ما هي البيانات المهيكلة في بيئة البيانات الضخمة؟

مع تقدم عصر الإنترنت إلى الأمام ، نقوم باستمرار بإنشاء كمية لا تُحصى من البيانات كل ثانية من كل يوم. كل ما نقوم به عبر الإنترنت - من الشراء إلى إرسال طلب صداقة ، وإجراء بحث على Google ، إلى إنشاء قوائم التشغيل على Spotify - يستمر في إضافة كمية البيانات التي يتم إنتاجها. إن حجم هذه البيانات ضخم للغاية ومتزايد باستمرار لدرجة أننا نشير إليها ببساطة على أنها بيانات ضخمة.

لدرجة أننا نشير إلى هذه الكومة المتزايدة من البيانات على أنها بيانات ضخمة. بطبيعة الحال ، تقدم هذه البيانات الضخمة العديد من الفرص للشركات والمحللين وكل شخص آخر لتعلم أشياء كثيرة وتحسين عملياتهم وتقنياتهم واستراتيجياتهم. مع نمو البيانات ، بدأت الشركات في الاستثمار في الأدوات والتقنيات التي يمكن أن تساعد في تبسيط البيانات وتحويلها إلى معلومات. وقد أدى ذلك إلى التوصيف الصحيح للبيانات وتصنيفها لسهولة التحليل. أعطانا هذا على نطاق واسع ثلاث فئات من البيانات:

• منظم
• غير منظم
• شبه منظم.

ستلقي هذه المقالة نظرة على البيانات المنظمة في بيئة البيانات الضخمة!

أيضًا ، دعنا نتعمق في عالم البيانات الضخمة لمعرفة المزيد عن أنواع البيانات الضخمة

في أبسط المصطلحات ، يمكن تسمية أي بيانات يمكن الوصول إليها ومعالجتها وتخزينها واسترجاعها بتنسيق ثابت ، باسم البيانات المنظمة. مع تطور التقنيات ، أصبح من السهل الوصول إليها والعمل مع البيانات المنظمة وجمع الأفكار.

لتعريف أكثر رسمية ، تتوافق البيانات المنظمة أو تتعلق ببعض نماذج البيانات الموجودة بالفعل ، ولها هيكل محدد جيدًا ، وتتبع الأنماط والأوامر التي تساعد في جمع الأفكار منه. يمكن الوصول إلى البيانات المنظمة واسترجاعها ومعالجتها ودراستها بسهولة بواسطة أي شخص أو أي برنامج كمبيوتر.

بشكل عام ، يتم تخزين البيانات المنظمة في بيئة البيانات الضخمة في قواعد البيانات وغيرها من الهياكل والمخططات المحددة جيدًا. تحتوي البيانات المنظمة على سمات محددة بوضوح لسهولة الوصول إليها وهي جدولية ، وتحتوي على صفوف وأعمدة تحدد بوضوح بنية البيانات. لغة الاستعلام الهيكلية ، اختصار لـ SQL ، هي في الأساس لغة الانتقال للتواصل مع البيانات المنظمة في بيئة البيانات الضخمة.

إذا كنت لا تزال في حيرة من أمرك بشأن ماهية البيانات المنظمة ، فإننا نوصيك بالتفكير في البيانات المنظمة باعتبارها في الغالب جميع بياناتك الكمية مثل:

• سن
• عنوان
• أرباح
• نفقات
• بيانات المتصل
• تفاصيل البطاقة (الخصم أو الائتمان)
• تفاصيل الفواتير ، إلخ.

دعنا نلقي نظرة على أحد الأمثلة الأساسية لمنحك فهمًا أفضل للبيانات المنظمة. فيما يلي جدول "الطلاب" في قاعدة بيانات تحتوي على أرقام القوائم والأسماء والجنس والفصول الدراسية وأسماء معلمي الفصل.

كما ترى ، فإن البيانات الواردة في الجدول أعلاه محددة جيدًا ولها سمات واضحة ويمكن الوصول إليها بطريقة منهجية ومنظمة.

اقرأ أيضًا ، 5 فولت من البيانات الضخمة

الآن ، دعنا نتحدث عن بعض الأمور العملية حول البيانات المهيكلة ، على سبيل المثال ، من أين أتت ، وكيف يتم إنشاؤها؟

كيف يتم إنشاء البيانات الضخمة المنظمة؟

مع تطور التقنيات ، تطورت طرق جديدة لتوليد البيانات المنظمة والتي أصبحت أكثر تعقيدًا وأسهل وأكثر كفاءة في الوصول والتحليل. تنتج مصادر البيانات هذه بيانات منظمة بأحجام ضخمة وفي الوقت الفعلي. لذلك ، يمكن أن يُعزى توليد البيانات الضخمة المنظمة إلى فئتين على نطاق واسع:

• توليد البيانات المنظمة آليًا: هذه هي البيانات الضخمة المنظمة التي يتم إنشاؤها دون تدخل بشري. الآلات أو أجهزة الكمبيوتر هي المسؤولة عن التوليد التلقائي لهذه البيانات.
• الجيل البشري للبيانات المنظمة: هذه هي البيانات التي نقدمها نحن البشر من خلال التفاعل مع أجهزة الكمبيوتر والأجهزة الرقمية الأخرى.

هناك أيضًا مصادر هجينة تستخدم كلاً من العناصر التي تم إنشاؤها بواسطة الآلة والعناصر التي تم إنشاؤها بواسطة الإنسان ، ولكن يمكن تركها لوقت لاحق!

دعنا نتعمق قليلاً في معنى البيانات المُنشأة آليًا والتي ينشئها الإنسان من خلال النظر في بعض الأمثلة.

أمثلة على البيانات الضخمة المنظمة المُنشأة آليًا:

• الحسية: يتم إنتاج البيانات الحسية تلقائيًا باستخدام مصادر مثل العدادات الذكية والمعدات الطبية وبيانات GPS وعلامات التردد والمزيد. هذه البيانات مهمة للشركات التي تتطلع إلى تحسين إدارة سلسلة التوريد الخاصة بها.
• مدونة الويب: هناك الكثير من الخوادم والتطبيقات والبرامج التي تعمل في جميع أنحاء العالم في جميع الأوقات. إنهم ينتجون الكثير من البيانات المنظمة أثناء وقت تشغيلهم. يرقى هذا إلى حجم هائل من البيانات المنظمة القيّمة والثاقبة التي يمكن للشركات استخدامها للتعامل بسلاسة مع اتفاقيات مستوى الخدمة والعمل بشكل استباقي على الانتهاكات الأمنية.
• نقطة البيع: تُنشئ جميع البيانات التي يتم إنشاؤها أثناء أنشطة نقاط البيع ، بما في ذلك مسح الرمز الشريطي لجميع المنتجات ، الكثير من المعلومات المنظمة المتعلقة بالمنتج.

أمثلة على البيانات الضخمة المهيكلة التي ينشئها الإنسان:

• جميع بيانات الإدخال: تضيف جميع البيانات التي ندخلها في أي مكان على الإنترنت أو أي تطبيق رقمي إلى الكومة الهائلة من البيانات الضخمة. هذه البيانات مفيدة لفهم وتعديل مشاعر العملاء وسلوكهم.
• تدفق النقر: تضيف كل نقرة على أي موقع ويب إلى بيانات تدفق النقرات. يمكن أن يؤدي هذا أيضًا إلى تتبع سلوك الشراء وتعقبه والتأثير عليه.
• بيانات الألعاب: حتى الألعاب التي نلعبها وكل عملية شراء داخل اللعبة وإجراءات أخرى تضيف إلى كومة البيانات الضخمة المنظمة.
• إجراءات الشراء: جميع الأنشطة التي نقوم بها على أي موقع ويب لوسائل التواصل الاجتماعي ، بدءًا من البحث عن المنتج وحتى إجراء الشراء النهائي - تتم إضافة كل هذه الأنشطة باستمرار إلى البيانات الضخمة.

للحصول على منظور حول حجم حجم البيانات الضخمة التي ينشئها الإنسان ، فكر في أن الملايين من المستخدمين المختلفين يقدمون معلومات مختلفة معًا! بالإضافة إلى الحجم الهائل ، فإن البيانات في الوقت الفعلي تجعلها مثالية للشركات التي تتطلع إلى عمل تنبؤات من خلال فهم الأنماط.

مهما كان أسلوب إنتاج البيانات ، فإن النقطة المهمة هي أنها ثاقبة بشكل لا يصدق ويمكن أن تحل العديد من مشاكل العمل.

يوضح ذلك معظم ما تحتاج إلى معرفته حول البيانات المنظمة في بيئة البيانات الضخمة. ولكن قبل أن نختتم هذه المقالة ، دعنا نلقي نظرة سريعة على بعض نقاط المقارنة بين البيانات المهيكلة وغير المهيكلة - بحيث يكون لديك بعض الفهم قبل التعمق في البيانات غير المنظمة!

البيانات المهيكلة مقابل البيانات غير المهيكلة

يتمثل الاختلاف الأساسي بين نوعي البيانات في المخطط والشكل الذي يستخدمه للتخزين والاسترجاع ، مما يؤثر على نوع التحليل الذي يمكن استخلاصه منه.

تعمل البيانات المهيكلة بمخطط صارم يوفر التناسق والكفاءة. من ناحية أخرى ، لا تحتوي البيانات غير المهيكلة على بنية موحدة وغير متسقة. بالنسبة للتخزين ، تعتمد البيانات المنظمة على RDBMS وتتبع بنية صف الأعمدة. نظرًا لتصنيف هذه البيانات جيدًا ، يمكن استخدامها بسهولة من قبل كل من البشر والآلات. لهذا ، يتم استخدام SQL ، والتي تعتمد على استعلامات البحث.

من ناحية أخرى ، فإن البيانات غير المهيكلة إما غير منظمة بطريقة محددة مسبقًا أو لا تعمل مع أي نماذج بيانات محددة. هذه البيانات بشكل عام مليئة بالنصوص ، ولكنها في بعض الأحيان قد تتضمن أيضًا معلومات أخرى مثل الأرقام والتواريخ وما إلى ذلك. قد تتضمن أمثلة البيانات غير المنظمة السجلات الصحية وملفات الصوت / الفيديو / الصور والمستندات النصية والبيانات الوصفية والكتب والبيانات التناظرية ورسائل البريد الإلكتروني ، إلخ.

في أغلب الأحيان ، ستجد بيانات منظمة وغير منظمة يتم استخدامها معًا ، في كثير من الأحيان. على سبيل المثال - يمكن أن ينتج نظام CRM (بيانات غير منظمة) ورقة إكسل لبيانات الشركة (بيانات منظمة).

ختاما،

يتم إجراء البيانات المنظمة بشكل سريع باستمرار ، والتي ستزداد بمرور الوقت فقط. نتيجة لذلك ، يتعين على الشركات التعامل مع أكوام من البيانات التي تحتوي على معلومات حيوية وإمكانات لمساعدة الشركة على تحقيق أهدافها. تعد معرفة كيفية استخراج المعرفة من البيانات إحدى المهارات الأساسية في الحاضر والمستقبل.

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

في upGrad ، عملنا مع العديد من الطلاب من مجموعة واسعة من التخصصات الذين لديهم موهبة للبحث بشكل أعمق في كومة البيانات. تحقق من برنامج PG التنفيذي في تطوير البرمجيات - التخصص في البيانات الضخمة . تبني الدورة التدريبية حقك من المواد التحضيرية إلى بناء مشروع Capstone. تاريخ البدء هو 31 ديسمبر 2021 - لذا سجل نفسك بسرعة!