إدارة البيانات غير المهيكلة: شرح التحديات والفرص

By |2022-05-16T07:06:32+00:0023rd أبريل، 2020|

80% من البيانات في العالم اليوم غير منظمة ، ويستمر هذا الرقم في النمو بسرعة. لمزيد من التوضيح حول هذه الإحصائية ، يمكن أن تتكون قواعد بيانات المؤسسة المنظمة من عشرات تيرابايت من البيانات (بما في ذلك النسخ الاحتياطية والسجلات المكررة). ولكن عندما نتحدث عن مجموعات البيانات غير المهيكلة ، مثل تلك التي تم إنشاؤها من أجهزة إنترنت الأشياء ، يمكن أن يكون الحجم في إكسا بايت (ملايين تيرابايت). يعد هذا الحجم الكبير والتعقيد عوامل تجعل إدارة البيانات غير المنظمة (UDM) مهمة صعبة.

إدارة البيانات غير المنظمة

ما هي البيانات غير المهيكلة؟

يمكن تعريف البيانات غير المنظمة على أنها بيانات ، بأي شكل من الأشكال ، ليس لها نموذج أو تنسيق محدد مسبقًا. يتم إنشاء هذا النوع من البيانات من مصادر مختلفة ، بما في ذلك الصوت والفيديو والصور والنص.

تمتلك معظم المؤسسات استراتيجيات قوية لإدارة وتحليل بياناتها المنظمة ، لكن القيمة الحقيقية تكمن في إدارة هذه الموجة الجديدة من البيانات شبه المنظمة أو المحتوى غير المنظم. يقدم منشور المدونة هذا أساسيات حلول إدارة البيانات غير المهيكلة لفرق تكنولوجيا المعلومات وأصحاب الأعمال.

الفرص المتاحة

إن القدرة على الاستفادة من أحجام البيانات الضخمة - إدارة البيانات غير المهيكلة - والاستفادة منها يمكن أن تفتح العديد من الفرص للمؤسسات. من خلال تحليل البيانات غير المهيكلة ، يمكن للشركات عرض المعلومات عبر أبعاد جديدة تعمل على تحسين عملية صنع القرار بشكل كبير. فيما يلي مجالان رئيسيان يمكن أن تكون إدارة البيانات غير المهيكلة فيهما مفيدة:

  1. ذكاء الأعمال: من الأساليب الجيدة لذكاء الأعمال استخدام البيانات من المصادر الداخلية والخارجية لتحليل البيانات. من السهل الوصول إلى البيانات المنظمة من قاعدة بيانات داخلية ، ولكن استخدام المعلومات المحاصرة في واجهات برمجة التطبيقات التابعة لجهات خارجية ومجموعات البيانات مفتوحة المصدر المتاحة على الويب يمثل تحديًا. هذا لأنه يجب معالجة هذه البيانات قبل إدخالها في نظام ذكاء الأعمال. ومع ذلك ، فإن استخدام البيانات غير المهيكلة يمكن أن يساعدك في تقييم المعلومات من زوايا جديدة. على سبيل المثال ، يمكنك تحديد الاختناقات في رحلة مشتري العميل لمتجرك عبر الإنترنت من خلال دراسة تفاعلات العملاء باستخدام أداة مثل Hotjar. يمكنك استخدام معلوماته لتحسين التصميم العام لموقعك على الويب وجعل الحث على اتخاذ إجراء أكثر فاعلية ، مما سيؤثر بشكل إيجابي في النهاية على معدل التحويل.
  2. تطوير المنتج: تريد كل منظمة أن تتعلم كيف يمكنها تحسين عملية تطوير منتجاتها. يمكن أن يساعد التقاط البيانات غير المنظمة وتحليلها في ذلك. على سبيل المثال ، إذا كنت تعرف ما يتحدث عنه عملاؤك على وسائل التواصل الاجتماعي ، يمكنك معرفة المزيد عن اهتماماتهم وأنماط سلوكهم. يمكن استخدام كل هذه المعلومات من قبل فريق تطوير المنتجات لإطلاق منتجات وخدمات جديدة ذات طلب مرتفع ، مما يؤدي في النهاية إلى زيادة المبيعات.

إدارة البيانات غير المهيكلة مقابل إدارة البيانات المهيكلة

البيانات المنظمة الإدارة بسيطة ومريحة ، لا سيما لأن هذا النوع من البيانات منظم للغاية ومنسق بشكل جيد. تعد أنظمة إدارة قواعد البيانات الارتباطية ومولدات المخططات مجرد مثالين لمئات الأدوات المتاحة لتخزين البيانات المنظمة والوصول إليها وإدارتها.

من ناحية أخرى ، فإن إدارة البيانات غير المهيكلة (UDM) ليست بهذه البساطة بسبب الحجم الكبير للبيانات والافتقار إلى تنسيق ثابت. يتم إنشاء معظم البيانات غير المهيكلة آليًا (على سبيل المثال ، من خلال جهاز إنترنت الأشياء) ، لذلك فهي تفتقر إلى التنسيق والاتساق المناسبين. علاوة على ذلك ، فإن توافر عدد أقل من الأدوات والتقنيات يجعل أيضًا إدارة البيانات غير المهيكلة تحديًا. ومع ذلك ، يوصى بالاستثمار في إدارة تخزين البيانات غير المهيكلة على الرغم من تعقيداته لأنه ، على المدى الطويل ، يمكن أن يوفر لك حل إدارة البيانات غير المهيكلة وابلًا من الأفكار المفيدة.

أحد الاختلافات الرئيسية بين البيانات المهيكلة وغير المهيكلة هو نوع المعلومات التي تقدمها. باستخدام البيانات المنظمة ، فأنت مقيد فقط بالبيانات الوصفية أو التشخيصية. ولكن مع البيانات غير المهيكلة ، يمكنك تطبيق خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي للحصول على بيانات تنبؤية وتعليمية.

تستفيد المؤسسات الناجحة حول العالم الآن من البيانات غير المهيكلة لإطلاق العنان للرؤى التي كانت مخفية بطريقة أخرى باستخدام التقليدية استخراج البيانات التقنيات.

المتطلبات الرئيسية

قد تكون إدارة البيانات غير المهيكلة أمرًا صعبًا ، ولكن يمكن جعل العملية أبسط من خلال استخدام التقنيات والأدوات الصحيحة. فيما يلي متطلبان رئيسيان تحتاج إلى تحقيقهما لفهرسة البيانات غير المهيكلة:

  1. تخزين كل شيء: أول مطلب رئيسي لإدارة البيانات هو بدء التخزين من جميع البيانات التي تنشئها ، بصرف النظر عن شكلها أو مصدرها. مع ارتفاع تكلفة تخزين البيانات ، يمكن أن يكلفك الاحتفاظ بالبيانات على المدى الطويل ما لا يزيد عن بضعة دولارات لكل تيرابايت سنويًا على حلول التخزين المستندة إلى السحابة.
  2. فصل البيانات عن التخزين: الآن بعد أن تقوم بتخزين كل هذه المعلومات ، فإن الخطوة التالية هي استخدام هذه البيانات للحصول على رؤى. استخدام الأدوات المحلية ، مثل ReportMiner، يستطيع مساعدتك استخراج البيانات غير المنظمة من مصادر مختلفة و دمج مع بياناتك المنظمة بحيث يكون لديك جميع المعلومات المتاحة لأدوات تحليلات البيانات الخاصة بك.

مثال على إدارة البيانات غير المهيكلة

لتوضيح كيف يمكن لهذه المتطلبات أن تساعد في إدارة البيانات غير المنظمة ، دعنا نفكر في مثال. افترض أن شركة XYZ تجمع بيانات سلوك العملاء من وسائل التواصل الاجتماعي وخرائط الموقع. هذه بيانات غير منظمة يتم تخزينها في ملفات PDF و Excel.

تتضمن أمثلة البيانات غير المهيكلة من ملف السجل ما يلي:

P-R-34341-1-9,P-R-33341-1-15,P-R-33110-1-29,P-R-31345-1-693,P-R-29076-1-6,P-R-28767-1-8,P-R-28540-2-8,P-R-28312-1-10,P-R-28069-1-27,P-R-28032-1-9,P-R-26562-1-12,P-R-26527-5-20,P-R-26164-1-11,P-R-25785-1-30,P-R-25095-9-70,P-R-23504-1-15,P-R-19719-5-41203

بمجرد إنشاء هذه المعلومات من مواقع الويب المختلفة ، يمكنهم ذلك استخراج باستخدامه ReportMiner وتخزينها في قاعدة بيانات محلية ، حيث يتم تخزين معلومات العملاء الأخرى أيضًا. يمكنهم دمج هذه البيانات مع بيانات العملاء الأخرى المخزنة في حل CRM الخاص بهم ثم إدخالها إلى أداة ذكاء الأعمال لمعرفة التفاصيل المهمة حول احتياجات العملاء الخاصة بهم. باستخدام هذه المعلومات ، يمكن للشركة بعد ذلك التخطيط والتخطيط لحملتها التسويقية والمبيعات لزيادة الإيرادات.

إدارة البيانات غير المهيكلة باستخدام ReportMiner

يمكن أن تساعد حلول إدارة البيانات غير المهيكلة الشركات في اكتشاف الطريق إلى اتخاذ قرارات فعالة من خلال رؤى أفضل وتحليلات محسّنة. يمكنهم مساعدتك في الحصول على منظور أوسع لعملك وعملائك ومنتجاتك من خلال استخدام جميع البيانات المتاحة.

ReportMiner هو حديث غير منظم داخل المبنى برامج استخراج البيانات مصمم للمساعدة في استخراج البيانات المهيكلة وغير المهيكلة. يمكن أن يساعدك البرنامج في تبسيط عملية UDM المعقدة بخلاف ذلك من خلال تقديم إمكانات واجهة المستخدم المرئية والأتمتة.