أنواع البيانات الهيكلية مقابل غير الهيكلية

تعرّف على الفرق بين أنواع البيانات المهيكلة وغير المهيكلة

ما الفرق بين البيانات المهيكلة وغير المهيكلة ولماذا يجب أن تهتم؟ بالنسبة للعديد من الشركات والمؤسسات، قد تشعر هذه الاختلافات بأنها تنتمي فقط إلى قسم تكنولوجيا المعلومات الذي يتعامل مع البيانات الكبيرة.

على الرغم من وجود بعض الحقيقة لذلك، فمن المفيد للجميع فهم الفرق، لأنه بمجرد فهم تعريف البيانات المهيكلة والبيانات غير المهيكلة (إلى جانب مكان وجود تلك البيانات وكيفية معالجتها)، سترى كيف يمكن استخدام ذلك لتحسين أي عملية قائمة على البيانات.

المبيعات والتسويق والعمليات والموارد البشرية - تنتج جميع هذه المجموعات بيانات. حتى أصغر الشركات الصغيرة، مثل متجر تقليدي ذي مخزون فعلي وقاعدة عملاء محلية، تنتج بيانات منظمة وغير منظمة من أشياء مثل البريد الإلكتروني ومعاملات بطاقات الائتمان وشراء المخزون والوسائط الاجتماعية. ويأتي الاستفادة من البيانات التي تنتجها شركتك من خلال فهم الاثنين وكيفية عملهما معًا.

ما هي البيانات المهيكلة؟

البيانات الهيكلية هي بيانات تستخدم تنسيقًا معرفًا مسبقًا ومتوقعًا. يمكن أن يأتي ذلك من العديد من المصادر المختلفة، ولكن العامل الشائع هو أن الحقول ثابتة، كما هو الحال في طريقة تخزينها (ومن ثم هيكلة). يتيح نموذج البيانات المحدد مسبقًا هذا سهولة الإدخال والاستعلام والتحليل.

على سبيل المثال، ضع في اعتبارك بيانات المعاملات من عملية شراء عبر الإنترنت. في هذه البيانات، سيكون لكل سجل طابع زمني ومبلغ شراء ومعلومات الحساب المقترن (أو حساب ضيف) والأصناف المشتراة ومعلومات الدفع ورقم التأكيد. نظرًا لأن كل حقل له غرض محدد، فإنه يسهل الاستعلام يدويًا (ما يعادل ضرب CTRL+F في جدول بيانات Excel) عن هذه البيانات. من السهل أيضًا على خوارزميات التعلم الآلي تحديد الأنماط - وفي العديد من الحالات، تحديد أوجه الخلل خارج هذه الأنماط.

تنتقل البيانات المهيكلة لأسفل وصولاً إلى العناصر الثابتة والمتوقعة. ستصل الطوابع الزمنية بتنسيق محدد؛ ولن تقوم (أو لا تستطيع) بإرسال طابع زمني موضح بالكلمات لأن ذلك خارج الهيكل. يسمح التنسيق المعرف مسبقًا بقابلية التوسع والمعالجة بسهولة، حتى إذا تم التعامل معه في النهاية على مستوى يدوي.

يمكن استخدام البيانات الهيكلية لأي شيء ما دام المصدر يعرف الهيكل. تشمل بعض الاستخدامات الأكثر شيوعًا في الأعمال نماذج إدارة علاقات العملاء والمعاملات عبر الإنترنت وبيانات المخزون وبيانات مراقبة شبكة الشركات ونماذج مواقع الويب.

ما هي البيانات غير المنظمة؟

وكما تأتي البيانات المهيكلة مع التعريف، تفتقر البيانات غير المهيكلة إلى التعريف. بدلاً من الحقول المعرفة مسبقًا بتنسيق هادف، يمكن أن تأتي البيانات غير المنظمة بجميع الأشكال والأحجام. على الرغم من أن النص عادة (مثل حقل نص مفتوح في نموذج)، يمكن أن تأتي البيانات غير المهيكلة في العديد من الأشكال ليتم تخزينها ككائنات: الصور والصوت والفيديو وملفات المستندات وتنسيقات ملفات أخرى. الخيط المشترك مع جميع البيانات غير المنظمة هو عدم وجود تعريف.

عادةً ما تتوفر البيانات غير المهيكلة (أكثر من ذلك الموجود أدناه) وقد لا تحتوي الحقول على نفس حدود الأحرف أو المساحات الخاصة بالبيانات المهيكلة. نظرًا للمجموعة الواسعة من التنسيقات التي تتكون من بيانات غير منظمة، ليس من المستغرب أن يشكل هذا النوع عادةً حوالي 80% من بيانات المؤسسة.

تعد ملفات الوسائط مثالاً للبيانات غير المهيكلة. شيء ما مثل البث لا يحتوي على بنية لمحتواه. ليس من السهل بشكل افتراضي البحث عن ملف MP3 الخاص بالتدوين الصوتي؛ فقد تساعد بيانات التعريف مثل اسم الملف والطابع الزمني والعلامات المخصصة يدويًا في البحث، ولكن ملف الصوت نفسه يفتقر إلى السياق دون مزيد من التحليل أو العلاقات.

ينطبق هذا أيضًا على ملفات الفيديو. أصول الفيديو موجودة في كل مكان في هذه الأيام، من مقاطع قصيرة على وسائل التواصل الاجتماعي إلى ملفات أكبر تعرض ندوات أو مناقشات كاملة على الويب. كما هو الحال مع ملفات البودكاست MP3، فإن محتوى هذه البيانات يفتقر إلى الخصوصية خارج بيانات التعريف. لا يمكنك البحث عن ملف فيديو معين استنادًا إلى محتواه الفعلي في قاعدة البيانات.

كيف تعمل البيانات المهيكلة وغير المهيكلة معًا؟

في عالم الأعمال القائم على البيانات اليوم، يعد استخدام كل من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة طريقة جيدة لتطوير الرؤى. دعونا نعود إلى مثال منشورات وسائل التواصل الاجتماعي للشركة، وتحديدًا المنشورات التي تحتوي على شكل من أشكال مرفق الوسائط. كيف يمكن للمؤسسة تطوير رؤى حول التفاعل التسويقي؟

أولاً، استخدم البيانات المنظمة لفرز منشورات الوسائط الاجتماعية حسب أعلى مشاركة، ثم قم بترشيح علامات التصنيف غير المرتبطة بالتسويق (على سبيل المثال، إزالة أي منشورات ذات مشاركة عالية باستخدام علامة هاشتاج تتعلق بخدمة العملاء). من هناك، يمكن فحص البيانات غير المنظمة ذات الصلة - نشر محتوى الوسائط الاجتماعية الفعلي - النظر إلى الرسائل ونوع الوسائط والنغمة والعناصر الأخرى التي قد تعطي نظرة ثاقبة حول سبب توليد المشاركة.

قد يبدو هذا وكأن الكثير من العمل اليدوي متورط، وهذا كان صحيحًا منذ عدة سنوات. ومع ذلك، تعمل التطورات في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي على تمكين مستويات الأتمتة. على سبيل المثال، إذا تم تشغيل ملفات الصوت من خلال معالجة اللغة الطبيعية لإنشاء مخرجات من الكلام إلى النص، فيمكن تحليل النص لأنماط الكلمات الأساسية أو الرسائل الموجبة/السلبية. يتم تسريع هذه الرؤى بفضل الأدوات المتطورة، التي أصبحت أكثر أهمية بشكل متزايد بسبب حقيقة أن البيانات الكبيرة أصبحت أكبر وأن غالبية هذه البيانات الكبيرة غير منظمة.

مصدر البيانات ومكانها

اليوم، يتم إنشاء البيانات من مصادر مختلفة كثيرة. دعونا نلقي نظرة على شركة متوسطة الحجم مع إعداد قياسي للتجارة الإلكترونية. في هذه الحالة، يمكن الحصول على البيانات من المجالات التالية:

• بيانات الحركة
• بيانات حسابات العملاء
• شراء المخزون
• التتبع اللوجستي
• المشاركة عبر وسائل التواصل الاجتماعي
• بيانات الموارد البشرية الداخلية
• تتبع محركات البحث للكلمات الرئيسية

وقد يكون هناك العديد من مصادر البيانات. والواقع أن كمية البيانات التي تجمعها أي شركة هذه الأيام مذهلة. ليس من الضروري أن تكون شركة كبيرة لتكون جزءًا من ثورة البيانات الكبيرة. ولكن كيفية التعامل مع تلك البيانات هي الأساس للتمكن من استخدامها. أفضل حل في كثير من الحالات هو بحيرة البيانات.

بحيرات البيانات هي مستودعات تتلقى بيانات منظمة وغير منظمة. إن القدرة على دمج مدخلات بيانات متعددة في مصدر واحد تجعل بحيرات البيانات جزءًا أساسيًا من أي بنية أساسية للبيانات الكبيرة. عندما تدخل البيانات إلى بحيرة بيانات، يتم التخلص من أي بنية متأصلة بحيث تكون بيانات أولية، مما يجعلها سهلة التوسع والمرونة. عند قراءة البيانات ومعالجتها، يتم منحها الهيكل والمخطط حسب الحاجة، مع موازنة كل من الحجم والكفاءة.

اكتشف Oracle Big Data

Powered by Oracle Cloud, Oracle Big Data services accelerate management and processing of raw data. من تخزين الكتل إلى بحيرات البيانات، تقدم Oracle حلولاً مرنة تتعامل مع كل من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة.