[انقر على CC للترجمة العربية] 

انعقدت في "الجامعة الأميركية في بيروت"، يوم الجمعة الماضي، فعالية "المرأة في علم البيانات" Women In Data Science، وهي الأولى من نوعها في العالم العربي مخصصة للنساء. والفعالية التي هي ثمرة شراكة بين "الجامعة الأميركية في بيروت" و"جامعة ستانفورد"، جرت بالتزامن مع فعاليات مماثلة انعقدت وستنعقد في 75 موقعاً حول العالم بينها مدينتين عربيتين هما رام الله ("جامعة بيرزيت") وقطر ("معهد قطر لبحوث الحوسبة").

شكّل هذا المؤتمر فرصة للطلاب والباحثين والشركات الناشئة للاطلاع على آخر المستجدات في علم البيانات وعلى نتاج عمل نساء رائدات فيه. وتمحورت الفعالية التي اقتصرت على يوم واحد، حول ثلاثة مسارات؛ فبدأت بتطبيقات علم البيانات في الرعاية الصحية، ثمّ تناولت موضوع إنترنت الأشياء، قبل أن تنتقل إلى البيانات في القطاع المالي وقطاع الأعمال.

ووسط توقعات بأن تنمو سوق البيانات الضخمة والتحليلات بأكثر من النصف ما بين عامي 2015 و2019 وأن تشهد الاستثمارات في هذا الإطار زيادة أيضاً في الفترة عينها، خصّص المؤتمر جلسة نقاش لرائدات أعمال عاملات في هذا المجال. كما تناول تطبيقات علم البيانات في قطاعات التعليم والمالية والطيران، وخصّص حيّزاً لمسألة خصوصيّة البيانات ولتطبيقات علم البيانات في إنترنت الأشياء. كما أتاح المؤتمر فرصة للمتحدّثات للتعريف بما يقمن به أمام حضور شكّلت النساء أيضاً جزءاً كبيراً منه.

لم يخرج المؤتمر بتوصياتٍ، ولكن جلساته كانت زاخرة بمعلومات قيّمة عن هذا القطاع الذي بدأ يكتسب زخماً كبيراً وبإشاراتٍ إلى مكامن القوة فيه والتحدّيات التي يواجهها. لذلك يمكن استخلاص خمسة أمور أو حقائق من التجارب التي تم استعراضها ومن النقاشات التي دارت في الجلسات.

يمكن تطبيق علم البيانات في كافة المجالات والقطاعات. في الوقت الحالي، يتمّ تطبيق علم البيانات في قطاع الطيران، حيث يستخدم على سبيل المثال لصيانة الطائرات بشكل أفضل وتوقّع الأوقات الأمثل للرحلات، كما يستخدم لتوقع تأخّر الطائرة بحسب حالات الطقس مثلاً. كذلك يلجأ اليوم قطاع المصارف بشدّة إلى علم البيانات، وتحديداً في الكشف عن حالات التزوير، وتحديد من يمكنه الحصول على قرض.

أمّا علم البيانات في مجال البيع بالتجزئة، فتمّ تناوله بشكل عام. وأوضحت بعض المشاركات استخدام هذا العلم هنا لإضفاء طابع شخصي على عمليّة البيع والتسويق بناءً على التفضيلات الشخصية. وفي هذا السياق، تحدّثت ريما سمعان، عالمة بيانات من "مايكروسوفت"، عن مشروعٍ للشركة في مركز تسوّق في الإمارات لاستخدام أجهزة الاستشعار لجمع البيانات ومعرفة المسار الذي يسلكه أغلب الناس ومواقع المحلات التي من المرجح أن تتلقى العدد الأكبر من الزيارات.

في القطاع التعليمي، لفتت سيرون شاميجيان، الشريكة المؤسسة لـ"كم كلمة" Kamkalima لتلبية احتياجات التعليم باللغة العربية، إلى وجود "فجوة كبيرة في استخدام علم البيانات في التعليم"، ودعت إلى تعليم الأساتذة كيفية استخدام هذه التكنولوجيا من أجل تحقيق التقدّم في هذا القطاع.

خصوصية البيانات مهمّة جدّاً بالنسبة للمستخدمين. يتردّد المستخدمون في السماح للشركات بالوصول إلى بياناتهم الخاصة خوفاً من طريقة استخدامها لاحقاً، وينزعجون عندما يجبرون على القيام بذلك كشرط للحصول على بعض الخدمات. فتطبيقا "كريم" Careem أو "أوبر" Uber على سبيل المثال، يشترطان عليك الإفصاح عن الكثير من بياناتك الخاصة عند طلب سيارة؛ ولكن في المقابل سيمنعك لجوؤك إلى خيارات أخرى لا تتطلب إفصاحاً عن بياناتك مثل المشي أو استخدام سيّارة أجرة، من الاستفادة من فوائد الاقتصاد التشاركي.

انطلاقاً من مخاوف المستخدمين على خصوصية بياناتهم، وبضغط من عاملين في المجال، بدأت الشركات تستجيب لهذه المخاوف عبر عدد من الخدمات مثل تطبيق "سيجنال"  Signal للتواصل المباشر، و"بروتومايل" Protonmail خدمة البريد إلكتروني المشفّر.

الأخلاقيات تزداد أهميّة في مجال علم البيانات. لا شكّ في أنّ الأخلاقيات أساسيّة في أيّ مجال، ولكن في مجال التكنولوجيا وبخاصّةٍ الاطلاع على البيانات الضخمة، يعتبر غيابها مسألة بالغة الخطورة. هذا بالضبط ما شددت عليه أسمهان زين، رئيسة "الرابطة اللبنانية لسيدات العمل" Lebanese League for Women in Business في حديثها إلى "ومضة".

الإلمام بالرياضيات وعلم الحاسوب ضروري للعمل في علم البيانات. "العمل في علم البيانات يتطلّب مهارات تقنية أكثر مما يحتاج مهارات شخصية. فـ"مهاراتك [في التواصل مثلاً] لن توصلك إلى أيّ مكان من دون مهارات تقنية ترافقها"، حسبما قالت الدكتورة في "جامعة رايرسون" Ryerson University  في كندا، ايسي بوسار بينير. وشرحت أنّه "من الضروري أن يكون لدى العاملين في هذا المجال خلفية أكاديمية في الرياضيات وعلم الحاسوب".

وافقتها الرأي دانيالا كولومبو، اختصاصية التحليلات في "مايكروسوفت أوروبا والشرق الأوسط وأفريقيا"، غير أنّها لفتت إلى أنّ الشغف والاستعداد للعودة إلى الدراسة يسمحان لمن يتحلّى بهما بالدخول مجال علم البيانات حتّى لو كان من خلفية أكاديمية مختلفة.

يجب أن تبني منصّتك في علم البيانات بنفسك. لفتت فدوى مهنا، الشريكة المؤسّسة لـ"ماركليجينت" Markelligent التي تعنى ببناء المدن الذكية وتعمل من دبي، إلى أنّه رغم توفّر نماذج لخوارزميات تحليل البيانات، إلا أنّ "عليك بناء منصّتك بنفسك إذا كنت حريصاً على أن تعمل بالشكل الذي تراه مناسباً". وعلّلت ذلك بأنّ "ما تقدّمه للآلة قد يشوبه أخطاء كثيرة من حيث البيانات؛ لذا، عليك بناؤها من الصفر". وفي حال كنت تفتقر إلى المهارات الإحصائية أو البرمجة أو الخبرة في المجال الذي تعمل فيه للقيام بذلك، عليك "توظيف فريق يتمتّع بكافة هذه المهارات" لتضمن النجاح في هذا المجال.