 50% من المؤسسات المالية تعتمد على نماذج التنبؤ المبنيّة على البيانات لتحسين استراتيجيات الاستثمار. 

✅ تأثير علم البيانات في التعليم: 80% من المدارس تعتمد على تحليل البيانات لتخصيص التجربة التعليمية وتحسين أداء الطلاب. 

✅ التعلم الآلي في التعليم: 75% من منصات التعليم عبر الإنترنت تستخدم التعلم الآلي لتحليل أداء الطلاب وتخصيص المناهج. 

✅ البيانات الضخمة (Big Data): يتم توليد حوالي 2.5 كوادريليون بايت من البيانات يوميًا على مستوى العالم، ويُستخدم علم البيانات لتحليل هذه الكميات الضخمة. 

✅ معالجة البيانات الضخمة باستخدام أدوات متقدمة: 85% من الشركات تستخدم أدوات مثل Hadoop وSpark لمعالجة البيانات الضخمة وتحليلها في الوقت الفعلي. 

✅ تحليل البيانات الضخمة عبر الذكاء الاصطناعي: 90% من المؤسسات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي تستفيد من تحليل البيانات الضخمة لتحسين استراتيجياتها. 

✅ علم البيانات في التسويق: 65% من الشركات تستخدم علم البيانات لتحليل سلوك العملاء وتحسين استراتيجيات التسويق. 

✅ تحسين الحملات الإعلانية باستخدام علم البيانات: 60% من الحملات الإعلانية عبر الإنترنت يتم تحسينها باستخدام تقنيات علم البيانات، مما يزيد من عوائد الاستثمار بنسبة 30%.