ما هي البيانات غير المهيكلة وأنواعها

أصبحت البيانات عامل تغيير قواعد العمليات الجديدة للشركات، حيث عادةً ما يصنف علماء البيانات البيانات إلى ثلاثة أقسام واسعة وهي: البيانات المهيكلة وشبه المهيكلة وغير المهيكلة، والبيانات غير المنظمة “غير المهيكلة” هي نوع من تنسيق البيانات، حيث لا يوجد نموذج أو نوع منظم للبيانات، وتُعتبر مقاطع الفيديو والنصوص والصور وملفات المستندات والمواد الصوتية ومحتويات البريد الإلكتروني والمزيد بيانات غير منظمة، إنّه الشكل الأكثر وفرة لبيانات الأعمال ولا يمكن تخزينه في قاعدة بيانات منظمة أو قاعدة بيانات مترابطة.

ما هي البيانات غير المهيكلة

البيانات غير المنظمة: هي معلومات وفي العديد من الأشكال المختلفة لا تتبع نماذج البيانات التقليدية ممّا يجعل من الصعب تخزينها وإدارتها في قاعدة بيانات مترابطة سائدة.

خصائص البيانات غير المهيكلة

لا يمكن تنظيم البيانات غير المهيكلة بطريقة محددة مسبقًا وهي ليست نموذج بيانات متجانس، وهذا يجعل من الصعب إدارتها وبصرف النظر عن ذلك هذه هي الخصائص الأخرى للبيانات غير المهيكلة:

• لا يمكن حفظ البيانات غير المهيكلة في شكل صفوف وأعمدة كما نفعل في جدول قاعدة البيانات.

• البيانات غير المهيكلة غير متجانسة في الهيكل ولا تحتوي على أي نموذج بيانات محدد.

• إنشاء مثل هذه البيانات لا يتبع أي دلالات أو عادات.

• بسبب عدم وجود أي تسلسل أو تنسيق معين من الصعب إدارتها.

• لا تحتوي هذه البيانات على هيكل يمكن تحديده.

مصادر البيانات غير المهيكلة

• مواقع المحتوى.

• مواقع التواصل الاجتماعي.

• الصور على الإنترنت.

• المذكرات.

• تقارير وأوراق بحثية.

• المستندات وجداول البيانات والعروض التقديمية.

• التنقيب عن الصوت وروبوتات الدردشة.

• الدراسات الاستقصائية.

• أنظمة التغذية الراجعة.

مزايا البيانات غير المهيكلة

أصبحت البيانات غير المهيكلة سهلة التخزين بشكل استثنائي بسبب (MongoDB) أو (Cassandra) أو حتى باستخدام (JSON) وتسمح قواعد البيانات وبرامج (NoSQL) الحديثة لمهندسي البيانات بجمع واستخراج البيانات من مصادر مختلفة، وهناك العديد من الفوائد التي يمكن أن تجنيها المؤسسات والشركات من البيانات غير المهيكلة، وهي:

• مع ظهور البيانات غير المهيكلة يمكن تخزين البيانات التي تفتقر إلى التنسيق أو البنية المناسبة.

• لا يوجد مخطط ثابت أو بنية بيانات لتخزين مثل هذه البيانات ممّا يمنح المرونة في تخزين البيانات من الأنواع المختلفة.

• البيانات غير المنظمة أكثر قابلية للنقل بطبيعتها.

• البيانات غير المنظمة قابلة للتطوير ومرنة في التخزين.

• يمكن لأنظمة قواعد البيانات مثل: (MongoDB) و(Cassandra) وما إلى ذلك بسهولة التعامل مع الخصائص غير المتجانسة للبيانات غير المهيكلة.

• تنتج التطبيقات والأنظمة الأساسية المختلفة بيانات غير منظمة تصبح مفيدة في ذكاء الأعمال وتحليلات البيانات غير المهيكلة ومجالات أخرى متنوعة.

• يسمح تحليل البيانات غير المنظمة بالعثور على مجموعة بيانات شاملة من بيانات مثل: محتويات البريد الإلكتروني ومعلومات موقع الويب ومنشورات الوسائط الاجتماعية وبيانات الجوال وملفات ذاكرة التخزين المؤقت والمزيد.

• تساعد البيانات غير المنظمة إلى جانب تحليلات البيانات والشركات على تحسين تجربة العملاء.

• يصبح اكتشاف ذوق المستهلكين وخياراتهم أمرًا سهلاً بسبب التحليل غير المنظم للبيانات.

عيوب البيانات غير المهيكلة

• يُعد تخزين وإدارة البيانات غير المهيكلة أمرًا صعبًا نظرًا لعدم وجود بنية أو مخطط مناسب.

• تُعد فهرسة البيانات أيضًا تحديًا كبيرًا وبالتالي تصبح غير واضحة بسبب طبيعتها غير المنظمة.

• نتائج البحث من مجموعة بيانات غير منظمة ليست دقيقة أيضًا لأنها لا تحتوي على سمات محددة مسبقًا.

• يمثل أمن البيانات أيضًا تحديًا بسبب الشكل غير المتجانس للبيانات.

ما هي التحديات التي تواجهها البيانات غير المهيكلة

حتى وقت قريب كان من الصعب تخزين وتقييم وإدارة البيانات غير المهيكلة، ولكن مع ظهور أدوات تحليل البيانات الحديثة والخوارزميات ونظام تخزين المحتوى القابل للتوجيه وتقنيات البيانات الضخمة، أصبح التخزين والتقييم أمرًا سهلاً، وهذه بعض التحديات التي تواجهها البيانات غير المهيكلة:

• يتطلب تخزين البيانات غير المهيكلة مساحة كبيرة.

• تعد فهرسة البيانات غير المهيكلة مهمة شاقة.

• تصبح عمليات قاعدة البيانات مثل: الحذف والتحديث صعبة بسبب الطبيعة غير المنظمة للبيانات.

• يعد تخزين وإدارة الفيديو والصوت وملفات الصور ورسائل البريد الإلكتروني وبيانات الوسائط الاجتماعية أمرًا صعبًا أيضًا.

• البيانات غير المنظمة تزيد من تكلفة التخزين.

لحل مثل هذه القضايا هناك بعض الأساليب الخاصة بحيث يساعد نظام (CAS) في تخزين البيانات غير المهيكلة بكفاءة ويمكن الحفاظ على البيانات غير المهيكلة بتنسيق (XML)، كما يمكن للمطورين تخزين البيانات غير المهيكلة في نظام (RDBMS) وتحويل البيانات غير المهيكلة إلى تنسيقات مرنة بحيث يصبح التقييم والتخزين أمرًا سهلاً.

أنواع البيانات غير المهيكلة

تتضمن البيانات غير المهيكلة جميع أشكال البيانات التي لا يمكن إدارتها بفعالية في نظام (RDBMS) وهو نظام معاملات، ويمكن تخزين البيانات المنظمة في شكل سجلات، ولكن هذا ليس هو الحال مع البيانات غير المهيكلة وقبل ظهور التخزين المستند إلى الكائنات تم تخزين معظم البيانات غير المهيكلة في أنظمة قائمة على الملفات، وفيما يلي بعض أنواع البيانات غير المهيكلة:

1- محتوى الوسائط المتعددة التفاعلية

ملفات الترفيه وبيانات المراقبة ومرفقات البريد الإلكتروني للوسائط المتعددة والبيانات الجغرافية المكانية والملفات الصوتية كمركز الاتصال والصوت المسجل الآخر وتقارير الطقس وما إلى ذلك تندرج تحت هذا النوع.

2- بيانات المستند

يتم تضمين الفواتير وسجلات الملفات النصية ومحتويات البريد الإلكتروني وتطبيقات الإنتاجية وما إلى ذلك ضمن هذا النوع.

3- بيانات إنترنت الأشياء IoT

تندرج بيانات المؤشر وبيانات المستشعر والبيانات من أجهزة إنترنت الأشياء الأخرى ضمن هذا النوع، وبصرف النظر عن كل ذلك فإنّ البيانات من ذكاء الأعمال والتحليل ومجموعات بيانات التعلم الآلي، ومجموعات بيانات التدريب على بيانات الذكاء الاصطناعي هي أيضًا نوع منفصل من البيانات غير المنظمة.

كيفية تحليل البيانات غير المهيكلة

في الماضي لم تكن عملية تخزين وتحليل البيانات غير المهيكلة محددة جيدًا، حيث اعتادت الشركات على إجراء هذا النوع من التحليل يدويًا ولكن مع ظهور الأدوات الحديثة ولغات البرمجة، أصبحت معظم طرق تحليل البيانات غير المهيكلة متقدمة للغاية وتستخدم الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي خوارزميات مصممة بدقة للمساعدة في تحليل البيانات غير المهيكلة، بحيث تساعد أدوات تحليل البيانات غير المهيكلة جنبًا إلى جنب مع معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وخوارزميات التعلم الآلي، وأدوات البرامج المتقدمة في تحليل واستخراج البيانات التحليلية من مجموعات البيانات غير المهيكلة.

1- تحديد الهدف الواضح لتحليل البيانات

من الضروري توضيح نيتك بشأن الرؤى التي تريد استخراجها من بياناتك غير المهيكلة، وستساعد معرفة ذلك على تمييز نوع البيانات التي تخطط لتجميعها.

2- جمع البيانات ذات الصلة

تتوفر البيانات غير المنظمة في كل مكان وسواء كانت منصة وسائط اجتماعية أو تعليقات أو مراجعات عبر الإنترنت أو نموذج استطلاع، بحيث يجب أن تكون دقيقًا بشأن البيانات التي تريد جمعها في الوقت الفعلي.

3- تنظيف البيانات

يُعد تنظيف البيانات أو تنقية البيانات عملية مهمة للكشف عن البيانات غير الصحيحة أو غير ذات الصلة من مجموعة البيانات ويليها تعديل أو حذف البيانات المغايرة وتُعرف هذه المرحلة أيضًا بJ “مرحلة المعالجة المسبقة للبيانات”، حيث يتعين عليك تقليل الضوضاء وتنفيذ تقطيع البيانات للحصول على تمثيل ذي معنى وإزالة البيانات غير الضرورية.

4- استخدام التكنولوجيا والأدوات

بمجرد إجراء تنظيف البيانات فقد حان الوقت لاستخدام أدوات تحليل البيانات غير المهيكلة لإعداد الرؤى من بياناتك وصقلها، حيث يمكن أن تساعد التقنيات المستخدمة لتخزين البيانات غير المهيكلة (NoSQL) في إدارة تدفق البيانات، وتسمح الأدوات ومكتبات البرمجة الأخرى مثل (Tableau) و(Google Data Studio) باستخراج وتصور البيانات غير المنظمة، ويمكن تصور البيانات وتقديمها في شكل رسوم بيانية ومخططات ورسوم بيانية مقنعة.