ما الفرق بين علم البيانات وهندسة البيانات؟

3 دقائق
ما الفرق بين علم البيانات وهندسة البيانات؟
حقوق الصورة: shutterstock.com/ ra2 studio
استمع الى المقالة الآن هذه الخدمة تجريبية
Play Audio Pause Audio

تركز الشركات بشكل متزايد على جذب المواهب والخبرات في مختلف مجال علم البيانات، فهذا المجال لا يشمل دوراً وظيفياً واحداً، بل عدداً كبيراً من الأدوار الوظيفية المختلفة، منها مهندس البيانات وعالم البيانات.

سنناقش ببعض التفصيل الاختلاف في الأدوار الوظيفية لأهم وظائف علم البيانات، وبشكل أكثر تحديداً الاختلافات بين وظيفة مهندس البيانات وعالم البيانات، مع التركيز على المسؤوليات الوظيفية والأدوات والخلفية التعليمية والرواتب.

اقرأ أيضاً: ما هي البيانات الضخمة وما مجالات تطبيقها وآفاقها المستقبلية؟

الاختلافات بين علم البيانات وهندسة البيانات

إذا قرأت في إعلانات التوظيف على الإنترنت عن شركة تطلب مهندس أو عالم بيانات، فسوف تلاحظ تشابهاً في الوصف الوظيفي المطلوب، ستظن أن أهداف الشركة من الوظيفتين هي نفسها، وقد تشعر بالارتباك، فغالباً ما يجد البعض صعوبة في التمييز بين وظيفة مهندس البيانات وعالم البيانات.

لكن الوظيفتين مختلفتان تماماً. يقوم مهندس البيانات بتطوير واختبار وصيانة أدوات جمع البيانات وتخزينها وتحليلها لكي يستخدمها عالم البيانات، في حين يقوم عالم البيانات بتصنيف البيانات وتحليلها، ويوفر إجابات عن الأسئلة وحلولاً لمشكلات العمل.

اقرأ أيضاً: ما الفرق بين علم المعلومات وعلم البيانات؟

مسؤوليات مهندس البيانات وعالم البيانات

مهندس البيانات هو موظف يعمل على إنشاء وتطوير واختبار قواعد البيانات وصيانتها، فهو يشرف على البنية التحتية التي تستخدمها الشركة في جمع البيانات وتخزينها.

عالم البيانات هو موظف يعمل على تحليل البيانات واستخلاص المعلومات والنتائج المفيدة منها، لتستطيع الشركة استخدام هذه النتائج في حل المشكلات أو اتخاذ القرارات التي تساعد في تحقيق مزيد من الأرباح.

هذا يعني أن مهندس البيانات يتعامل مع الأدوات والبرامج التي تستخدم لجمع البيانات وتخزينها وتحليلها ويتأكد من أنها تعمل بشكل جيد دون أخطاء، في حين يتعامل عالم البيانات مع الأدوات والبرامج التي تحلل البيانات ويستخدمها لاستخلاص نتائج تفيد الشركة. لذلك، يكون عمل الاثنين متكاملاً للغاية، ومتداخلاً في كثير من الأحيان.

اقرأ أيضاً: كيف تستخدم الشركات والمؤسسات البيانات الضخمة؟

الأدوات والبرامج

تعني الاختلافات السابقة التي شرحناها أن كل وظيفة تتطلب مجموعة من المهارات ولغات البرمجة والأدوات والبرامج.

غالباً ما يعمل مهندس البيانات باستخدام أدوات مثل SAP وOracle وCassandra وMySQL وRedis وRiak وPostgreSQL وMongoDB وneo4j وHive وSqoop. في حين يستفيد علماء البيانات من لغات مثل SPSS وR وPython وSAS وStata وJulia.

اقرأ أيضاً: ما أبرز طرق وأدوات تحليل البيانات الضخمة؟

الخلفية التعليمية

قد يمتلك مهندسو البيانات وعلماء البيانات شيئاً مشتركاً، وهو الخلفية التعليمية في مجال علوم الحاسوب، لكن علماء البيانات عادةً ما يكونون أكثر تخصصاً في مجالات أخرى، ودرسوا أشياء مثل الاقتصاد والرياضيات والإحصاء. غالباً ما يملك هؤلاء العلماء خبرة تجارية أكثر من مهندسي البيانات، في حين يملك مهندسو البيانات خلفيات هندسية أكثر.

لكن هذا لا يعني أن مهندس البيانات لا يملك معرفة وخبرة تجارية، يمكن أن يكون هذا الأمر بمثابة ميزة يتمتع بها المهندس تخوّله للعمل بشكلٍ وثيق مع علماء البيانات والمساهمة في اتخاذ قرارات مهمة في الشركة.

اقرأ أيضاً: ما أبرز مهام مهندس البيانات الضخمة في الشركة؟

الرواتب والتوظيف

عندما يتعلق الأمر بالرواتب، يبلغ متوسط رواتب علماء البيانات نحو 135 ألف دولار أميركي في السنة (الحد الأدنى 43 ألف دولار أميركي، والحد الأقصى هو 364 ألف دولار أميركي).

في حين يبلغ دخل مهندس البيانات في المتوسط ​أقل بقليل، ويبلغ متوسط راتب مهندس البيانات 124 ألف دولار أميركي في السنة (الحد الأدنى 34 ألف دولار أميركي، والحد الأقصى عند 341 ألف دولار أميركي). 

يذكر أن هذه الأرقام تتعلق بمتوسط الرواتب والحد الأدنى والأقصى في الولايات المتحدة الأميركية، ومن المؤكد أن هذه الأرقام ستختلف في منطقة الشرق الأوسط وشمال إفريقيا.

لكن ما هو سبب هذا الاختلاف؟ لماذا يكون راتب عالم البيانات أعلى من راتب مهندس البيانات؟

يعود ذلك إلى عاملين رئيسيين:

  • العرض والطلب: حين تجري بحثاً على الإنترنت عن الفرص الشاغرة لمهندسي وعلماء البيانات، ستجد أن عدد الفرص المتاحة لعلماء البيانات أكثر، هذا يعني أن عدد علماء البيانات أقل من مهندسي البيانات، ما يجعل الشركات تتنافس على استقطاب علماء البيانات من خلال الرواتب العالية.
  • المهام الوظيفية: بالإضافة إلى القدرة على تحليل البيانات الضخمة والتعامل معها، ينبغي أن يمتلك عالم البيانات خبرة في التجارة واتخاذ القرارات التي تساهم في حل المشكلات وزيادة أرباح الشركة.

اقرأ أيضاً: ما هو مستقبل علم البيانات؟

المستقبل الوظيفي

هناك زيادة في الطلب على مهندسي البيانات في كل أنحاء العالم، لأن الشركات تعتمد بشكلٍ أكبر على جمع البيانات عن عملائها. لهذا السبب، ستكون هناك زيادة في عدد الوظائف الشاغرة لمهندسي البيانات في السنوات القادمة.

بالنسبة لعلماء البيانات، نظراً لأن عملهم يتطلب معرفة في تحليل البيانات وحل المشكلات واتخاذ القرارات، هناك توجه في الكثير من الشركات لتوظيف فريق من علماء البيانات بدلاً من شخص واحد يملك كل هذه المهارات، هذا يعني أن فرص العمل الشاغرة بهذا المجال ستستمر في الزيادة أيضاً وبمعدل أسرع من فرص مهندسي البيانات.