البيانات غير المهيكلة هي معلومات ، في أشكال مختلفة ، لا تتبع نماذج البيانات التقليدية ، مما يجعل من الصعب تخزينها وإدارتها في التيار الرئيسي قاعدة البيانات العلائقية.
غالبية البيانات الجديدة التي تم إنشاؤها اليوم غير منظمة ، مما يؤدي إلى ظهور منصات وأدوات جديدة لإدارة هذه البيانات وتحليلها. تتيح هذه الأدوات للمؤسسات بسهولة استخدام بيانات غير منظمة لتطبيقات ذكاء الأعمال (BI) وتطبيقات التحليلات.
البيانات غير المهيكلة لها بنية داخلية ولكنها لا تحتوي على محدد مسبقًا نموذج البيانات أو مخطط. يمكن أن يكون نصيًا أو غير نصي أو تم إنشاؤه بواسطة الإنسان أو تم إنشاؤه بواسطة الرشاشات.
النص هو أحد أكثر أنواع البيانات غير المهيكلة شيوعًا. يتم إنشاء النص غير المهيكلة وجمعه في مجموعة من النماذج ، بما في ذلك مستندات الكلمات ورسائل البريد الإلكتروني وعروض PowerPoint والاستجابات للمسح ونصوص تفاعلات مركز الاتصال والمنشورات من المدونات ومواقع التواصل الاجتماعي.
تشمل أنواع أخرى من البيانات غير المهيكلة الصور وملفات الصوت والفيديو. بيانات الماكينة هي فئة أخرى من البيانات غير المهيكلة التي تنمو بسرعة في العديد من المؤسسات. على سبيل المثال ، تسجل ملفات السجل من مواقع الويب والخوادم والشبكات والتطبيقات – وخاصة تلك المحمولة – مجموعة من النشاط وبيانات الأداء. بالإضافة إلى ذلك ، تقوم الشركات بتقاط البيانات وتحليلها بشكل متزايد من أجهزة الاستشعار على معدات التصنيع والأجهزة الأخرى المتصلة بإنترنت الأشياء (إنترنت الأشياء).
بيانات منظمة مقابل غير منظمة
الرئيسي الاختلافات بين البيانات المنظمة وغير المنظمة هي أنواع التحليل التي يمكن استخدامها للبيانات ، والمخطط المستخدم ، وأنواع تنسيق البيانات والطرق التي يتم تخزين البيانات. تتوافق البيانات المهيكلة التقليدية ، مثل بيانات المعاملات في الأنظمة المالية وتطبيقات الأعمال الأخرى ، مع تنسيق جامد لضمان الاتساق في معالجة وتحليله. من ناحية أخرى ، يتم الحفاظ على مجموعات من البيانات غير المهيكلة بتنسيقات غير موحدة.
يتم تخزين البيانات المهيكلة في قاعدة بيانات علائقية توفر الوصول إلى نقاط البيانات المرتبطة ببعضها البعض باستخدام الأعمدة والجداول. على سبيل المثال ، تعتبر معلومات العميل المحفوظة في جدول بيانات وتصنيفها عن طريق أرقام الهواتف أو العناوين أو المعايير الأخرى بيانات منظمة. تشمل الأمثلة الأخرى لأنظمة البيانات المهيكلة أنظمة حجز السفر وسجلات المخزون والتحويلات المحاسبية.
نظرًا لأن هذه المعلومات تصنف ، فإنها تعتبر أكثر قابلية للبحث من قبل كل من البشر والخوارزميات في تحليل البيانات. غالبًا ما يستخدم مسؤولو قاعدة البيانات لغة الاستعلام المنظمة (SQL) ، والتي تتيح استعلامات البحث الفعالة للبيانات المنظمة في قواعد البيانات العلائقية.
غالبًا ما يتم استخدام البيانات منظمة وغير منظمة معًا. على سبيل المثال ، يمكن استيراد جدول بيانات منظم لبيانات العميل إلى نظام إدارة علاقات العملاء غير منظم.
ما هي البيانات غير المهيكلة المستخدمة ل؟
نظرًا لطبيعتها ، فإن البيانات غير المهيكلة ليست مناسبة لتطبيقات معالجة المعاملات التي تعالج البيانات المنظمة غالبًا. بدلاً من ذلك ، يتم استخدامه في المقام الأول ل BI والتحليلات.
تحليلات العملاء هو تطبيق شائع للبيانات غير المهيكلة. يقوم تجار التجزئة والمصنعين والشركات الأخرى بتحليل البيانات غير المهيكلة للتحسين تجربة العملاء وتمكين التسويق المستهدف. يفعلون أيضا تحليل المشاعر لفهم العملاء بشكل أفضل وتحديد المواقف حول المنتجات وخدمة العملاء والعلامات التجارية للشركات.
الصيانة التنبؤية هي حالة استخدام تحليلات ناشئة للبيانات غير المهيكلة. على سبيل المثال ، يمكن للمصنعين التحليل بيانات المستشعر للكشف عن فشل المعدات قبل حدوثها في أنظمة الطابق النباتي أو المنتجات النهائية في هذا المجال. تتم مراقبة خطوط أنابيب الطاقة وفحصها للمشاكل المحتملة باستخدام البيانات غير المهيكلة التي تم جمعها من مستشعرات إنترنت الأشياء.
يستخدم تحليل بيانات السجل من أنظمة تكنولوجيا المعلومات تبرز الاتجاهات ، ويحدد قيود السعة ويحدد سبب أخطاء التطبيق ، وحوادث النظام ، واختناقات الأداء وغيرها من المشكلات. يساعد تحليلات البيانات غير المهيكلة أيضًا جهود الامتثال التنظيمية ، لا سيما في مساعدة المنظمات على فهم مستندات الشركات والسجلات التي تحتوي عليها.
تقنيات ومنصات البيانات غير المهيكلة
في الماضي ، غالبًا ما تم إغلاق البيانات غير المهيكلة في أنظمة إدارة المستندات المروعة ، وأجهزة التصنيع الفردية وما شابه. جعل هذا النهج بيانات غير منظمة في ما يعرف باسم البيانات المظلمة، غير متوفر للتحليل.
لكن الأمور تغيرت مع تطور البيانات الكبيرة المنصات ، في المقام الأول هادوب مجموعات ، قواعد بيانات NOSQL وخدمة التخزين Amazon Simple (S3). أنها توفر البنية التحتية المطلوبة لمعالجة وتخزين وإدارة كميات كبيرة من البيانات غير المهيكلة دون الحاجة إلى نموذج بيانات مشترك ومخطط قاعدة بيانات واحد.
تحديات البيانات غير المهيكلة
هناك العديد من التحديات المرتبطة بالبيانات غير المهيكلة. وتشمل ما يلي ما يلي:
- متطلبات التخزين. غالبًا ما تستهلك البيانات غير المهيكلة كميات كبيرة من التخزين بسبب تنسيقاتها المتنوعة ، مثل ملفات الصوت والفيديو والوسائط المتعددة.
- تعقيد إدارة البيانات. يمكن أن تكون إدارة البيانات غير المهيكلة عبر مستودعات مختلفة وأنظمة الملفات صعبة بدون أدوات متخصصة.
- صعوبة التحليل. يتطلب استخراج رؤى قيمة من البيانات غير المهيكلة تقنيات متقدمة ، مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي (منظمة العفو الدولية) ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP).
- قضايا التكامل. دمج البيانات غير المهيكلة مع البيانات المنظمة في مستودعات البيانات أو بحيرات البيانات يمكن أن تكون معقدة ويصعب تنفيذها.
- المعالجة في الوقت الحقيقي. تتطلب التعامل مع البيانات غير المنظمة في الوقت الفعلي ، مثل خلاصات الوسائط الاجتماعية الحية ، البنية التحتية والخوارزميات المتطورة.
أمثلة على البيانات غير المهيكلة
هناك عدة أنواع مختلفة من البيانات غير المهيكلة. وتشمل ما يلي ما يلي:
- ملفات الصوت ، مثل البودكاست والتسجيلات.
- منشورات وسائل التواصل الاجتماعي ، بما في ذلك التغريدات وتحديثات Instagram وحالات Facebook.
- المستندات النصية والملفات النصية ، مثل التقارير والمقالات و PDFs.
- الصور ومقاطع الفيديو وتنسيقات الوسائط المتعددة الأخرى.
- صفحات الويب التي تحتوي على محتوى ديناميكي ومتنوع.
- رسائل البريد الإلكتروني والمراسلات.
- تدفقات البيانات في الوقت الحقيقي ، مثل مخرجات جهاز إنترنت الأشياء.
- chatbot المحادثات والنص المعالج NLP.
كيفية إدارة البيانات غير المهيكلة
هناك عدة طرق لإدارة البيانات غير المهيكلة بنجاح. تشمل الخطوات الأكثر أهمية ما يلي:
- بحيرات البيانات. يمكن تخزين البيانات غير المهيكلة في بحيرة بيانات إلى جانب مجموعات البيانات المنظمة لتحسين إمكانية الوصول.
- أدوات متقدمة. تُستخدم التقنيات مثل AI و NLP وغيرها من تقنيات علوم البيانات لمعالجة البيانات غير المنظمة وتحليلها.
- تخزين السحابة. تخزين البيانات المستندة إلى مجموعة النظراء يوفر قابلية التوسع للبيانات غير المهيكلة.
- بيانات التعريف. إن البيانات الوصفية المحددة جيدًا تجعل الفهرسة والبحث عن البيانات غير المهيكلة أسهل.
- العمليات الآلية. أدوات التشغيل الآلي تبسيط ابتلاع البيانات والتصنيف والتحليل.
- مصادر البيانات. قم بتوصيل مصادر البيانات غير المهيكلة بالأنظمة المنظمة للتحليلات الشاملة والإبلاغ.
- أنظمة الملفات. تضمن أنظمة الملفات المراجعة والمحسّنة بانتظام تخزين البيانات غير المهيكلة بكفاءة.
ما هي البيانات شبه المهيكلة؟
البيانات شبه المهيكلة غير منظمة إلى حد كبير ، ولكنها تستخدم علامات وعلامات داخلية تفصل وتميز عناصر البيانات المختلفة ، وتضعها في الاقتران والتسلسلات الهرمية. غالبًا ما تتم مقارنة البيانات شبه المهيكلة وغير المنظمة، لكنهم مختلفون.
البريد الإلكتروني هو مثال شائع للبيانات شبه المهيكلة. تتيح البيانات الوصفية المستخدمة في البريد الإلكتروني أدوات التحليلات من التصنيف والبحث بسهولة عن الكلمات الرئيسية. تعد بيانات المستشعرات وبيانات الوسائط الاجتماعية ولغات الترميز مثل قواعد بيانات XML و NOSQL أمثلة على البيانات غير المهيكلة التي تتطور لمزيد من القابلية للبحث ويمكن اعتبارها بيانات شبه منظمة.
أدوات تحليل البيانات غير المهيكلة من الجيل التالي
يتم استخدام مجموعة متنوعة من تقنيات وأدوات التحليل لتحليل البيانات غير المنظمة في بيئات البيانات الكبيرة. تتضمن التقنيات الأخرى التي تلعب الأدوار في تحليلات البيانات غير المهيكلة استخراج البياناتوالتعلم الآلي و التحليلات التنبؤية.
تحليلات النص الأدوات تبحث عن الأنماط والكلمات الرئيسية والشعور في البيانات النصية. على مستوى أكثر تقدماً ، تعد تقنية NLP شكلاً من أشكال الذكاء الاصطناعى التي تسعى إلى فهم المعنى والسياق في النص والكلام البشري ، بشكل متزايد بمساعدة التعلم العميق الخوارزميات التي تستخدم الشبكات العصبية لتحليل البيانات.
تقوم الأدوات الجديدة بتجميع جميع أنواع البيانات وتحليلها والاستعلام عنها لتمكين رؤية أكبر لبيانات الشركات وتحسين اتخاذ القرارات. ومن الأمثلة على ذلك خدمات بيانات Azure و IBM Cognos Analytics و Microsoft Power BI و Tableau.
وفقًا لـ Gartner ، من المتوقع تخزين البيانات غير المهيكلة زيادة في المستقبل.
البيانات غير المهيكلة هي شكل من أشكال البيانات سريعة النمو. تعلم كيفية إدارة هذا النوع من البيانات لتعزيز أداء الأعمال.
