מהו הקשר בין עיבוד נתונים לבין תואר במדעי המידע?
עיבוד נתונים (באנגלית: Data Processing) פירושו המרה ממוחשבת או ממוכנת של נתונים גולמיים לכדי מידע בעל ערך ולתובנות בעלות משמעות. למעשה, הצורך בתהליכי עיבוד נתונים סדורים ואוטומטיים הוא הוא זה שהוליד את המחשבים, שהיום נמצאים בכל בית ומשרד ונראים לנו כל כך מובנים מאליהם.
עיבוד נתונים הוא חלק חשוב בעבודתם של מומחי נתונים, הוא מאפשר להם להתמודד עם כמויות גדולות של נתונים, ונושא זה נלמד במסגרת תואר במדעי המידע באוניברסיטת בר-אילן, כפי שתוכלו לקרוא בהמשך.
לקבלת מידע נוסף על אודות לימודי עיבוד נתונים/עיבוד מידע במסגרת תואר במדעי המידע בבר-אילן, צרו קשר דרך עמוד צור קשר או בטלפון 03-5318351
מה זה עיבוד נתונים?
כדי להבין לעומק מה זה עיבוד נתונים נתבונן לרגע על חיי היום יום: מדי יום, מדי שעה, מדי שניה מיליוני אנשים בכל רחבי העולם מחפשים אינפורמציה במנועי חיפוש, משלמים בחנויות מסחר אלקטרוניות, מעבירים מידע פנים-ארגוני, גולשים ברשתות חברתיות ומזרימים סרטונים וסרטים. בעת ביצוע פעולות אלו זורמים נתונים גולמיים לגופים שונים; אל בעלי החנויות האלקטרוניות, אל חברות סליקת אשראי, אל גוגל, לפייסבוק וכו', שכן כמעט כולנו גולשים וגולשות ברשת ומשתמשים ברשתות מחשבים כדי לקבל ולהעביר מידע מאחד לשנייה. אך לנתונים גולמיים אלו לכשעצמם אין כל משמעות עבור החברות, הגופים והמוסדות שאליהם הנתונים זורמים. כדי להפיק תובנות מכמות עצומה כזו של נתונים, תהליכי עיבוד נתונים נכנסים לפעולה.
שלבי Data Processing
עיבוד מידע נערך בתהליך מדורג המבוצע שלב אחרי שלב על ידי מדעני נתונים של הארגון, החברה או המוסד. בדיוק מסיבה זו במסגרת לימודי מדעי המידע באוניברסיטת בר-אילן לומדים הסטודנטים מודלים של Data Processing ושיטות עיבוד נתונים.
במהלך לימודי מידענות בבר-אילן נחשפים הסטודנטים והסטודנטיות לכל מחזור החיים של תהליכי עיבוד מידע, החל משלב האיסוף וההכנה ועד לשלב הצגת הנתונים המעובדים ואחסונם.
- שלב ראשון בתהליכי עיבוד נתונים – איסוף: בשלב זה אוספים את המידע והנתונים הגולמיים ממקורות שהוגדרו מראש. נתונים אלו יכולים להיות התנהגות גולשים, נתונים פיננסיים, מידע המגיע מעוגיות ) קוּקִית או Cookie) ועוד.
- שלב שני בתהליכי עיבוד מידע – הכנה: בשלב זה מתחילים "לנקות", כלומר - למיין ולסנן את כל הנתונים; להפריד בין עיקר לטפל, להסיר נתונים לא מדויקים, שגויים, כפולים או חסרים, כל זאת על מנת כדי להמשיך לשלב הבא בתהליך ה- Data Processing. כך למעשה מבטיחים שרק הנתונים האיכותיים, הנכונים והמדויקים ביותר יגיעו ליחידת העיבוד.
- שלב שלישי בתהליכי עיבוד נתונים – המרה: כעת הנתונים הגולמיים מומרים ומוזנים ליחידת העיבוד. את הנתונים ניתן להזין במגוון דרכים כיום: דרך סורקים, מקלדות וכו'.
- שלב רביעי בהליכי עיבוד נתונים – יישום מודלים ושיטות לעיבוד הנתונים: המטרה של שלב זה בתהליכי עיבוד נתונים היא לקחת את הנתונים ולעבד אותם תוך שימוש בבינה מלאכותית, למידת מכונה או אלגוריתמים שונים על מנת להפיק תובנות ומשמעויות. יש בנמצא כל מיני שיטות ומודלים העומדים לרשותנו לצורך ביצוע עיבוד נתונים. המודל שייבחר תלוי במידה רבה במקורות מהם הנתונים מגיעים ומאוחסנים: מסדי נתונים, אגם נתונים (Data Lake), התקנים וכו', כמו גם שהמודל יבחר לפי השימוש המיועד בפלט.
- שלב חמישי בתהליכי עיבוד נתונים – הצגת הפלט: בשלב זה בתהליכי עיבוד מידע, הנתונים המעובדים מוצגים לבעלי תפקידים בארגון, במוסד או בחברה באופן קריא, בהיר ונוח, באמצעות: מסמכים, מצגות, טבלאות, סרטוני וידאו וגרפים.
- שלב שישי ואחרון בהליכי עיבוד נתונים – אחסון הפלט: השלב האחרון ב- Data Processingהוא אחסון הפלט, על מנת שניתן יהיה לעבוד איתו בהמשך, בעיבוד הנתונים הבא. בשלב זה של עיבוד נתונים למעשה מאחסנים נתונים ומטא נתונים לשימוש עתידי נוסף, כך שניתן יהיה לאחזר ולשלוף באופן מהיר את המידע, בכל עת שיהיה בכך צורך, וגם ניתן יהיה להשתמש בהם במחזור העיבוד הבא.
עיבוד נתונים הוא הבסיס לבניית אסטרטגיות עסקיות יעילות יותר
עיבוד נתונים חיוני לארגונים, חברות ומוסדות מאחר שהוא מניח את היסודות ליצירת אסטרטגיות עסקיות טובות יותר, חכמות יותר ומדויקות יותר. תודות לתהליכי עיבוד מידע, הממירים נתונים לפורמט נגיש וקריא כגון: מסמכים, גרפים ותרשימים – העובדים וההנהלה בכל ארגון המונע על ידי נתונים (Data Driven) יכולים להבין בצורה טובה יותר את שטף הנתונים המפוזר, לגזור מסקנות מבוססות נתונים ועובדות ולפעול על פיהן.
לימודי עיבוד נתונים במסגרת תואר במדעי המידע
במחלקה למדעי המידע באוניברסיטת בר-אילן מגוון מסלולי לימוד לתואר ראשון, שני ולדוקטורט המשלבים גם לימודי עיבוד נתונים. במסגרת לימודי מדעי המידע לומדים הסטודנטים והסטודנטיות על תהליכי עיבוד נתונים משלב הזנת הנתונים, קידוד הנתונים דרך כריית נתונים והצגת מידע משמעותי.
מחלקת מדעי המידע באוניברסיטת בר-אילן דורגה במדד שנחאי בין 100 מחלקות מדעי המידע הטובות ביותר בעולם. בוגרי המחלקה מבוקשים מאוד, משתלבים בתפקידי מפתח במגוון רחב של גופים וחברות, ונהנים ממקצוע יוקרתי, דינמי ומתגמל במיוחד.
