ما هي البيانات المهيكلة في علم البيانات

اقرأ في هذا المقال


البيانات المهيكلة هي البيانات التي تتوافق مع نموذج البيانات ولها هيكل معين جيدًا وتتبع ترتيبًا ثابتًا ويمكن الانتقال إليها بسهولة واستعمالها من قبل شخص أو برنامج كمبيوتر.

ما هي البيانات المهيكلة

البيانات المهيكلة: هي البيانات التي تم تنظيمها في مستودع منسق وعادةً ما تكون قاعدة بيانات، كما يتم ذلك بحيث يمكن جعل عناصر البيانات قابلة للعنونة من أجل معالجة وتحليل أكثر فعالية، والبيانات موجودة في حقل ثابت داخل سجل أو ملف.

تتناقض البيانات المهيكلة مع البيانات غير المهيكلة وشبه المهيكلة، كما توجد الأنواع الثلاثة من البيانات في سلسلة متصلة مع كون البيانات غير المهيكلة هي البيانات الأقل تنسيقًا وهيكلها الأكثر تنسيقًا، وكلما كانت مجموعة البيانات أكثر تنظيمًا كانت أكثر قابلية للمعالجة والتحليل.

تحتوي البيانات المهيكلة على بنية محددة جيدًا تساعد في سهولة تخزين البيانات والوصول إليها، ويمكن فهرسة البيانات بناءً على سلسلة نصية بالإضافة إلى السمات وهذا يجعل عملية البحث خالية من المتاعب، ويُعد استخراج البيانات أمرًا سهلاً وبمعنى أنّه يمكن استخراج المعرفة بسهولة من البيانات.

عمليات مثل التحديث والحذف سهلة بسبب شكل التنظيم الجيد من البيانات، ويمكن إجراء عمليات ذكاء الأعمال مثل تخزين البيانات بسهولة، وقابل للتطوير بسهولة في حالة وجود زيادة في البيانات وضمان أمن البيانات أمر سهل وكما تمثل البيانات المهيكلة حوالي (20%) فقط من البيانات ولكن بسبب الدرجة العالية من التنظيم والأداء تجعلها أساسًا للبيانات الضخمة.

عادةً ما يتم تخزين البيانات المهيكلة في مخططات محددة جيدًا مثل قواعد البيانات وهو بشكل عام جدولي مع العمود والصفوف التي تحدد سماتها بوضوح، وغالبًا ما يتم اعتماد اللغة (SQL) لإدارة البيانات المنظمة المخزنة في قواعد البيانات (Databases) ومصادر البيانات المهيكلة هي:

  • قواعد بيانات (SQL).
  • جداول البيانات مثل (Excel).
  • أنظمة (OLTP).
  • النماذج عبر الإنترنت.
  • أجهزة الاستشعار مثل: علامات (GPS) أو (RFID).
  • سجلات خادم الشبكة والويب.
  • الأجهزة الطبية.

المصدر: Foundations of Data Science By Avrim Blum, John Hopcroft, Ravindran Kannan / First EditionIntroducing Data Science: Big data, machine learning, and more, using Python tools By Davy Cielen, Arno Meysman / First EditionAn Introduction to Data Science By Jeffrey S. Saltz, Jeffrey M. Stanton / First EditionData Science from Scratch: First Principles with Python by Joel Grus / 2nd Edition


شارك المقالة: