منظم مقابل. البيانات غير المهيكلة في التعلم الآلي

البيانات هي العمود الفقري للتقدم التكنولوجي ونمو الأعمال. بالنظر إلى الحجم الهائل للبيانات التي تولدها الشركات يوميًا ، فإن الأدوات التقليدية ليست كافية لمعالجة أو الاستفادة من تحليلات البيانات لاستخراج رؤى ذات مغزى.

كما يحدث ، يعد تحليل البيانات وفهمها شرطًا أساسيًا لمعالجة البيانات. هذا مهم بشكل خاص لأن البيانات تأتي في شكلين مختلفين: منظم وغير منظم. يتم تجميع كل نوع بيانات ومعالجته وفرزه وتحليله لاستخلاص معلومات قيمة وتحسين عملية صنع القرار بشكل عام. يتم تخزين كل من البيانات المنظمة وغير المهيكلة في قواعد بيانات مختلفة.

في هذه المقالة ، سوف نستكشف نوعي البيانات الرئيسيين ونلقي نظرة على مزايا وقيود كل منهما لرسم مقارنة بين البيانات المنظمة والبيانات غير المنظمة.

ما هي البيانات المنظمة؟

البيانات المنظمة جيدة التنظيم ، وسهلة القياس ، ومحددة جيدًا ، وبسيطة للبحث والتحليل باستخدام البرامج في تحليلات البيانات. عادة ما توجد البيانات المنظمة في حقل معين داخل الملفات أو السجلات. من السهل وضع البيانات المنظمة في نمط قياسي من مجموعة الصفوف والجداول والأعمدة.

من الأمثلة الجيدة على التعامل مع البيانات المنظمة الوصول إلى قاعدة بيانات الفندق حيث يمكن الوصول بسهولة إلى جميع التفاصيل ذات الصلة بالنزلاء ، مثل الاسم ورقم الاتصال والعنوان وما إلى ذلك. يتم تنظيم هذه الأنواع من البيانات.

يتم تغليف البيانات المنظمة في RDBMS (قواعد البيانات العلائقية). يمكن تحديث أي معلومات مخزنة في قاعدة البيانات من قبل شخص أو آلات والوصول إليها بسهولة عن طريق الخوارزميات أو البحث اليدوي. لغة الاستعلام الهيكلية (SQL) هي الأداة القياسية المستخدمة للتعامل مع البيانات المنظمة ، سواء كان ذلك في تحديد موقع أو إضافة وحذف أو تحديث.

دعونا الآن نلقي نظرة على إيجابيات وسلبيات البيانات المنظمة.

إيجابيات البيانات المنظمة

1. سهولة التطبيق على خوارزميات التعلم الآلي

إن الطبيعة الكمية والمنظمة جيدًا للبيانات المنظمة تجعل من السهل جدًا عليها تحديث البيانات وتعديلها والبحث عنها.

2. سهل الاستخدام لرجال الأعمال

يمكن لأي شخص لديه معرفة أساسية بالبيانات والتطبيقات المرتبطة بها استخدام البيانات المنظمة. تسهل البيانات المنظمة وضع الخدمة الذاتية للوصول إلى البيانات للمستخدم. لذلك ، ليس من الضروري أن يكون لديك معرفة متعمقة بأنواع البيانات وعلاقاتها.

3. المزيد من خيارات الأداة

نظرًا لاستخدام البيانات المنظمة لفترة طويلة ، تم اختبار معظم الأدوات من حيث كفاءتها في تحليل البيانات. يمتلك مديرو البيانات الكثير من الأدوات للاختيار من بينها عند معالجة البيانات المنظمة.

4. تكامل سلس

يمكن استخدام برامج بسيطة ومبسطة مثل Excel لتخزين وتنظيم البيانات المنظمة. علاوة على ذلك ، يمكن ربط العديد من الأدوات التحليلية الأخرى ببرنامج Excel لمزيد من تحليل البيانات كما هو مطلوب.

5. الملاءمة

البيانات المهيكلة مناسبة للغاية للتنظيم الأساسي والتحليل الكمي.

سلبيات البيانات المنظمة

1. الاستخدام المحدود

تفتقر البيانات المنظمة إلى التنوع. يمكن استخدامه فقط مع رؤية محددة ولا يمكن أن تحيد عن ذلك لأنه يحتوي على هيكل محدد مسبقًا.

2. تخزين البيانات المقيدة

يتم تخزين البيانات المنظمة في مستودعات البيانات بطريقة صارمة لتخزين البيانات. سيتطلب أي تغيير في تخزين البيانات تحديثًا كاملاً للبيانات الموجودة لاستيعاب المتطلبات الإضافية باهظة الثمن والتي تستغرق وقتًا طويلاً.

3. غير مناسب لتحليل مفصل

يمكن أن تقدم البيانات المنظمة رؤية محدودة لأنها تعمل على معلمات محددة مسبقًا. لا تقدم تفاصيل عن كيفية وسبب إجراء تحليلات البيانات.

تعلم دورات علوم البيانات عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.

ما هي البيانات غير المهيكلة ؟

تشير البيانات غير المهيكلة إلى المعلومات غير المنظمة ولا يمكن استيعابها في مجموعة أو إطار عمل محدد. يمكن تخزينه في شكله الأصلي فقط حتى يتم استخدامه. تُعرف هذه الميزة بالمخطط عند القراءة .

غالبية البيانات التي نواجهها غير منظمة. ما يقرب من 80٪ من بيانات المؤسسة غير منظمة ؛ يبدو أن هذه النسبة تتزايد باستمرار. تأتي البيانات غير المهيكلة بتنسيقات مختلفة مثل رسائل البريد الإلكتروني والمنشورات على منصات التواصل الاجتماعي والمحادثات والعروض التقديمية والصور وموجز الأقمار الصناعية والبيانات من مستشعرات إنترنت الأشياء.

بطبيعة الحال ، فإن الشركات التي تستثمر الوقت والمال في فك تشفير البيانات غير المهيكلة تحصل على إمكانية الوصول إلى ذكاء الأعمال الحيوي والقيِّم لزيادة أرباحها. يمكن أن يساعدهم أيضًا على التواصل مع عملائهم بشكل أكثر كفاءة وبطريقة مخصصة ، وبالتالي المساهمة في زيادة الأرباح.

البيانات غير المهيكلة صعبة إلى حد ما لفكها ؛ يتطلب استخراج الرؤى القيمة من البيانات غير المهيكلة أدوات متطورة وخوارزميات معقدة من قبل متخصصي البيانات المهرة الذين يمكنهم الاستفادة من مهارات البرمجة وتحليلات البيانات من الدرجة الأولى.

ومع ذلك ، فإن النتائج مجزية للغاية لأن الرؤى النوعية الحاسمة (ملاحظات العملاء ، واتخاذ القرار) تساعد الشركات على تبسيط استفسارات العملاء وتحسين الكفاءة التنظيمية.

مزايا البيانات غير المهيكلة

1. الحرية في البقاء في الشكل الطبيعي

نظرًا لأنه يتم تجميع البيانات غير المهيكلة في شكلها الأصلي (شكلها الأصلي) ، فلن يتم تعريفها حتى يتم استخدامها. ينتج عن هذا تجمع احتياطي أكبر حيث يمكن للبيانات غير المهيكلة أن تتكيف مع أي متطلبات بيانات. كما أنه يسهل محللي البيانات وعلماء البيانات معالجة وتحليل المعلومات المطلوبة فقط.

2. جمع البيانات بسهولة وسرعة

البيانات غير المهيكلة لها معدل تراكم مذهل. نظرًا لأنه لا يتطلب معلمات محددة مسبقًا ، يمكن جمعها بسهولة وسرعة.

3. تخزين البيانات الضخمة

تقوم بحيرات البيانات السحابية بتخزين البيانات غير المهيكلة نظرًا لقدرتها التخزينية الرائعة. تتقاضى بحيرات البيانات السحابية رسومًا على أساس الدفع مقابل ما تستخدمه وهي فعالة للغاية من حيث التكلفة ومرنة وقابلة للتطوير.

عيوب البيانات غير المهيكلة

1. الحاجة إلى خبرة في علوم البيانات

كما ذكرنا سابقًا ، فأنت بحاجة إلى خبرة في علوم البيانات للاستفادة من البيانات غير المهيكلة من أجل المعالجة والتحليل المفيدين. لذلك ، لا يمكن لشخص أعمال عادي أو مستخدم استخراج أي معلومات ذات مغزى من البيانات غير المهيكلة في شكلها الأصلي الخام. تتطلب معالجة البيانات غير المهيكلة معرفة الموضوع المتعلق بالبيانات ومعرفة ربط البيانات لجعلها حيلة. والأكثر ضررًا هو وجود نقص في المتخصصين في علوم البيانات على الرغم من الطلب المتزايد باستمرار عبر الصناعات.

2. محدودية اختيار الأدوات

تتطلب البيانات غير المنظمة أدوات متخصصة للمعالجة إلى جانب الخبرة في علوم البيانات. تعد أدوات تحليل البيانات القياسية مفيدة ومتوافقة مع البيانات المنظمة ، ولا يمتلك مهندسو البيانات سوى مجموعة محدودة من الأدوات لتحليل البيانات غير المهيكلة. ومع ذلك ، يتم تطوير أدوات وتقنيات جديدة في السوق في الوقت الذي نتحدث فيه.

البيانات المنظمة مقابل البيانات غير المهيكلة: مقارنة

البيانات المنظمة

بيانات غير منظمة

يمكن قياس البيانات المهيكلة وتمثيلها بالأرقام والتواريخ والسلاسل والقيم.

البيانات غير المهيكلة نوعية ويتم تمثيلها في الدردشات ومقاطع الفيديو وتغذية الأقمار الصناعية الصوتية وما إلى ذلك.

يتم تخزين البيانات المهيكلة في قواعد البيانات العلائقية في صفوف وأعمدة.

في بحيرات البيانات السحابية ، يتم تخزين البيانات غير المهيكلة في أشكالها الأصلية (الصوت أو الصور أو الدردشات أو الفيديو).

تشير التقديرات إلى أن حوالي 20٪ من البيانات المتاحة هي في شكل منظم.

تشير التقديرات إلى أن 80٪ من البيانات المتاحة غير منظمة.

يمكن رؤيتها في الاستطلاعات المغلقة مثل عشرات NPS وعلامات CSAT وتحليل الويب.

يمكن رؤيتها في استفسارات العملاء والتعليقات ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي ورسائل البريد الإلكتروني والمراجعات وما إلى ذلك.

يتم تخزينها في مستودع البيانات.

يتم تخزينها في قواعد بيانات غير علائقية مثل NoSQL والتطبيقات ومستودعات البيانات وبحيرات البيانات.

يعرضون الاتجاهات لإظهار ما يحدث.

يعرضون أنماطًا واتجاهات توضح بالتفصيل سبب حدوث شيء معين.

يتطلب سعة تخزين أقل

يتطلب المزيد من سعة التخزين

يمكن تحليلها بأدوات بسيطة مثل Excel.

لا يمكن تحليلها إلا باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي المتخصصة.

البيانات المنظمة لها نموذج بيانات محدد.

لا تحتوي البيانات غير المهيكلة على نموذج بيانات محدد لأنها لا تتطلب أي معالجة حتى يتم استخدامها.

يمكن لمستخدمي الأعمال العاديين دون معرفة تحليلات البيانات استخدام البيانات المنظمة لأنها تمنح الوصول للخدمة الذاتية.

تتطلب المعالجة والتحليل خبرة في علوم البيانات ، ويمكن لمهندسي البيانات فقط التعامل مع البيانات غير المنظمة.

تُعرف باسم المخطط عند الكتابة لأن لديهم تنسيقًا محددًا مسبقًا.

تُعرف باسم المخطط عند القراءة كما هي في تنسيقها الأصلي.

البيانات المنظمة لها مصادرها في مستشعرات GPS ، والتطبيقات عبر الإنترنت ، وسجلات خادم الويب ، وما إلى ذلك.

البيانات غير المنظمة لها مصدرها في رسائل البريد الإلكتروني والمحادثات والرسائل الصوتية وملفات PDF وما إلى ذلك.

تستخدم أقسام إدارة علاقات العملاء والحجز عبر الإنترنت والمحاسبة البيانات المنظمة.

يستخدم التنقيب عن البيانات والتحليل التنبئي وروبوتات المحادثة بيانات غير منظمة.

البيانات شبه المنظمة

تتميز الفئة الثالثة من البيانات بكل من البيانات المنظمة وغير المنظمة ، والمعروفة باسم البيانات شبه المنظمة. لا تتناسب البيانات شبه المنظمة مع أي معلمات محددة مسبقًا أو هياكل منظمة في قاعدة بيانات علائقية تشبه البيانات غير المنظمة. ومع ذلك ، لديهم علامات أو بيانات وصفية تحمل معلومات مُعالجة ومحللة ومنظمة تمامًا مثل البيانات المنظمة.

أفضل مثال على البيانات شبه المهيكلة هو الصور الموجودة في الهواتف الذكية. تحتوي كل صورة أو صورة في الهاتف الذكي على بيانات غير منظمة وتفاصيل منظمة مثل الوقت والموقع والمعلومات الأخرى ذات الصلة. يمكن رؤية البيانات شبه المنظمة في شكل تنسيقات ملفات JSON و CSV و XML.

تغليف

هل تريد التعمق في البيانات المهيكلة وغير المهيكلة؟

تقدم upGrad برنامج PG التنفيذي المطلوب لمدة 12 شهرًا في علوم البيانات من IIIT Bangalore والذي يشتمل على ثلاثة مسارات تخصصية فريدة ، وهي التعلم العميق ، وذكاء الأعمال / تحليلات البيانات ، وهندسة البيانات.

تتكون الدورة من أكثر من 60 مشروعًا صناعيًا و 5+ مشاريع تتويجا لتعلم المهارات المطلوبة للغاية مثل Python و Tableau و Apache Hadoop و AWS و MySQL ، من بين أمور أخرى. إنه مصمم للطلاب الجدد والمديرين من المستوى المتوسط ​​لمتابعة التعلم من نظير إلى نظير على مستوى العالم مع أكثر من 40000 طالب وموجه من خلفيات متنوعة. بصرف النظر عن المحاضرات الأسبوعية وفصول حل الشك ، يمكن للطلاب الوصول إلى منصة التعلم upGrad التي تقدم مساعدة مهنية بزاوية 360 درجة وتعليقات شخصية من الخبراء لتسهيل التحسين.

لذا ، لا تنتظر - اتصل بنا اليوم لتبدأ تجربتك التعليمية!