إدارة البيانات غير المهيكلة

إن إدارة البيانات غير المهيكلة أمر مهم للشركات لاستخلاص نقاط القوة والضعف واتخاذ القرارات المصيرية على المدى الطويل، يمكن تطبيق عدة استراتيجيات لفهم هذه البيانات وتحسين استخدامها، دعنا نتعرف على أنواع البيانات غير المهيكلة وأفضل الاستراتيجيات لإدارتها بكفاءة أكثر.

ما هي البيانات المهيكلة والغير مهيكلة وشبه المهيكلة

البيانات في أي شركة تنقسم إلى ثلاث أنواع: بيانات مهيكلة أو (منظمة)، وبيانات غير مهيكلة أو (غير منظمة) وأخيرًا بيانات شبه مهيكلة (خليط بين النوعين السابقين)، يمكن توضيحها من خلال التالي:

المهيكلة

هي البيانات التي تلتزم بنموذج بيانات محدد بالتالي يسهل الوصول إليها والتعامل معها وتحليلها، إن الشكل المعتاد التي نرى عليها البيانات المهيكلة عندما تخزن في نموذج قاعدة بيانات علائقية منظمة في جداول وصفوف، الأمر يشبه تخزين المعلومات في ملف اكسل بسيط، فكل معلومة يمكن الوصول إليها من تقاطع صف مع عمود، أيضًا يمكن معالجة هذه البيانات بإدخال معادلات وغيرها. هذا النوع من البيانات شائع جدًا نظرًا لمرونتها في تخزين البيانات وعرضها بسرعة ودقة وتنظيم فائق، بالإضافة إلى أن التعامل مع هذه البيانات يكون آمن إلى حدٍ ما. إذن يمكن القول أن البيانات المهيكلة سريعة ودقيقة ومنظمة بشدة، لكن عيبها الوحيد أنها غير ضخمة، بالتالي لن تتمكن من تحليلها بالشكل المطلوب لاستنباط رؤى تخدم الخطط المستقبلية للمؤسسة، وتلبي حاجات السوق المستعر بالمنافسة.

الغير مهيكلة

على عكس المعلومات التي تمتلك نموذج ينظمها، فإن البيانات غير المهيكلة هي تلك المعلومات الغير منظمة والتي لا تملك نموذج بيانات، بالتي تعاني من عدم التنظيم ينتج عنه صعوبة في الوصول والبحث. أين المشكلة؟ هذه المعلومات ذات قيمة عالية للشركة وقد تكون – في بعض الأحيان – أعلى قيمة وثراءًا من البيانات المهيكلة، لماذا؟ لأنها تحدد مستقبل الشركة وهي الخيار الأهم عند التفكير في التطوير، لأن إدارة البيانات غير المهيكلة بكفاءة يعود بالنفع لاستمرار الشركة في تطوير خدماتها ومنتجاتها للعملاء. إن إدارة البيانات غير المهيكلة يشكل تحديًا كبيرًا خاصًا إذا كانت الشركة كبيرة مثل Google أو Meta تخيل كمية المعلومات التي تحتاج تنظيم ثم تحليل فاستخلاص النتائج للرؤى المستقبلية.

شبه المهيكلة

يأخذ هنا النوع جزء من البيانات المهيكلة والجزء الآخر من البيانات غير المهيكلة، فو يفتقر إلى نموذج بيانات ثابت، ومن الأمثلة عليها ملفات XML وHTML وJSON، والملفات المضغوطة وحزم TCP/IP. أحد أكثر الصعوبات مع البيانات شبه المهيكلة هو عدم القدرة على تخزينها في جداول على شكل أعمد وصفوف، بالإضافة إلى افتقارها للبيانات الوصفية بالتالي تصعب إدارتها. صحيح أن تحليلها أسهل من البيانات غير المهيكلة، لكن الأمر ليس بهذه السهولة! لأنه يحتاج إلى أدوات خاصة واستشارة من ذوي الخبرة في هذا المجال.


“اقرأ أيضًا: كشف مشاكل الامن السيبراني والتحقيق في الحوادث الأمنية

أنواع البيانات غير المهيكلة

هناك مصادر لا حصر لها للبيانات غير المهيكلة، إليك بعضًا من الأمثلة الشائعة عليها:

  1. وسائل التواصل الاجتماعي.
  2. نتائج المسح والاستبيانات.
  3. بيانات الاتصالات.
  4. المنشورات.
  5. صفحات الإنترنت.
  6. المستندات.
  7. ملفات الوسائط المتعددة.
  8. معلومات البريد الإلكتروني.

أهمية إدارة البيانات غير المهيكلة

تكمن أهمية إدارة البيانات غير المهيكلة في تحسين ردود أفعال العملاء وتقييماتهم على وسائل التواصل والمساعدة في إنجاح وتطوير الحملات الإعلامي الموجّه لفئة محددة من المستخدمين، مثلًا يمكن للشركة تحليل اتصالات العملاء لتحسين العملية التسويقية والتخلص من العيوب. هناك أهميتان في موضوع إدارة البيانات غير المهيكلة:

  1. مساعدة الموظفين في الوصول إلى بيانات أكثر مثل التجارب السابقة لعميل سابق.
  2. تستفيد المؤسسة أيضًا في حل المشكلات الحرجة وتمنح فهم أكثر للمشكلة بالتالي التوصل لحل في أسرع وقت.

خلاصة الكلام: الشركة التي تفكّر في مستقبلها هي من تعطي أولوية لهذه البيانات بتحليلها وأخيرًا تحويلها إلى فرص تجارية.


“اطلع أيضًا على: كيف سيصبح شكل الحياة فى العالم الإفتراضى؟

الفرق بين إدارة البيانات المهيكلة وغير المهيكلة

البيانات المهيكلة كما هي مريحة وبسيطة وسريعة، بعكس الغير مهيكلة هي ذات حجم كبير جدًا Big Data وتفتقر إلى التنسيق. أهم الاختلافات التي تظهر بينهما هو نوع البيانات التي تقدمها، فالبيانات المنظمة تقتصر فقط على البيانات الوصفية في قاعدة البيانات، ولكن مع البيانات الغير منظمة يمكن معالجتها باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة بمرونة أكثر للخروج بمعلومات تعليمية وتنبؤيه غاية في الأهمية.

استراتيجيات لإدارة البيانات غير المهيكلة

إليك أهم الاستراتيجيات لمساعدة المؤسسات في إدارة البيانات الغير مهيكلة:

تعرف على بياناتك

حتى تدير جميع هذه البيانات، لابد وأن تفهم طبيعتها وتثبيت رؤية عن:

  • كمية البيانات المتوفرة لديك.
  • لمن هذه البيانات؟
  • من يمكنه الوصول إليها.
  • عمر البيانات.
  • مكان تخزينها.
  • أنواع المعلومات.
  • التكلفة المترتبة عند الاحتفاظ بها.

إدارة البيانات غير المهيكلة أمر بالغ الأهمية للشركات. غالبًا ما يتم تخزين هذه البيانات في أقسام البيانات، مما يجعل من الصعب الوصول إليها وتحليلها. إذا لم تكن الشركات على دراية بالبيانات غير المهيكلة التي تمتلكها، فلن تتمكن من اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن كيفية استخدامها.

نظف بياناتك

تنظيف البيانات غير المهيكلة أمر ضروري لتنظيمها وتحليلها بشكل فعال. تؤدي البيانات غير الدقيقة والمكررة وغير المحدثة إلى نتائج خاطئة أو مضللة، مما يمكن أن يؤدي إلى في النهاية إلى اتخاذ قرارات تجارية سيئة. يمكن للشركات استخدام أدوات تنظيف البيانات لإزالة البيانات غير المكررة أو غير الدقيقة. يساعد هذا الإجراء في جعل البيانات أكثر قابلية للفهم والتحليل. يمكن أن يساعد تنظيف البيانات أيضًا في تحسين بنية البيانات ودقتها، مما يسهل على المؤسسات التعامل معها أكثر.

إثراء البيانات

إثراء البيانات هو عملية إضافة معلومات إلى بياناتك لتعزيز قيمتها وموثوقيتها. يمكن أن تتضمن هذه المعلومات بيانات من مصادر أخرى، مثل مواقع الويب والتطبيقات ووسائل التواصل الاجتماعي. حيث يمكن أن يساعد إثراء البيانات في تحسين دقة تحليل البيانات، وتعزيز فهمك للبيانات، وزيادة قيمة بياناتك.

تصنيف البيانات – حل مثالي في إدارة البيانات غير المهيكلة

حتى تتمكن من الوصول إلى البيانات والتعامل معها بسرعة، ينبغي عليك تنظيمها وتقسيمها بقدر الإمكان، يمكن القول بأن عمل هذا الشي يدويًا صعب نوعًا ما، فلحسن الحظ توجد أدوات وأنظمة لإدارة محتوى البيانات الغير مهيكلة لتساعدك على تخزين هذا النوع من البيانات بطريقة أكثر تنظيمًا.

استعمال أدوات إدارة البيانات المعتمدة على المعايير

تعتمد بيانات الشركات اليوم على مجموعة متنوعة من المنصات والأدوات. يمكن أن يكون من الصعب نقل البيانات من منصة إلى أخرى، خاصةً إذا كانت الأدوات غير متوافقة. تساعد أدوات إدارة البيانات المعتمدة على المعايير الشركات في نقل البيانات بسهولة من منصة إلى أخرى. تعتمد هذه الأدوات على مجموعة من المعايير المفتوحة، مما يضمن توافقها مع مجموعة واسعة من المنصات والأدوات. يعد استخدام أدوات إدارة البيانات المعتمدة على المعايير أمرًا مهمًا بشكل خاص في ظل تطور منصات البيانات والأدوات باستمرار. هذه الأدوات بالذات ستساعد الشركات في مواكبة التغييرات في التكنولوجيا دون الحاجة إلى تغيير أدوات إدارة البيانات الخاصة بها.


“اقرأ أيضًا عن: كيف يمكن مواجهة الشائعات الإلكترونية في العصر الرقمي؟

دمج البيانات غير المهيكلة مع البيانات المهيكلة

تمتلك الشركات اليوم كميات هائلة من البيانات، بما في ذلك البيانات غير المهيكلة والمهيكلة. يمكن أن تكون البيانات غير المهيكلة، مثل المستندات والصور ومقاطع الفيديو، غنية بالمعلومات، ولكنها يمكن أن تكون أيضًا صعبة الإدارة. سيساعد دمج البيانات غير المهيكلة مع البيانات المهيكلة في تسهيل إدارة البيانات وجعلها أكثر فائدة للأعمال. عندما يتم دمج البيانات غير المهيكلة مع البيانات المهيكلة، يمكن الوصول إليها بسهولة وتحليلها باستخدام نفس الأدوات. يسمح هذا للشركات بإجراء تحليلات أكثر عمقًا وفهمًا أفضل لعملياتهم. على سبيل المثال، يمكن أن يساعد دمج البيانات غير المهيكلة من محادثات خدمة العملاء مع بيانات العملاء المهيكلة في تحديد الاتجاهات في سلوك العملاء وتحسين تجربتهم. سيعزز دمج البيانات غير المهيكلة من التقارير المالية مع بيانات المبيعات المهيكلة في تحسين توقعات المبيعات واتخاذ قرارات أفضل بشأن الاستثمار.

استغلال الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة

يولد العالم الرقمي كميات هائلة من البيانات، مما يوفر فرصة للشركات لتحسين عملياتها واتخاذ قرارات أفضل. يعزز الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML) الشركات في تحقيق ذلك من خلال دمج خوارزميات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في مختلف العمليات والمهام. يمكن أن تمنح تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة إلى مجموعة متنوعة من الفوائد، بما في ذلك:

  • تحسين الكفاءة: استخدام الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة لautomatise المهام المتكررة والروتينية، مما يوفر الوقت والجهد للموظفين.
  • تحسين الدقة: استخدام الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة لتحسين دقة البيانات والتحليلات، بالتالي اتخاذ قرارات أكثر حكمة.
  • تقليل التدخل البشري: يسهم الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في تقليل التدخل البشري في العمليات، مما يؤدي إلى زيادة الإنتاجية.

No comment

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.