5 تفاوت کلیدی میان علم داده و علم اطلاعات

درک تمایز میان علم اطلاعات و علم داده برای رهبران تجاری، مدیران کسب و کار ها و فعالان حوزه دیجیتال بسیار مهمه. در حالی که علم اطلاعات بر سازماندهی و دسترسی به اطلاعات متمرکزه، علم داده بینش های ارزشمندی رو از مجموعه داده های بزرگ استخراج میکنه که با کمک داستان سرایی با داده ها به بینش هایی طلایی میرسه.

علم اطلاعات (information science) چیه؟

علم اطلاعات دانشیه که به چگونگی جمع آوری، سازماندهی، ذخیره و  بازیابی اطلاعات میپردازه.

برای صاحبان مشاغل و تصمیم گیرندگان، درک اصول علم اطلاعات بسیار ارزشمنده زیرا این علم بینشی آگاهانه در مورد چگونگی انتقال اطلاعات، طریقه مدیریت موثر اطلاعات  و نحوه استفاده از آن رو ارائه میده.

مفاهیم اولیه علم اطلاعات

• نظریه اطلاعات (Information theory)
• بازیابی اطلاعات و سازماندهی (Information retrieval and organization)
• رفتار اطلاعاتی و کاربران (Information behavior and users)
• بازنمایی دانش(Knowledge representation)
• کتابخانه ها و آرشیوهای دیجیتال(Digital libraries and archives)

علم داده چیه؟

علم داده، دانشیه که توجه کسب‌وکارهای سراسر جهان رو به خود جلب کرده و دلیل خوبی هم برای اینکار داره. بیاید این علم رو به زبان ساده تجزیه کنیم.

در عصر مبتنی بر داده‌ها، کسب‌وکارها از درک اصول علم داده بسیار سود میبرن، و همین باعث تصمیم گیری آگاهانه، تشخیص روندها و پیش بینی نتایج آینده میشه.

برای مدیران کسب و کار ها، درک این مفاهیم به رشد کسب و کار اونم با تحلیل داده ها کمک زیادی میکنه.

مفاهیم اصلی علم داده:

• جمع آوری و پیش پردازش داده ها (Data collection and preprocessing)
• تجزیه و تحلیل آماری (Statistical analysis)
• یادگیری ماشین (Machine learning and predictive modeling)
• تجسم داده ها (Data visualization)
• فناوری ها و زیرساخت های کلان داده (Big data technologies and infrastructure)

تاکید علم اطلاعات بر مدیریت سیستم های اطلاعاتی، سازماندهی و بازیابی اطلاعات هستش، از سوی دیگه علم داده بر استخراج بینش و دانشی معنادار از میان داده های ساختار یافته، نیمه ساختار یافته و ساختار نیافته به کمک تکنیک های آماری، ریاضیات و برنامه نویسی تاکید میکنه.

1. دامنه و اهداف

علم اطلاعات

علم اطلاعات پایه و اساس یک کتابخانه هستش. این دانش تضمین میکنه که کتاب ها به خوبی سازماندهی میشن، دسته بندی میشن و به راحتی قابل بازیابی هستن. در حوزه کسب و کار اما نحوه ذخیره، فهرست نویسی و دسترسی به داده ها می پردازه. هدف اصلی این دانش اطمینان از در دسترس بودن، قابل اعتماد بودن و قابل فهم بودن اطلاعات هستش.

علم داده

در مقابل، علم داده شبیه به تحلیلگرانیه که کتاب‌های موجود در کتابخانه نمایه سازی شده ما رو میخونه، تفسیر میکنه و معانی میده. در داده های پیچیده و پراکنده فرو میره و الگوها، بینش ها یا پیش بینی ها رو استخراج میکنه. کسب‌وکارها به علم داده تکیه می‌کنن تا از بینش‌های عملیه داده‌های خود استفاده کنن و تصمیم‌های استراتژیک رو هدایت کنن.

2. ابزارها و روش ها

علم اطلاعات

عمدتاً از پایگاه های داده(Databases)، سیستم های مدیریت محتوا (Content management systems) و ساختارهای طبقه بندی (Taxonomy structures) استفاده میکنه. هدف از استفاده این ابزار ها بهینه سازی در طبقه بندی داده ها، ذخیره سازی و بازیابیه داده ها هستش.

علم داده

علم داده اما از ابزارهای آماری (Leverages statistical tools) ، الگوریتم‌های یادگیری ماشین (machine learning algorithms) ، نرم‌افزار تجسم داده‌ها و فناوری‌های کلان داده استفاده میکنه. هدف علم داده تجزیه و تحلیل، نمایش و پیش‌بینی روندها بر اساس داده‌ها هستش.

3.ماهیت میان رشته ای

علم اطلاعات

علم اطلاعات با حوزه هایی مانند علم کتابداری، علوم شناختی و حتی اصول دانش شناسی تلاقی میکنه. این تضمین کننده ی اینه که فرآیندهای ارائه و بازیابی اطلاعات باید کاربر پسند و شهودی باشن!!

علم داده

علم داده ریشه در ریاضیات، آمار و علوم کامپیوتر داره. رویکرد بین رشته‌ایه علم داده باعث تشکیل بینش هایی دقیق، قوی و قابل اجرا میشه.

 

4. مدت زمان و سرعت نتایج

علم اطلاعات

این دانش اغلب بر راه حل های بلند مدت مانند ایجاد سیستم های ذخیره سازی داده های پایدار یا طراحی پروتکل های بازیابی اطلاعات تمرکز میکنه.

علم داده

در علم داده سرعت رسیدن به نتایج خیلی بالاتر میره، مثلا دانشمندان داده، داده های فروش در یک هفته رو تجزیه و تحلیل میکنن تا بینش هایی رو برای بازاریابی ارائه میدن.

5.نقش این علوم و مشاغل آن در جامعه

علم اطلاعات

مشاغل علم اطلاعات شامل حوزه های دیجیتال و کتابخانه ای میشن.

معماری اطلاعات(Information architects)

مدیران پایگاه داده (Database administrators)

کتابداران  (Librarians)

این متخصصان اطمینان حاصل میکنن که سیستم های داده ای ساختار یافته، قابل اعتماد و کاربر پسند هستن.

علم داده

دانشمندان داده(Data scientists)، تحلیلگران داده(Data analysts) و مهندسان یادگیری ماشین(Machine learning engineers) برخی از این نقش های کلیدی هستن. آنها بر تشریح یا کالبد شکافی داده ها(Dissecting data)، درک تفاوت های ظریف داده ها، و ارائه بینش هایی عملی یا مدل های پیش بینی که بر اساس آنها میتوان به نتایج خوبی رسید.

در حالی که هم علم اطلاعات و هم علم داده در فضای تجاری غنی از داده های حیاتی هستن، اما هرکدوم نقش‌های متمایزی رو ایفا میکنن و در عین حال مکمل هم هستن.

رده بندی و طبقه بندی داده ها(Data classification and categorization)

علم اطلاعات در مورد سازماندهی اطلاعات به گونه ای عمل میکنه که اطلاعات به راحتی قابل دسترسی باشن. تکنیک‌های علم داده، مانند الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering algorithms)، دسته‌بندی  (Categorize)و تقسیم خودکار داده‌ها به گروه‌های مرتبط از جمله این تکنیک ها هستن.